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Heathrow fait décoller ses flux de passagers avec une gouvernance data par l'IA

Le plus grand aéroport d'Europe, Heathrow, s'est doté d'une solution de gestion et traitement des données à des fins de prévision. (Photo : Heathrow)

Pour exploiter les 26 To de data dont il dispose sur les vols et flux de passagers, l'aéroport d'Heathrow s'est tourné vers une plateforme unique de gouvernance. La solution de Databricks et son IA lui permettent d'anticiper et de mieux gérer ces flux.

PublicitéAvec plus de 460 000 vols et 82 millions de passagers par an, l'aéroport d'Heathrow à Londres est le plus important d'Europe. Résultat, il est aujourd'hui à la tête de 26 To de data sur le nombre de passagers, les vols, les compagnies aériennes, les performances saisonnières, le trafic ou les conditions météorologiques, etc. Une manne qu'il a souhaité mieux exploiter pour anticiper en particulier les événements liés aux flux de passagers qui le traversent quotidiennement.

Bien que disposant déjà de solutions de traitement de cette masse de data à des fins de prévisions, Heathrow a cherché un outil pour la gouvernance et la sécurité des data, l'entraînement de modèles de machine learning et la formation des utilisateurs. L'objectif était à la fois de simplifier l'architecture de data, d'améliorer la sécurité des données et d'augmenter l'efficacité des analytics et de l'IA. Pour unifier ses data et en assurer la gouvernance, l'aéroport britannique s'est finalement tourné vers la Data Intelligence Platform de Databricks, hébergée sur Azure de Microsoft. La solution est construite autour de l'architecture Lakehouse de l'éditeur qui mixe datalake et datawarehouse et est dotée d'un moteur de machine learning.

4 heures contre deux semaines pour une prévision

Le premier cas d'usage a consisté à développer un modèle de prévision des flux de passagers avec du machine learning. Selon le communiqué des deux entreprises, en un an, Heathrow aurait « réduit la durée de réalisation de prévisions de deux semaines à quatre heures, tout en faisant passer la marge d'erreur de 30 à 10%. [...] Le modèle de prévision permet aussi de planifier la maintenance prédictive, le nettoyage et les interruptions de service pendant les périodes et les jours creux, afin de réduire les coûts et de mieux éviter les impacts sur les voyageurs ».

L'aéroport a également mis en place Databricks Unity Catalog pour gérer, depuis une seule plateforme (Data Intelligence Platform), aussi bien des data structurées que non structurées, des modèles de machines learning, des tableaux de bord, etc., dans n'importe quel cloud. Heathrow a également opté pour cette solution afin de disposer d'un modèle d'autorisation unique pour que les data soient utilisées largement, et en toute sécurité, dans l'ensemble de l'aéroport.

Enfin, Heathrow pourrait également déployer Databricks Delta Sharing pour « le partage des données avec les compagnies aériennes, les agents d'escale et d'autres entreprises d'Heathrow ». L'aéroport commence par ailleurs à mettre en place un centre d'excellence pour soutenir sa stratégie en matière de données et d'IA.