L’intelligence artificielle a été mobilisée par un effort collectif de l’industrie pour résoudre le problème de longue date de la complexité des NOTAM et se trouve au cœur d’un modèle développé pour les simplifier.
Les NOTAM contiennent une variété d’informations pour les pilotes, y compris des données essentielles à la sécurité.
Mais les représentants du cockpit sont consternés par la quantité de NOTAM qui sont présentés aux pilotes, d’autant plus que les informations qu’ils contiennent ne sont ni filtrées ni classées par priorité, et apparaissent dans un format difficile à lire. Une proportion substantielle des informations NOTAM sont également périmées mais n’ont pas été supprimées du système de distribution.
L’OACI a mis en évidence le problème il y a deux ans, en lançant une campagne destinée à commencer à réduire la charge, en se concentrant notamment sur la suppression des anciens NOTAM.
Le problème NOTAM a été une préoccupation notable pour un collectif industriel appelé OpsGroup, qui soutient l’Alliance NOTAM – un assortiment de compagnies aériennes, de pilotes, de répartiteurs et d’autres utilisateurs finaux – dans un effort concentré pour réorganiser les informations NOTAM brutes, en utilisant des informations artificielles. renseignements et générer un briefing simple et convivial pour les pilotes.
« La clé de voûte de cet effort est la création d’un modèle open source que tout le monde peut utiliser », explique le groupe.
« Nous ne voulons pas créer un produit commercial à usage fermé. Nous voulons résoudre les NOTAM pour tout le monde.
Elle déclare qu’elle créera un guide de mise en œuvre qui permettra à tous les exploitants d’aéronefs d’utiliser le processus.
« Jusqu’à cette année, nous étions tous convaincus que la seule façon de corriger les NOTAM était de changer la façon dont les NOTAM sont émis par les agents NOTAM », déclare le groupe.
« Mais l’intelligence artificielle a lancé un boulet de canon de changement dans la sphère de l’information aéronautique. »
Des tests avec des outils d’intelligence artificielle ont montré qu’ils peuvent comprendre un NOTAM avec un haut niveau de fiabilité.
Cela a permis au groupe de concevoir un prototype de système pour collecter des NOTAM bruts, utiliser l’intelligence artificielle pour appliquer des balises à partir d’une liste de 50 phrases clés que les pilotes trouvent les plus utiles – telles que « piste fermée » – et fournir un facile à lire, résumé en langage clair.
Les NOTAM sont ensuite triés, les plus critiques et les plus applicables étant classés par ordre de priorité et présentés clairement, tandis que les autres – appelés «NOTAM sombres» – sont relégués dans une annexe.
Quelque 300 personnes – dont 175 pilotes et des représentants de compagnies aériennes, de régulateurs, de fournisseurs de planification de vol, de l’OACI, d’OpsGroup et d’autres organisations – ont participé à une campagne ciblée de cinq jours en mai pour façonner le modèle.
« Nous avons construit quelque chose qui fonctionne », déclare le groupe. «Mais il y a une prochaine étape – amener les gens à l’utiliser.
« Le gros du travail, c’est fait. Maintenant, nous voulons le voir adopté au-delà de notre groupe de base de compagnies aériennes et d’opérateurs.
Il souligne que le modèle n’est pas une application frontale, pour un téléphone mobile, mais destiné aux centres de contrôle opérationnel des compagnies aériennes ou aux bureaux de planification des vols. Les travaux se poursuivent pour affiner le développement et améliorer son efficacité.
