Cet article est une introduction concise aux notions fondamentales de l'apprentissage artificiel supervisé. Il présente également deux applications concrètes dans le domaine de la gestion du trafic aérien. La première consiste à apprendre un modèle de la charge de travail du contrôleur aérien ("aiguilleur du ciel"), à partir d'enregistrements de trajectoires d'avions et d'archives d'ouverture de secteurs de contrôle. La deuxième application s'intéresse à l'apprentissage de modèles de prévision de l'altitude de l'avion en montée.
"L’apprentissage artificiel est un domaine scientifique en plein essor. Avec l’émergence de données massives (big data), il est devenu un outil indispensable pour pouvoir extraire de ces données des informations utiles ou des modèles de prévision, dans de nombreux domaines d’application. Le domaine de l’apprentissage peut parfois paraître aux yeux du néophyte comme une véritable jungle, obscure et peu accessible. Le présent article ne prétend en aucun cas l’explorer exhaustivement, ni même superficiellement. L’objectif est de fournir au lecteur un point d’entrée et quelques outils (une machette, pour continuer notre analogie), pour pouvoir ensuite explorer par lui-même ce domaine, par des lectures spécialisées. Parmi les ouvrages de référence, citons les livres de T. Hastie et al. [1] [2], celui de C. Bishop [3], et en français l’ouvrage de A. Cornuejols et L. Miclet [4]. Cette introduction à l’apprentissage artificiel est illustrée par deux applications à des problèmes de gestion du trafic aérien.
Dans la première, le modèle de prévision de la charge de travail des contrôleurs aériens (« aiguilleurs du ciel ») présenté est un réseau de neurones, appris à partir d’enregistrements de trajectoires d’avions et d’archives d’ouvertures de secteurs de contrôle. Une fois appris, ce modèle est combiné à une méthode de recherche arborescente pour prévoir les configurations optimales d’ouvertures de secteurs de contrôle aérien."
