Prédiction du retard aérien

Le retard des vols est une source de désagréments majeure pour les compagnies aériennes et leurs passagers. Une part de ce retard est intrinsèque et ne peut-être évitée, comme le retard lié aux pannes, à la météo, ou au contrôle aérien. Mais une autre partie du retard est liée à l’organisation des opérations : par exemple, lorsqu’un vol ` est en retard, ce retard risque d’être propagé au prochain vol opéré par l’avion qui opérait `, au prochain vol réalisé par l’équipage de `, voire aux prochains vols pris par certains passagers de `. Comprendre la propagation du retard est donc crucial pour les compagnies aériennes, avec notamment des enjeux d’organisation résiliente des opérations, de gestion en temps réel du retard et d’information des passagers.

L’objectif du stage est de réaliser un modèle de prédiction du retard. Ce modèle devra notamment pouvoir prédire l’espérance du coût du retard que l’on obtiendrait si l’on change l’organisation des opérations, en particulier les séquences de vols opérées par les avions et les équipages. Il devra aussi permettre de prédire l’évolution du retard des vols en temps réel. Le modèle développer devra aussi pouvoir être appris en s’appuyant sur les données dont dispose la compagnie. Un piste de modélisation à explorer sera notamment l’utilisation de modèles graphiques probabilistes.

Ce stage est proposé par l’École des Ponts Paristech et s’inscrit dans le cadre de la chaire Recherche Opérationnelle et Apprentissage entre Air France et l’École des Ponts Paristech. Il permettra au stagiaire de découvrir la Recherche Opérationnelle et l’apprentissage statistique (Machine Learning) chez un industriel et dans le monde académique.