Les travaux d’Air France en matière d’intelligence artificielle dite « générative » ont débuté au Printemps 2023. Après des séances d’inspiration pour réfléchir à son usage puis quelques tests avec ChatGPT, la compagnie aérienne a organisé un hackathon l’été dernier. De ces travaux sont nés plusieurs outils pour une utilisation en interne.

Le premier est Fox, un outil de classification de verbatims clients issus des enquêtes de satisfaction envoyées après un vol. Il permet de traduire le contenu, de le classifier et d’effectuer une analyse des sentiments, en prenant en compte des éléments linguistiques complexes comme l’humour ou l’ironie. Un outil qui pourra à l’avenir être enrichi de données issues d’autres points de contact.
Le deuxième outil développé par Air France est un chatbot, PamelIA, qui permet aux agents d’escale de gagner du temps dans leur recherche d’informations liées à des demandes de clients. Le chatbot parcoure la documentation, souvent peu digeste, pour répondre par exemple à des questions concernant les bagages hors format ou les conditions de voyage pour les mineurs non accompagnés. Ce contenu est proposé directement dans la langue du client, à la fois à l’écrit et à l’oral. Le chatbot sera expérimenté à Paris-Charles de Gaulle cet été dans le cadre des Jeux olympiques et paralympiques de Paris 2024.
Pour les mécaniciens, Air France a créé Charlie, un autre chatbot qui permet, lui, d’obtenir des informations sur les pièces d’avion. Il peut être difficile de trouver la référence d’une pièce en particulier et de savoir comment la réparer. Le chatbot leur permet de retrouver la référence et de renvoyer vers le passage associé de la documentation de la compagnie ou du constructeur. Il permet ainsi de gagner du temps sur la réparation et contribue à la ponctualité des vols.
Les agents du service client sont eux aussi augmentés par l’IA générative. Ils peuvent ainsi détecter l’intention du client avant même qu’il n’entre en communication avec un agent. Si le client possède déjà un dossier de réservation ou s’il est membre du programme de fidélité Flying Blue, l’agent aura un résumé de toutes les interactions passées et l’IA pourra lui proposer des réponses à apporter. « L’agent pourra ainsi se concentrer là où il peut apporter de la valeur. C’est toujours l’humain qui décide à la fin », précise Julie Pozzi, Responsable IA & Data pour Air France et KLM.

Une exploitation des données de longue date
Si Air France peut déployer ces outils à base d’intelligence artificielle générative aujourd’hui, c’est parce que la compagnie aérienne exploite depuis plusieurs années ses données. La compagnie a pris le virage du Big Data dans les années 2000. Elle peut ainsi tirer parti des données opérationnelles et des clients pour mieux comprendre les attentes de ceux-ci afin de construire des offres plus pertinentes et une meilleure expérience de voyage.

« Tout se cristallise le jour du départ. Il faut faire en sorte que les voyageurs soient dans le bon avion avec les bons bagages à bord. Cela nécessite un alignement des processus. Les données servent à ça », explique Julie Pozzi.

Air France est déjà capable de prévoir le nombre de passagers qu’il y aura dans les aéroports afin de mieux dimensionner les équipes. Elle calcule à l’avance le nombre de plateaux repas qu’il faudra produire et servir et le nombre de bagages cabine qu’il faudra envoyer en soute s’il n’y a pas suffisamment de place dans les racks bagage.
Dans les années 2012-2015, la compagnie aérienne s’est dotée d’outils de revenue management afin de prédire la demande passager. Elle a également mis en production un outil de maintenance prédictive. « Nous avons mixé la data science avec l’aéronautique. Nous l’utilisons pour nos propres avions et nous le vendons en tant que service », complète Julie Pozzi. L’outil d’intelligence artificielle prédictive Prognos développé par Air France est aujourd’hui utilisé par 80 compagnies à travers le monde.

Le grand public n’est pas encore assez mature
Air France a fait le choix de développer des outils en interne plutôt que pour le grand public car selon Julie Pozzi, il y a encore des risques « d’hallucination » trop importants pour s’adresser aux voyageurs. Lorsque qu’une IA générative ne possède pas la réponse et en invente une, on dit qu’elle « hallucine ». « Je pense que le grand public n’a pas toujours le recul nécessaire pour prendre les réponses apportées par l’IA générative avec des pincettes », déclare-t-elle.

Air France possède néanmoins des chatbots à destination de ses clients. « L’IA générative va révolutionner les chatbots, car elle va les rendre plus empathiques », affirme la Responsable IA & Data pour Air France et KLM. La compagnie aérienne veut tester d’abord la technologie, observer l’adoption de celle-ci et le changement dans ses processus. Selon elle, il est important que les chatbots restent spécialisés sur un sujet pour qu’ils soient efficaces, mais il faut s’assurer que si une question est posée hors de leur champ d’expertise, ils puissent tout de même y répondre.

« L’arrivée de l’IA générative va nous permettre de rationnaliser le nombre de chatbots que nous utilisons », conclut-elle.

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