AeroGenie. Posez toutes vos questions à vos données aéronautiques.

Le défi des requêtes en langage naturel dans l'aviation est considérable. Les bases de données réelles contiennent des centaines de tables interdépendantes, des noms de colonnes obscurs et un jargon spécifique au domaine. Les modèles de langage à grande échelle (MLH) ont démontré leur capacité à générer du SQL pour des exemples simples [source], mais leur précision atteint généralement environ 85 à 90 % sur des benchmarks complexes [source]. En pratique, les performances peuvent chuter considérablement sans réglage du domaine – une étude interne a révélé qu'un modèle de pointe n'atteignait qu'une précision d'environ 51 % sur des requêtes d'entreprise réalistes, malgré une précision de plus de 90 % sur des tests standard [source]. Les raisons sont claires : le modèle doit appréhender le contexte sectoriel, interpréter correctement les intentions des utilisateurs et gérer des schémas SQL spécialisés. Sans une connaissance adéquate des schémas, un LLM peut même imaginer des noms de tables ou de colonnes inexistants.source] – un défaut fatal dans les analyses critiques. AeroGenie a été conçu pour surmonter ces défis grâce à une formation rigoureuse spécifique au domaine et à une nouvelle architecture de récupération augmentée.

Principales capacités d'AeroGenie :

Formation axée sur le domaine des données aéronautiques

Au cœur des prouesses d’AeroGenie se trouve sonformation approfondie spécifique au domaineLes modèles d'IA à usage général échouent souvent dans des domaines spécialisés comme l'aviation, car ils manquent d'exposition à la terminologie et au contexte de l'industrie. AeroGenie répond à ce problème en formant surun demi-million de paires de questions-réponses sur l'aviation, tirées de requêtes opérationnelles réelles, de rapports sectoriels et d'ensembles de données triés sur le volet. Ces questions portent notamment sur les opérations aériennes, les dossiers de maintenance, les statistiques de sécurité, la chaîne d'approvisionnement et les stocks, les indicateurs de performance des compagnies aériennes, etc., chacune étant associée au code SQL ou au résultat correct. En s'appuyant sur un corpus aussi vaste et pertinent, le modèle développe une compréhension quasi encyclopédique de la manière dont les professionnels de l'aviation posent leurs questions et de la façon dont celles-ci correspondent aux champs de la base de données.

Grâce à ce programme d'entraînement, AeroGenie sait, par exemple, qu'une requête sur le « temps moyen de blocage des avions monocouloirs en hiver » implique probablement la table flight_segments et une colonne spécifique « block_time », filtrée par type d'avion et date, plutôt que de deviner ou d'imaginer. En fait, une connaissance insuffisante des schémas est la cause la plus fréquente d'échec dans les systèmes NL-to-SQL, car les modèles inventent des noms de colonnes ou joignent des tables de manière incorrecte.source]. La formation d’AeroGenie intègre les modèles d’utilisation de schéma réels dans les pondérations du modèle,réduisant considérablement les erreurs et éliminant le besoin d'enseigner manuellement les données au modèleLe modèle parle efficacement le « langage » des bases de données aéronautiques.

Tout aussi important, la formation d’AeroGenie couvraitPlus de 46 000 colonnes distinctesdans le domaine de l'aviation. On lui a enseigné la signification et l'utilisation de domaines allant decodes d'aéroport et codes météorologiques, nombre de cycles moteur et raisons de retardLe contexte de chaque colonne (type de données, valeurs typiques, relations) est capturé grâce aux exemples d'entraînement. Cette ampleur permet au système d'interpréter les questions des utilisateurs faisant référence à des concepts du domaine (par exemple, « numéros de queue », « incidents ETOPS », « délai d'exécution ») et de déterminer à quelle table et à quelle colonne elles se réfèrent, même si les noms des colonnes sont cryptiques. Le résultat est précision à l'échelle– la capacité de naviguer en toute confiance dans un schéma d’une taille inégalée.

Enfin, les modèles d'AeroGenie ont été peaufinés grâce à une évaluation minutieuse pour atteindre des performances de premier ordre. Au cours du développement, plus de73 000 questions de validation(invisibles pendant la formation) ont été utilisés pour mesurer la précision, ce qui a conduit à des améliorations itératives. La précision finale validée de98,7%Cela signifie que sur 1 000 questions en langage naturel sur les données aéronautiques, 987 génèrent une requête et un résultat SQL corrects – un niveau de confiance essentiel pour une utilisation par les dirigeants. À titre de comparaison, la plupart des benchmarks universitaires de conversion texte-SQL considèrent qu'un taux de 80 à 90 % est un excellent résultat.source], et même les systèmes commerciaux avancés oscillent autour de 90 % sur des scénarios BI réels [source]. La précision quasi parfaite d’AeroGenie redéfinit ce qui est possible lorsqu’un système PNL estprofondément spécialisé dans son domaineCela inspire confiance dans le fait que les questions recevront une réponse correcte, ce qui est crucial lorsque des décisions concernant la sécurité, les revenus ou les opérations sont en jeu.

