![\"Intelligence](\"http:\/\/aujourdhui.ma\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/El-Habib-Birouk.jpg?x29840\")
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L\u2019intelligence artificielle, une science<\/strong> L\u2019apprentissage automatique des machines, connu sous le nom de Machine Learning, est une branche de l\u2019IA qui part du principe que si on veut simuler l\u2019intelligence humaine, il faut commencer par mod\u00e9liser et simuler le processus d\u2019apprentissage chez l\u2019\u00eatre humain. Un processus bas\u00e9 sur l\u2019observation et l\u2019imitation dans un premier temps, et la conceptualisation, la repr\u00e9sentation, la contextualisation et l\u2019attribution de sens (\u00e9thique, logique\u2026) dans un deuxi\u00e8me temps. Avec \u00e9videmment des niveaux de performance qui diff\u00e8rent d\u2019un \u00eatre humain \u00e0 un autre et une am\u00e9lioration avec l\u2019exp\u00e9rience. L\u2019apprentissage automatique a pu se d\u00e9velopper dans les derni\u00e8res ann\u00e9es avec les r\u00e9sultats qu\u2019on conna\u00eet, gr\u00e2ce \u00e0 la combinaison de deux ph\u00e9nom\u00e8nes. D\u2019une part l\u2019augmentation de la puissance des calculateurs et d\u2019autre part la disponibilit\u00e9 d\u2019une quantit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent de donn\u00e9es (Big Data). Applications de l\u2019IA dans le secteur du transport a\u00e9rien<\/strong> Compliqu\u00e9 enfin parce que le ma\u00eetre mot dans ce secteur est la garantie d\u2019un niveau de s\u00e9curit\u00e9 \u00ababsolu\u00bb, ce qui rend g\u00e9n\u00e9ralement le processus d\u2019adoption des nouvelles technologies lent et fastidieux aussi bien d\u2019un point de vue r\u00e8glementaire qu\u2019en termes de proc\u00e9dures de certification, de formation, de qualification et d\u2019exploitation op\u00e9rationnelle. Toujours dans le cadre de la gestion des flux des passagers, des projets se concentrent aujourd\u2019hui sur le d\u00e9veloppement de solutions de reconnaissance faciale connect\u00e9es et intelligentes capables d\u2019anticiper sur les contr\u00f4les de police en identifiant les individus suspects et les comportements n\u00e9cessitant investigation.<\/p>\n Conclusion<\/strong>
S\u2019il est difficile, de l\u2019avis m\u00eame des experts, de d\u00e9finir ce que c\u2019est que l\u2019intelligence artificielle (IA), il n\u2019en demeure pas moins vrai qu\u2019on admet g\u00e9n\u00e9ralement le fait que l\u2019intelligence artificielle est une science qui consiste \u00e0 simuler l\u2019intelligence humaine par le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes, de mod\u00e8les et de programmes informatiques capables de doter les machines de fonctions cognitives.
