Nous avons commencé notre activité en développant un modèle d’apprentissage statistique ou Machine Learning afin d’optimiser la consommation de carburant lors du décollage et de la montée des avions. Lors de la phase de montée, OptiClimb a par exemple permis à Transavia d’économiser 82kg de carburant par vol en moyenne.  La solution s’appuie sur l’analyse de données collectées dans les boîtes noires des appareils ce qui permet d’identifier par exemple des raccourcis en vol. C’est l’une des particularités de notre solution qui fait l’objet par ailleurs de plusieurs dépôts de brevets.

À noter que les données des boîtes noires de chaque compagnie sont collectées uniquement compagnie par compagnie et exploitées dans le cadre de l’optimisation des vols. Le pilote dispose d’un outil d’aide à la décision pour gagner du temps, réduire sa consommation de carburant et donc permettre à la compagnie aérienne de réduire ses gaz à effet de serre. Au fil du temps, nous avons développé OptiDirect, une solution complémentaire pour optimiser les performances du vol de croisière en trouvant des raccourcis qui ont déjà été validés par le contrôle aérien, l’idée étant à terme d’optimiser les performances lors de l’intégralité des phases de vol soit du décollage à l’atterrissage.

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