Ensemble LLM personnalisé et mécanisme de reclassement

La construction d’un système NL-to-SQL fiable pour l’aviation nécessitait plus qu’un seul grand modèle de langage – il a falluensemble de trois variantes LLM personnalisées et une stratégie de reclassement intelligente pour garantir précision et robustesse. L'architecture d'AeroGenie peut être pensée en couches :

Générateur de requêtes primaires – LLM affiné :Le premier composant est un LLM puissant affiné sur ~300 000 paires question-SQLCe modèle prend une question en langage naturel (augmentée du contexte récupéré) et génère une ou plusieurs requêtes SQL candidates susceptibles d'y répondre. Un affinement à cette échelle (300 000 exemples) sur des requêtes de bases de données aéronautiques et similaires permet au modèle d'acquérir les schémas SQL courants dans ce domaine, des simples clauses SELECT-FROM-WHERE aux jointures complexes sur plusieurs tables. Le modèle apprend non seulement la syntaxe SQL générale, mais aussi la forme spécifique des requêtes SQL adaptées aux questions relatives aux données aéronautiques. À la fin de l'apprentissage, le modèle principal peut générer une requête SQL valide pour la grande majorité des entrées dès sa première tentative.

Re-Ranker et Validateur – LLM secondaire :Générer une requête SQL n’est que la moitié de la bataille ; nous devons également nous assurer qu’il s’agit de lameilleuret la requête la plus précise pour l'intention de l'utilisateur. AeroGenie utilise un deuxième LLM (et l'algorithme associé) commemoteur de reclassement, peaufiné sur un250 000 paires de questions-réponsesSpécifiquement conçu pour évaluer et améliorer les résultats des requêtes. Ce composant peut prendre plusieurs requêtes SQL candidates (ou une requête SQL avec variantes) et les évaluer par rapport à la question et aux modèles de données connus. Il utilise un mécanisme de notation propriétaire pour sélectionner la requête SQL la plus susceptible d'être correcte et complète. Essentiellement, ce LLM agit comme un« œil critique » – à l'instar d'un expert vérifiant l'exactitude de la requête, le filtrage approprié et les cas limites – et peut suggérer des ajustements si nécessaire. Le re-ranker est entraîné sur des exemples de SQL corrects et incorrects pour une question donnée. Il a donc appris à repérer les problèmes subtils (par exemple, l'absence d'un filtre de date ou l'utilisation d'une clé de jointure incorrecte) et à privilégier la solution qui couvre pleinement la question. Cela réduit considérablement le risque qu'une requête plausible mais erronée passe inaperçue. C'est comme avoir un deuxième avis sur chaque requête écrite par le premier modèle.

Gestionnaire de contexte auxiliaire / Mémoire à court terme :La troisième variante du modèle de l'ensemble d'AeroGenie est axée sur la gestion du contexte, garantissant essentiellement que le système maintient la cohérence dans une conversation et applique correctement toutemémoire à court termedes requêtes précédentes. En pratique, les analystes peuvent poser des questions de suivi, telles que « Afficher ceci par mois », après une requête initiale. AeroGenie utilise ce module auxiliaire pour gérer efficacement ces suivis contextuels. Il peut intégrer le contexte des requêtes récentes (tables ou filtres utilisés, etc.) sans avoir à tout recalculer de zéro. Ce module contextuel est léger et optimisé pour la vitesse, ce qui contribue à la réactivité du système en moins d'une seconde. En ne conservant en mémoire que les informations récentes pertinentes, il garantit un traitement rapide des requêtes itératives. (Si une conversation est vocale, ce composant est comparable à l'assistant vocal qui mémorise l'objet de la dernière question.)

Ensemble, ces trois composants basés sur LLM créent un pipeline qui est à la foistrès précis et rapideLe modèle principal apporte une connaissance approfondie du domaine pour générer des réponses, le re-ranker fournit une couche supplémentaire de précision et de garde-fous, et le gestionnaire de contexte assure une interaction fluide pour l'utilisateur. Cet ensemble a été largement testé – plus dePlus de 100 000 requêtes en langage naturel et leurs résultats ont été vérifiés – pour affiner la coopération entre les modèles. Le résultat est un système quise comporte avec la rigueur d'un système expert basé sur des règles, mais avec la flexibilité d'un réseau neuronal, grâce à cette conception à plusieurs étages.

