Plan de vol d’Air France sur l’IA générative
Le REX - Air-France a identifié 13 cas d’usage prioritaires de l’IAGen. Des projets comme Fox, Pamelia et Charlie ciblent différents métiers, dont les mécaniciens et les agents au sol.
La compagnie française de 38.000 collaborateurs assure le transport de personnes et de marchandises. Elle commercialise également des prestations de maintenance auprès d’autres transporteurs aériens - à hauteur de 10% de son chiffre d’affaires.
Depuis deux ans, Air France dispose d’une Data Factory, “un véhicule de transformation Data & IA”. Cette Factory, c’est à la fois un bâtiment physique et une communauté dont la mission est d’aider l’entreprise “à accélérer” ses sujets liés aux usages des données et de l’intelligence artificielle.
L’IAGen calquée sur les processus IA
Pour ses développements, le transporteur français s’appuie sur une IT commune à l’ensemble du groupe Air France KLM. Transverse également une équipe de recherche opérationnelle. Historique (65 ans), cette dernière mène pour le groupe des initiatives Data, d’optimisation et désormais aussi en IA générative.
Car Air France, à l’image d’autres entreprises, investit dans l’IA générative. Mais pas de ligne spéciale pour l’IAGen. “Elle est à inclure dans nos activités Data en général et suit le même process”, déclare Iris Magliaraschi, Data Scientist et lead NLP.
En tirant profit de “la confiance des métiers” et de sa Data Factory, Air France entend accroître leur acculturation et renforcer la connaissance de la Data. L’entreprise peut aussi compter sur son réseau de Data Offices, implantés au sein de chacun des domaines métiers, et sur une toute nouvelle entité groupe.
Le voyage à destination de l’IAGen a été entamé en mars 2023 au travers d’une sandbox OpenAI sur Azure. la finalité : “comprendre les possibilités”, explique lors de l’IMAgine Day saison 2 Virgile Boëssé, Portfolio Manager de la Data Factory d’Air France.
“Très vite, nous avons ouvert une instance privée de ChatGPT baptisée Talia.” Cet outil a été mis au centre d’un hackathon qui a réuni plus d’une trentaine d’équipes de tous les métiers de l’organisation (opérations aériennes, finance, commercial…).
Un backlog de cas d’usage commun au groupe
Ce sont 13 cas d’usage qui ont été retenus et présentés devant des membres du Comex. Ces projets sont actuellement en cours d’industrialisation. Un backlog de cas d’usage est unifié au niveau groupe pour maximiser les synergies et prioriser. Ces projets sont traités par une squad dédiée IAGen composée d’experts Data & IA et de membres du pôle de transformation (axé business).
Parmi le backlog, Air France présente plusieurs des projets menés, sélectionnés pour “leur fort intérêt au niveau du métier et des gains potentiels”. Ils permettaient en outre à la Data Factory de mener des tests sur des aspects spécifiques et de gagner en compétence.
Pamelia est un ainsi un chatbot consacré aux processus réglementaires et visant les agents sol. “Leur valeur est dans la relation client plutôt que dans la recherche de l’information. Nous voulions leur simplifier cette tâche.”
Également dans le domaine de la gestion des connaissances, Charlie est une IAGen du quotidien pour les mécaniciens. Elle est accessible “directement dans son toolpad” et destinée à l’identification des pièces d’avion. “Nous avons un usage du RAG assez avancé sur une documentation variée.”
Fox a été le premier cas d’usage en production chez Air France. Il porte sur la relation client. Pour concevoir ce système de classification de verbatims clients, exploré car “très facile” à évaluer en termes performances, Air France a opté pour l’IAGen plutôt que le NLP classique.
Motifs de ce choix : l’absence d’historique de données classifiées et un grand nombre de classes (environ 200). “Il s’agissait de tester la capacité à gérer des taxonomies très grandes (...) pour analyser plus rapidement tous les rapports clients.”
L’appétence du métier est critique, mais se nourrit
Enfin, Air France expérimente l’application de l’IA générative pour accompagner ses clients dans la recherche de destinations. “Nous recommandons des destinations en fonction des désirs, souhaits et contraintes.”
Le moteur restitue, en fonction des critères, un top 3 des destinations recommandées et les prix associés, mais également du “contenu inspirationnel”. Pour la Data Factory, ce projet permet de couvrir plusieurs dimensions de l’IA générative, dont la génération de contenu, et de se connecter à des API cœur de business.
