Échange de données entre aéroports : quelles opportunités et perspectives ?

La fluidité du trafic aérien s’est grandement améliorée depuis la mise en place de la labellisation A-CDM (Airport Collaborative Decision Making) des plateformes aériennes par Eurocontrol. La fiabilité des données transmises par les aéroports a permis à l’Organisation européenne pour la sécurité de la navigation aérienne (Eurocontrol) de limiter l’impact des retards sur le trafic aérien en vol et d’accroître l’efficacité de la prédictibilité du programme de vols sur l’ensemble du réseau européen.

Quelles sont les principales données échangées par les grands aéroports européens ?

Un label, preuve de l’harmonisation des échanges

Parti du constat que les aéroports sont un véritable levier pour limiter les risques de retard, mais que les informations restaient segmentées et à l’échelle d’un aéroport, la labellisation des plateformes aéroportuaires s’est mise en place et a démontré une grande efficacité sur la baisse de retards des aéroports du réseau. Grâce au label A-CDM, la qualité des données en provenance des aéroports vers Eurocontrol offre une vision plus fine et l’ensemble des procédures entre les acteurs aériens s’est harmonisé.

En effet, la labélisation impose de réunir l’ensemble des parties prenantes des aéroports (compagnies aériennes, contrôleurs aériens, autorités aéroportuaires, assistants en escale, organisme de prévision météorologique…) qui collaborent en vue de gérer les remontées d’informations sur les vols, de disposer d’une vision commune de la situation et de construire une liste optimisée des vols au départ – qui diffère du programme de vols théorique.

L’estimation d’un horaire fiable de départ : un challenge permanent pour la performance opérationnelle

Avant la crise sanitaire Covid-19, la fluidification du trafic aérien avait pour objectif d’accueillir la croissance et d’atténuer les moments de saturation dans les aéroports, en partie liée à des saturations aux heures de pointe, qu’une mauvaise prédictibilité venait accentuer. Depuis la reprise du trafic, les compagnies aériennes et les aéroports sont confrontés à de nouveaux aléas dans les process historiques et se retrouvent dans l’obligation de s’adapter en permanence aux nouvelles mesures sanitaires relatives aux traitements des vols ou aux formalités administratives (vérification des passes sanitaires avant l’embarquement des passagers etc). Tout cela apporte davantage d’incertitudes sur la fiabilité des horaires de départ des avions.

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La rotation des vols et le process passagers : nouvelles exigences de partage de données pour l’amélioration de la prédictibilité

L’estimation des horaires départs des avions doit désormais prendre un compte une vision plus large qu’initialement exigée pour permettre d’anticiper les problématiques des vols et ainsi fluidifier le trafic aérien. C’est pourquoi, lors d’un vol en rotation, l’horaire d’arrivée est devenu une donnée importante pour évaluer la bonne adéquation avec les horaires de départs cibles, compte-tenu des temps incompressibles de traitement liés aux opérations de la touchée, qu’il s’agisse d’opérations Airside (catering, fueling, déchagrement/chargement des babages) ou Landside (contrôles sureté, douanes, débarquement, embarquement etc).

Initialement très portées sur le process Airside Départs, les exigences d’Eurocontrol pour optimiser la prédictibilité de charge du réseau tendent à s’étendre sur de nouveaux périmètres, signifiant pour les acteurs aéroportuaires A-CDM un partage toujours plus exigeant des data opérationnelles sur l’ensemble des processus opérationnels aéroportuaires, confirmant l’utilité d’une transition vers de nouveau mode de management des aéroports, ou TAM (Total Airport Management). Ce mode de supervision de l’intégralité des process des aéroports ainsi que des interfaces avec les territoires sur lesquels ils sont implantés (accès routiers, transports en commun etc) ne sera possible qu’en générant, captant, analysant et transmettant toujours plus de données pour fluidifier le parcours passager et améliorer l’expérience client : en route pour le Smart Airport.

Comment l’échange de données encourage-t-il les bonnes pratiques entre aéroports ?

Le partage de data comme levier d’amélioration de la performance

La mise en commun des données opérationnelles airside a permis d’évaluer la performance des différentes plateformes en Europe sans pour autant apporter une vision universelle tant les situations rencontrées dans chaque aéroport sont complexes et parfois difficilement comparables (configuration, typologie de trafic, météorologie etc). Entre plateforme aéroportuaire aux problématiques similaires, la comparaison permet d’encourager les bonnes pratiques : gagner en efficacité grâce à un process amélioré et faire baisser les retards de vols. Le principe de partage des performances repose sur un double objectif pour l’ensemble du réseau aérien européen : coopération et concurrence. Quelle est la différence entre les deux ? La coopération soutient le partage de bonnes pratiques et la concurrence soutient la capacité à innover et à s’améliorer en continu. Par ailleurs, l’ensemble des bonnes pratiques peut devenir une preuve d’exemplarité pouvant servir à la mise en place de futures réglementations européennes.

La gestion de la data des aéroports : à chacun ses indicateurs

Le partage de données via une plateforme commune est un minimum pour offrir une vision large et détaillée du ciel européen et améliorer en continu la prise de décision. En parallèle du partage de données communes sur le périmètre A-CDM, les aéroports utilisent également leurs propres indicateurs pour caractériser la performance via des outils d’analyse vidéo adossé à des modules d’Intelligence Artificielle, des outils d’analyse de flux de passagers (temps d’attente, densité de personne dans une zone etc) et d’analyses Big Data de plus en plus complexe.

La prédictibilité et l’anticipation des aléas passe aussi par la construction de modèles prédictifs, aux performances monitorées dans le temps, grâce à la démocratisation des outils de Machine Learning. Ces modèles valorisent les énormes jeux de données historiques dont disposent les aéroports pour proposer des tendances d’évolution de l’activité à court ou moyen termes. Ainsi, dans le cas par exemple de la prévision d’une forte montée en charge d’un processus, les modèles prédictifs offrent aux équipes opérationnelles ou de planification la possibilité de s’adapter avant de rencontrer la mise sous tension des ressources et in fine d’en limiter l’impact. Le partage de données en provenance d’indicateurs propres à chaque aéroport ou émanent d’acteurs qui sortent du champ purement opérationnel lié à la gestion des vols, devient une façon de partager indirectement de la data et pourrait ouvrir le champ d’autres plateformes d’échanges complémentaires.

L’enjeu pour ces nouvelles plateformes de Data Exchange sera de garantir la confiance et la transparence dans le partage entre acteurs de jeux de données, parfois sensibles, dont les droits l’utilisation devront être encadrés par l’utilisation systématique de licences configurables adossées à l’échange technique.

Ce qu’il faut retenir

Le partage de données est l’une des clés pour harmoniser l’ensemble du réseau aérien européen et prendre la meilleure décision pour Eurocontrol. Le partage de bonnes pratiques s’avère un levier de performance et d’initiatives valorisant pour les aéroports, d’autant plus qu’il contribue à une amélioration continue de l’intégralité du réseau aérien.

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