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Artificial Intelligence Solutions to Meteo-Based DCB Imbalances for Network Operations Planning

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Les modèles d’IA aident les gestionnaires du trafic aérien à faire face aux grosses tempêtes

Les modèles prédictifs d’ISOBAR peuvent aider les gestionnaires du trafic aérien à mieux anticiper les perturbations météorologiques, ce qui devrait se traduire par une diminution des retards et des annulations.

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Le ciel européen est plus encombré que jamais, et des événements imprévisibles comme les orages peuvent parfois pousser les opérations au-delà des capacités des contrôleurs. «Les systèmes de gestion du trafic aérien (ATM pour «air traffic management») ne peuvent gérer en toute sécurité qu’un nombre limité d’avions dans un espace aérien donné à un instant donné», explique Marta Sánchez, ingénieure R&D en ATM au CRIDA (site web disponible uniquement en espagnol). «Lorsque la demande dépasse cette capacité, des vols sont retardés.» Avec le soutien de l’entreprise commune SESAR, mise en place pour moderniser le système ATM européen, le projet ISOBAR (Artificial Intelligence Solutions to Meteo-Based DCB Imbalances for Network Operations Planning) est à la tête d’un effort visant à utiliser l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies avancées pour mieux prévoir – et atténuer – les déséquilibres de capacité et de demande susceptibles de perturber les voyages.

Utiliser l’IA pour prévoir l’activité orageuse avec précision

La météo, en particulier les orages, est un facteur qui peut rapidement provoquer un déséquilibre dans l’espace aérien. Lorsque des orages sont prévus, l’ATM prend souvent la décision de réduire la capacité dans l’espace aérien concerné, ce qui se traduit par des retards, des réacheminements et des annulations. «Le problème tient au fait que les prévisions actuelles ne soient pas très précises», explique Manuel Soler, ingénieur aérospatial à l’université espagnole Carlos III qui dirige les activités de prévision météorologique d’ISOBAR. «Bien qu’elles puissent vous signaler quand les conditions sont propices à la formation d’un orage, elles ne peuvent pas indiquer exactement où et quand cet orage se produira.» Cela signifie que l’ATM finit par fermer l’ensemble de l’espace aérien où un orage est susceptible de se produire, même s’il s’avère que cet orage n’affecte qu’une zone réduite pendant une courte période, selon Manuel Soler. Des informations plus précises permettraient à ATM de prendre des décisions limitées au voisinage immédiat de l’événement météorologique en question. Le projet ISOBAR fait appel à l’IA, aux données satellitaires d’observation de la Terre et aux prévisions météorologiques avancées pour mieux prévoir l’activité, l’altitude, la gravité et la probabilité d’occurrence des orages.

Réagir aux déséquilibres affectant la capacité de vol

L’impact d’un orage ne se limite toutefois pas à l’espace aérien proche. Une perturbation ponctuelle a tendance à provoquer un effet domino. «Lorsqu’un orage affecte un espace aérien X, les vols retardés et déroutés augmentent la demande dans un espace aérien Y», explique Marta Sánchez. «Lorsque la capacité maximale de cet espace aérien Y est atteinte, l’ATM retardera ou réacheminera les vols vers un autre espace aérien, ce qui affectera son équilibre demande-capacité, et ainsi de suite.» C’est là qu’ISOBAR peut s’avérer utile. «Nous avons créé un deuxième modèle pour prédire la demande et la capacité», indique Marta Sánchez. «Grâce à l’IA, il examine les plans de vol programmés, la manière dont les vols sont réacheminés en cas de mauvais temps, et l’impact de ces décisions sur la demande et la capacité en dehors de l’espace aérien directement affecté.» Grâce à ce modèle basé sur ce qu’on pourrait appeler des «points chauds», utilisé conjointement avec le modèle de prévision météorologique, l’ATM peut prédire les endroits où elle peut s’attendre à voir apparaître un déséquilibre entre la demande et la capacité. ISOBAR a ensuite créé un troisième modèle qui fournit des plans de vol alternatifs pour éviter ces points chauds. «L’ATM peut utiliser ces informations, en coordination avec les autres modèles, pour prendre des décisions proactives qui réduiront le trafic et la congestion, et atténueront ainsi les perturbations des vols», conclut Marta Sánchez. Les modèles ISOBAR sont actuellement disponibles sous la forme d’un prototype, qui servira de base pour développer, tester et valider leur utilisation au sein de divers services et solutions ATM.

Mots‑clés

ISOBAR, intelligence artificielle, retards, gestion du trafic aérien, ATM, annulations, espace aérien, technologies avancées, orages, prévisions, observation de la Terre, satellite, plans de vol

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