Il est à noter que cette approche, qui utilise les LLM à la fois comme solveur et comme vérificateur, s'aligne sur les meilleures pratiques émergentes en matière de codage et d'interrogation assistés par l'IA. C'est comparable à un agent IA qui rédige une solution et un autre qui la critique, une stratégie reconnue pour réduire considérablement les erreurs. L'innovation d'AeroGenie a consisté à appliquer cette approche à grande échelle au domaine SQL de l'aviation et à entraîner le vérificateur à identifier les types d'erreurs spécifiques qu'une requête aéronautique peut rencontrer. Il en résulte un taux d'erreur extrêmement faible et la quasi-élimination des requêtes SQL absurdes ou hallucinantes. Techniquement, le système maximise la précision sans compromettre la mémorisation : il produit très rarement une requête erronée (grâce à des filtres de reclassement stricts), et grâce à un entraînement intensif, il a appris à traiter la quasi-totalité des requêtes valides qu'un utilisateur peut poser.

Récupération de schémas sémantiques avec intégrations

L’une des fonctionnalités révolutionnaires d’AeroGenie est sapile de recherche sémantique alimentée par l'intégration qui sous-tend la compréhension du schéma de la base de données aéronautique. Ce composant est crucial lorsqu'il s'agit dePlus de 1 100 tables et 46 000 colonnes– beaucoup trop pour qu'un modèle puisse analyser chaque question en force. Au lieu de fournir le schéma complet au modèle (ce qui serait impossible en raison de la longueur du contexte et perturberait le modèle), AeroGenie effectue une analyse astucieuse.récupération de premier passagepour réduire la portée.

Voici comment cela fonctionne : lorsqu'un utilisateur pose une question, le système convertit d'abord la question en une incorporation vectorielle dense – essentiellement une représentation mathématique de la signification de la question. Simultanément, chaque nom de table, nom de colonne et même métadonnées descriptives de la base de données aéronautique ont été pré-encodés sous forme de vecteurs et indexés dans une base de données vectorielle en mémoire à haut débit (à l'aide deRedis pour sa capacité de recherche des k-plus proches voisins). L'intégration de la requête de l'utilisateur est alors comparé à cet index vectoriel pour trouver les éléments de schéma les plus proches. En termes simples, le systèmetrouve quelles tables et colonnes sont sémantiquement liées à la questionEn mesurant la similarité d'intégration, cette recherche vectorielle kNN renvoie une poignée de candidats de premier ordre en quelques millisecondes seulement [source]. Par exemple, si la question est « Combien de vols ont été retardés en raison des conditions météorologiques ce mois-ci ? », la récupération pourrait renvoyer la réponseVols tableau, Retardstable et colonnes commeraison_du_retard,code_météo,heure_de_départ, etc., car leurs incorporations sont similaires à l’incorporation de la requête.

Seul ce petit sous-ensemble de schémas pertinents (peut-être les 5 à 10 premières tables/colonnes) est ensuite introduit dans le générateur de requêtes LLM.réduire le contexte du schéma à ce qui est pertinentAeroGenie simplifie considérablement la tâche du modèle : il n'a pas besoin de prendre en compte des milliers de champs sans rapport. Cette approche est conforme aux conseils des experts du secteur : la seule façon d'obtenir un SQL précis sur des schémas volumineux est de commencer par« réduire le schéma »via une recherche dans une base de données vectorielle, puis incluez simplement cela dans l'invite de génération SQL [source]. En effet, le récupérateur d'intégration d'AeroGenie sert de mémoire focalisée, garantissant que le LLM estfondé dans le schéma réel. Cela évite complètement le piège courant du contexte manquant : notre modèle n'a jamais à deviner les noms de tables ou de colonnes, car ceux qui sont probablement corrects lui sont toujours fournis dès le départ.source].

Techniquement, les intégrations utilisées sontformé sur mesure pour le domaine de l'aviationPlutôt que d'utiliser un modèle d'intégration générique, l'équipe d'AeroGenie a affiné les intégrations (basées sur une architecture de modèle de langage de pointe) pour capturer la sémantique des données aéronautiques. Cela signifie que deux colonnes conceptuellement liées (par exemple,numéro_de_queue et identifiant_avion) présentent une forte similarité cosinus dans l'espace vectoriel, même si leurs noms ne correspondent pas littéralement. La recherche vectorielle dans Redis utilise ces intégrations pour générer une correspondance sémantique, et pas seulement textuelle. Par exemple, une requête mentionnant « consommation de carburant » peut récupérer une colonne nommée fuel_flow_rate car le modèle a appris que ces concepts sont liés, même si les mots diffèrent.