Les fonctions cognitives sont, pour les plus importantes : La perception, la repr\u00e9sentation symbolique, la m\u00e9moire, le raisonnement logique ainsi que l\u2019orientation et le d\u00e9placement dans l\u2019espace. L\u2019intelligence artificielle ne date pas d\u2019aujourd\u2019hui. En effet, le terme \u00abintelligence artificielle\u00bb a vu le jour pour la premi\u00e8re fois en 1956 lors de la fameuse conf\u00e9rence de Darthmouth. Cependant ce n\u2019est qu\u2019\u00e0 partir de 2007 environ que des r\u00e9sultats spectaculaires ont pu \u00eatre obtenus gr\u00e2ce \u00e0 cette technologie, notamment dans le domaine de l\u2019apprentissage automatique des machines.<\/p>\n
En des termes simples, on peut dire que si l\u2019informatique classique consiste \u00e0 programmer les machines pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes (du simple calcul du modulo \u00e0 la pr\u00e9vision longue \u00e9ch\u00e9ance de ph\u00e9nom\u00e8nes m\u00e9t\u00e9orologiques complexes), l\u2019IA, quant \u00e0 elle, consiste \u00e0 programmer les machines pour apprendre \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes par un processus d\u2019apprentissage similaire \u00e0 celui des \u00eatres humains.<\/p>\n
En effet, les deux obstacles majeurs qui ont toujours ralenti le d\u00e9veloppement de l\u2019apprentissage automatique des machines, et en particulier par les techniques des r\u00e9seaux de neurones artificiels (Deep Learning), c\u2019\u00e9taient le manque de donn\u00e9es en nombre suffisant pour entra\u00eener les algorithmes et une puissance de calcul suffisante pour optimiser des fonctions math\u00e9matiques appel\u00e9es fonctions de co\u00fbt qui manipulent des millions de param\u00e8tres\/variables lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019applications comme la classification d\u2019images, la reconnaissance vocale automatique, etc. Aujourd\u2019hui, avec le Big Data, le cloud computing et prochainement les calculateurs quantiques, les obstacles au d\u00e9veloppement de l\u2019apprentissage automatique des machines sont tomb\u00e9s et des intelligences artificielles sont aujourd\u2019hui entra\u00een\u00e9es pour la conduite automatique des v\u00e9hicules, la d\u00e9tection des cancers dans l\u2019imagerie m\u00e9dicale, la pr\u00e9diction du cours des actions en Bourse, la reconnaissance faciale de millions d\u2019\u00eatres humains, etc. avec des performances de plus en plus impressionnantes.<\/p>\n
Comme tous les secteurs d\u2019activit\u00e9 \u00e9conomique, le secteur du transport a\u00e9rien sera \u00abtouch\u00e9\u00bb par l\u2019intelligence artificielle ; comme il le fut d\u2019ailleurs par l\u2019informatique et l\u2019Internet.
A cet effet, et lors de la 42\u00e8me assembl\u00e9e g\u00e9n\u00e9rale de l\u2019Organisation de l\u2019aviation civile internationale (OACI), tenue cette ann\u00e9e, le sujet a \u00e9t\u00e9 \u00e9voqu\u00e9 \u00e0 travers plusieurs working papers \u00e9manant de nombreux Etats qui ont incit\u00e9 l\u2019OACI \u00e0 r\u00e9fl\u00e9chir sur la politique \u00e0 adopter pour se pr\u00e9parer \u00e0 cette grande \u00e9volution technologique qui va impacter un secteur compliqu\u00e9.
Compliqu\u00e9 car il est global et globalis\u00e9. La navigation a\u00e9rienne internationale est une affaire mondiale.
Compliqu\u00e9 aussi car il compte des intervenants multiples et vari\u00e9s : les constructeurs d\u2019a\u00e9ronefs, les compagnies a\u00e9riennes, les exploitants d\u2019a\u00e9roports, les fournisseurs des services de la navigation (ANSPs), les gestionnaires des r\u00e9seaux de routes a\u00e9riennes (NM), sans oublier les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation qui doivent veiller, dans chaque pays, au respect des normes et pratiques recommand\u00e9es par l\u2019OACI.<\/p>\n
Compte tenu de ces consid\u00e9rations, les grands programmes mondiaux de modernisation du secteur du transport a\u00e9rien, \u00e0 savoir le Sesar Europ\u00e9en (Single Sky European ATM Research) et le NextGen Am\u00e9ricain ont d\u00e9cid\u00e9 d\u2019aborder le sujet a travers un ensemble de projets exploratoires afin de mesurer l\u2019apport de l\u2019IA dans divers domaines li\u00e9s au transport a\u00e9rien, notamment la gestion du trafic et la gestion des op\u00e9rations a\u00e9roportuaires.