Au total, plus d’une dizaine de cas d’usage sont donc en cours de développement. L’ambition n’est pas de les multiplier, mais d’en démontrer la valeur. De ces initiatives, Air France retire à ce stade trois enseignements principaux : l’importance de l’appétence du métier, la donnée et sa connaissance par le business, et la documentation (ingénierie sur les documents).
Air France a aussi construit des offres de formation, généralistes et spécifiques, sur l’IAGen et le prompt. La compagnie a par ailleurs mis sur pied un environnement cloud destiné à accueillir ses premiers projets.
Dans le domaine du knowledge management, le transporteur s’est par exemple attaqué au corpus de documentations RH. “Les données sont relativement accessibles, propres et sans trop d’impact sur les opérations. Il était important de partir au départ sur une chose simple.”
Des services et briques réutilisables
Air France préparait dans le même temps l’avenir au travers d’une réflexion sur des services internes GenAI. “Les développements de PoC se font désormais à partir de briques réutilisables.” Et ces composants ont pu être mobilisés pour le premier cas d’usage entré en production sur la classification.
Comme le souligne Iris Magliaraschi, il s’agit de maximiser la réutilisation, des outils comme des méthodes. Et cela passe par de la centralisation, ainsi que par une approche à la fois en use case et en transverse.
Dans ce cadre, est fournie une couche de services “très technique” à destination des développeurs. “Nous voulons aussi nous concentrer sur toute la partie des services fonctionnels en apportant les services dont on sait qu’ils seront amenés à être implémentés de nombreuses fois : knowledge management, classification, documentation de code…”.
Talia, le ChatGPT interne, est ainsi branché au knowledge management afin de permettre à des utilisateurs de toute la compagnie d’uploader des PDF et d’interroger la base de documents en mode conversationnel. Cette démarche est aussi l’opportunité pour les métiers d’enclencher des expérimentations et de peaufiner leur besoin avant de solliciter un projet.
L’IAGen inscrite à la stratégie Data & IA du groupe
L’IA générative est aujourd’hui inscrite à la stratégie Data & IA du groupe Air France KLM. Et le vol se veut donc bien organisé, avec ainsi “un axe fort sur les cas d’usage. C’est ce qui nous drive. Le portefeuille commun nous permet d’appliquer les mêmes méthodologies et d’apprendre sur chaque use case.”
La standardisation de la démarche “vise à aller au plus vite.” La gouvernance constitue un autre pilier de la stratégie IAGen. Sur l’AI Act et la conformité, “notre volonté est de nous aligner au plus tôt. Un comité IA est d’ailleurs en cours de création. Il comprendra notamment des membres de la sécurité informatique, du juridique et des RH.”
Sur le plan des technologies, deux axes sont développés. Il s’agit, premièrement, de sourcer les solutions et modèles les plus adaptés aux cas d’usage métiers d’Air France. Le second concerne “l’amélioration du travail de chacun”, c’est-à-dire via des outils à destination de l’ensemble des salariés, dont Copilot et ChatGPT.
L’acculturation constitue le dernier grand volet de la stratégie IA générative. “Si nous parvenons à mettre en place des usages spécifiques, c’est parce que le métier a bien compris ce qu’était l’IAGen, qu’il a testé lui-même et a été acculturé en amont.” Dans le cadre d’un parcours de formation dédié à l’IA générative, des roadshows et ateliers sont menés auprès des métiers d’Air France.
“Sur l’IA générative, nous ne cherchons pas à réinventer la roue. Nous nous inspirons de ce que nous faisons sur l’IA traditionnelle, même si sur certains aspects, comme la gouvernance, nous allons plus loin. Nous inscrivons l’IAGen dans notre existant, dont nos enablers technologiques”, conclut Virgile Boëssé.
Les analyses et actualités Data & IA
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IA de confiance : Crédit Mutuel Arkéa apporte des preuves - Le groupe bancaire a obtenu la certification LNE sur l’IA de confiance, comme le Crédit Agricole avant lui. Pour le Data Office, cette démarche s’inscrit dans le prolongement de la politique Data responsable.
Le mode d’emploi pour des IA responsables - Outre l’AI Act, les concepteurs de systèmes d’intelligence artificielle (y compris générative) doivent se conformer au RGPD si des données personnelles sont utilisées. Pour encadrer les développements IA et l’usage de ces données, la CNIL dresse une liste des premières règles du jeu à respecter.
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Data, tech et IA : Havas investit 400 millions d’euros - L’agence publicitaire veut s’équiper d’un “nouveau Système d’Exploitation” grâce au “meilleur de la technologie”. Dans ce but, elle consacre un montant significatif sur 4 ans à la data, la tech et l’IA , en particulier générative.
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