Apprentissage

Le système de gestion du trafic aérien est un système complexe, composé d'intervenants humains, d'outils informatiques, de procédures opérationnelles diverses. Il est quotidiennement sujet à des facteurs externes aléatoires, comme la météorologie.

Les informations traitées dans ce système sont donc généralement entachées d'incertitudes, ou incomplètes. Certaines sont même parfois difficilemenent quantifiables, comme par exemple la charge de travail du contrôleur aérien.

Dans un certain nombre de cas, il est possible d'apprendre ces informations à partir de variables observables, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning). Cette approche peut être une alternative à l'approche statistique (voir la page Mathématiques).

Quelques exemples concrets

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est encore relativement peu employé dans le domaine ATM. Le nombre d'applications potentielles y est pourtant important.

Voici quelques exemples de travaux réalisés au MAIAA :

Ces travaux sont le fruit d'une collaboration étroite avec les équipes APO et ADRIA (Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage) de IRIT.