L’IA générative pousse les fournisseurs du voyage d’affaires à accélérer leur transformation et à innover. Nombre d’entre eux ont annoncé lancer des programmes ou des comités d’éthique dédiés à cette technologie. Quels sont les cas d’usage de l’IA dans l’univers des mobilités professionnelles et comment ces acteurs imaginent-ils leur avenir dans un environnement de plus en plus concurrentiel ? Le quatrième volet de cette série d’articles donne la parole à Julie Pozzi, Head of Operations Research, Data Science & Data Strategy chez Air France-KLM.
Pouvez-vous nous en dire plus sur votre approche concernant le développement de l'IA au sein d'Air France-KLM ? Comment cette technologie a-t-elle émergée dans vos process ?
Julie Pozzi, Head of Operations Research, Data Science & Data Strategy chez Air France-KLM Julie Pozzi : Notre philosophie repose sur une utilisation raisonnée et encadrée de l'IA. La protection des données, le respect de l'éthique et la conformité réglementaire, notamment avec l'AI Act, sont nos priorités. Nous privilégions des solutions en circuit fermé et avons mis en place un Comité dédié à l'IA pour garantir une application rigoureuse de ces principes.
Nous utilisons l'IA depuis 1958, même si ce que l'on appelle le Big Data n'existait pas à l'époque, puis dès 2008, nous avons intégré des moteurs de prédiction. L'IA générative, en revanche, est plus récente. Notre première initiative en 2023 a été de déployer un ChatGPT interne en juin, baptisé Talia.
Aujourd'hui, quels sont les cas d'usage de l'IA chez Air France-KLM ? Et quels sont les premiers retours de vos collaborateurs ?
Nous utilisons l'IA pour améliorer l'efficacité de nos salariés et leur libérer du temps. "Pamelia", par exemple, est un assistant déployé sur les iPads de nos agents en aéroport. Il répond aux questions des clients, notamment sur les aspects de conformité, et ce, dans leur langue d'origine. "Charlie" est une IA qui interroge nos manuels de maintenance pour aider les mécaniciens à accéder rapidement aux pièces nécessaires. Sur notre site internet, "My Trip Assistant" simplifie la recherche d'informations, en particulier celles concernant les bagages sur notre site.
L'IA est globalement perçue comme un accélérateur. L'utilisation de "Talia", par exemple, a triplé en 2024. Il est important de démystifier la technologie et ses impacts, sans nier les potentielles transformations que cela pourrait avoir sur certains métiers. Des postes seront impactés, mais de nouvelles opportunités seront créées. Nos équipes sont de plus en plus positives face à l'IA. "Pamelia", par exemple, contribue fortement à réduire le stress de nos agents au sol, selon leurs propres retours.
Comment procédez-vous pour définir les différents cas d'usage au sein du groupe et accompagner vos collaborateurs à la prise en main de ces nouveaux outils ?
L'éducation des utilisateurs est primordiale. Nous avons mis l'accent sur la familiarisation avec la technologie et les bonnes pratiques d'utilisation, notamment la vérification systématique des informations générées par l'IA. Nous avons organisé un hackathon qui a révélé des cas d'usage récurrents comme la recherche documentaire, la classification d'informations ou l'amélioration de nos chatbots pour les rendre plus performants. Notre stratégie vise la cohérence et la réutilisation des cas d'usage. Cependant, le déploiement de ces outils prend du temps car il s'agit d'une transformation métier qui nécessite une adaptation des équipes.
Lorsque vous parlez d'une transformation métier qu'entendez-vous par là ?
J'entends par là que l'IA générative n'est pas un simple outil technologique, mais une révolution qui entraîne une transformation profonde des métiers. Il faut que les équipes soient formées et prêtes pour pouvoir l'utiliser, c'est pour cela que le déploiement ne peut pas se faire trop vite.
Selon vous, l'IA générative est donc une vraie révolution. Comment voyez-vous la suite ?
Nous nous intéressons de près à "l'agentique", c'est-à-dire à la création de "copilotes" IA capables d'automatiser des tâches sans avoir à répéter les requêtes. Il faut imaginer un agent automatisé et configuré qui permettra d'exécuter une fonction précise, sans avoir à lui indiquer quoi que ce soit. Cela pourrait par exemple révolutionner l'achat de billets. Le client pourrait simplement interagir vocalement avec un agent, sans même avoir à se rendre sur le site web. L'agentique promet de transformer nos interactions avec les sites clients et d'améliorer l'analyse des verbatims.
Alors que le groupe se fixe l'objectif d'atteindre le neutre 0 carbone d'ici 2050 et investit massivement dans diverses solutions pour décarboner son activité aérienne, n'est-il pas contradictoire de déployer ce type d'outil, l'IA générative étant particulièrement énergivore ?
Nous sommes conscients de la consommation énergétique de l'IA. L'IA générative ne sera pas utilisée de façon systématique. L'intelligence artificielle va nous permettra d'automatiser un certains nombre de tâches et d'opérations, comme la gestion du chargement des avions en fonction du poids, contribuant ainsi à réduire nos émissions. Dans ce cas précis, il s'agit d'une IA classique et, en réalité, c'est celle qui est la plus utilisée. L'IA classique est moins énergivore et nous allons l'utiliser pour de nombreuses applications. Nous formons par ailleurs nos data scientists à identifier les problématiques métiers pour lesquelles l'IA générative est réellement pertinente, ce qui représente une faible proportion des cas.