Ainsi par exemple le projet Inuit (Interactive toolset for understanding trade-offs in ATM performance) du programme Sesar explore le potentiel des techniques d\u2019analyse visuelle et de l\u2019apprentissage machine pour identifier les causes-racines de l\u2019inefficience des vols et pour mod\u00e9liser les choix des compagnies a\u00e9riennes a priori en termes de routes pr\u00e9f\u00e9rentielles en se basant sur les millions de donn\u00e9es de vol enregistr\u00e9es. Le but \u00e9tant d\u2019am\u00e9liorer l\u2019aspect pr\u00e9dictif du syst\u00e8me afin de simplifier la gestion du r\u00e9seau par anticipation
Le projet Malorca (Machine Learning of Speech Recognition Models for Controller Assistance) du m\u00eame programme Sesar cherche \u00e0 \u00e9tudier, quant \u00e0 lui, le potentiel des techniques de la reconnaissance vocal automatique (ASR) et de l\u2019apprentissage machine pour automatiser un ensemble de t\u00e2ches effectu\u00e9es aujourd\u2019hui par les contr\u00f4leurs a\u00e9riens dans la gestion des op\u00e9rations courantes afin de r\u00e9duire le work-load et att\u00e9nuer en cons\u00e9quence les risques de s\u00e9curit\u00e9 li\u00e9s \u00e0 l\u2019aspect \u00abfacteur humain\u00bb.
Concernant la gestion des flux de passagers dans les a\u00e9roports, le projet \u00abBigData4ATM\u00bb \u00e9tudie la mani\u00e8re dont diff\u00e9rentes donn\u00e9es g\u00e9olocalis\u00e9es centr\u00e9es sur les passagers peuvent \u00eatre analys\u00e9es et combin\u00e9es avec des donn\u00e9es plus traditionnelles sur la d\u00e9mographie, l\u2019\u00e9conomie et le transport a\u00e9rien, afin d\u2019identifier les sch\u00e9mas de comportement des passagers, les temps de parcours porte \u00e0 porte et les choix de mode de transport. Le projet explore \u00e9galement les applications de ces donn\u00e9es et la mani\u00e8re dont elles pourraient \u00eatre utilis\u00e9es pour \u00e9clairer les processus de prise de d\u00e9cision ATM.<\/p>\n
Tous les projets cit\u00e9s plus haut, et bien d\u2019autres encore, visent \u00e0 proposer, par l\u2019application des techniques de l\u2019intelligence artificielle, de nouvelles perspectives, de nouvelles approches et, in fine, de nouvelles solutions pour am\u00e9liorer la gestion du transport a\u00e9rien dans un contexte caract\u00e9ris\u00e9, d\u2019une part, par la croissance continue du trafic (+5% annuel) avec les risques de saturation et de s\u00e9curit\u00e9 qui vont avec, et d\u2019autre part, par l\u2019augmentation des attentes des usagers en termes de qualit\u00e9 (retards) et de co\u00fbt du service.
S\u2019il est vrai que l\u2019intelligence artificielle est aujourd\u2019hui en phase de test, d\u2019exp\u00e9rimentation et d\u2019\u00e9valuation afin de d\u00e9montrer son potentiel et son apport par rapport \u00e0 ces probl\u00e9matiques, il n\u2019en demeure pas moins vrai que tout indique que les choses vont aller beaucoup plus vite que pr\u00e9vu et que cette technologie sera tr\u00e8s bient\u00f4t une r\u00e9alit\u00e9 dans le monde du transport a\u00e9rien en particulier et dans le monde industriel en g\u00e9n\u00e9ral. A ce propos, il devient peut-\u00eatre urgent de r\u00e9fl\u00e9chir sur une politique nationale int\u00e9gr\u00e9e en mati\u00e8re d\u2019intelligence artificielle. En effet, \u00e9tant donn\u00e9 l\u2019impact \u00e9conomique et surtout social de cette technologie que d\u2019aucuns se permettent d\u00e9j\u00e0 d\u2019appeler la 4\u00e8me r\u00e9volution industrielle, il importe de se doter d\u2019une vision claire et des moyens ad\u00e9quats pour att\u00e9nuer les risques et saisir les opportunit\u00e9s qui vont certainement accompagner cette \u00e9volution majeure de l\u2019humanit\u00e9.<\/p>\n