L'étape de récupération est également optimisée pourhaute précision par rapport au rappelEn d'autres termes, AeroGenie est calibré pour ne renvoyer que les tables/colonnes les plus pertinentes, avec un minimum de faux positifs. Cela évite que des tables non pertinentes n'encombrent l'invite et ne perturbent le générateur SQL. En ajustant finement les seuils de similarité, AeroGenie obtient un contexte extrêmement précis : lors des tests, le contexte récupéré inclut presque toujours les éléments nécessaires à la requête, sans aucun élément superflu. Cette conception est essentielle compte tenu de l'ampleur du schéma : une haute précision garantit que, même avec des dizaines de milliers de colonnes, le système sélectionne rapidement les bonnes. Un reclassement par pertinence est appliqué aux résultats de la récupération afin de garantir que le contexte final fourni au LLM ne repose pas uniquement sur les scores de similarité bruts, mais aussi sur la logique métier (par exemple, privilégier une colonne contenant des données numériques si la question demande « combien » ou « moyenne »). Ce niveau de nuance dans le récupérateur évite de nombreuses erreurs et accélère la génération des requêtes, car le modèle n'est pas encombré d'informations non pertinentes.

Pour illustrer cela, prenons l'exemple d'un analyste qui demande : « Quel est le temps de rotation moyen des Boeing 737 à JFK en hiver par rapport à l'été ? » Le moteur de récupération fera probablement surface : leVols table (car elle contient des enregistrements de vol), leDélai d'exécutionchamp (à partir, par exemple, d'une table d'opérations au sol), éventuellement unAéronef ou Flotte tableau (pour filtrer le type Boeing 737), unAéroport table ou code (pour JFK), et unDate/SaisonRéférence. Tous ces éléments proviennent de tables différentes, mais la recherche d'intégration d'AeroGenie les trouve instantanément. Ces extraits de schéma sont fournis au LLM, qui compose ensuite facilement le SQL en sachant précisément quelles tables joindre et quels filtres (type d'avion, code d'aéroport, période de mois pour les saisons) appliquer. Sans la recherche d'intégration, le modèle pourrait ne pas se rendre compte qu'il a besoin, par exemple, de la table de flotte pour obtenir le type d'avion. Cependant, comme la table correspondante est fournie, le modèle inclut naturellement la jointure.couplage étroit de la récupération et de la génération est ce qui permet à AeroGenie de fonctionner à une échelle (plus de 1100 tables) qui serait autrement intenable pour un système NL vers SQL.

Enfin, il convient de souligner l'efficacité de cette approche. Les recherches vectorielles sur un index de 46 000 éléments dans Redis sont extrêmement rapides – généralement de l'ordre de quelques millisecondes –, ce qui signifie que cette étape de récupération n'entraîne pas de latence notable.source]. Les bases de données vectorielles modernes sont conçues précisément pour ce type de cas d'utilisation, où vous échangez un tout petit peu de prétraitement (l'intégration des données) pour permettre des recherches sémantiques ultra-rapides. En exploitant cela, AeroGenie atteint sa marque de fabrique temps de réponse inférieurs à la seconde. Essentiellement, la compréhension du schéma est effectuée en amont, et les temps de calcul des requêtes sont réduits au minimum. Cette conception met en avant l'ingénierie pratique : elle combine la puissance des intégrations pré-entraînées et de la recherche en temps réel, de sorte que les utilisateurs ne subissent aucun décalage entre la question posée et l'obtention des résultats.

Performance et précision à grande échelle

Offrir des performances élevées en termes devitesse et précisionLa conception d'AeroGenie a été une priorité absolue, notamment parce qu'elle est destinée aux directeurs techniques, aux data scientists et aux analystes en entreprise, qui exigent une grande fiabilité. Les résultats des tests récents du système sont éloquents :98,7 % de précision sur 73 000 questions de validation, avec des pertes d'entraînement (0,086) et de validation (0,073) très faibles, ce qui indique un modèle bien généralisé. Pour mettre cela en contexte, atteindre une précision proche de 99 % en conversion texte-SQL est presque sans précédent [source], compte tenu de la complexité des requêtes du monde réel. De nombreux défis académiques et même des benchmarks commerciaux signalent encore une précision bien inférieure en raison de la diversité des schémas et des requêtes. Les performances d'AeroGenie ont été rendues possibles par sa spécialisation dans le domaine et son programme de formation rigoureux décrit précédemment, de manière efficace.éliminer les erreurs typiques par une approche d’ensemble et de récupération.

Cependant, la précision ne signifie pas grand-chose si le système est trop lent pour une utilisation interactive. Ici, AeroGenie brille également :les réponses aux requêtes sont généralement fournies en moins d'une secondeDe bout en bout, même pour les jointures multi-tables complexes. Plusieurs choix de conception contribuent à cette performance rapide :

Un aspect clé des performances dans les systèmes NL-to-SQL est robustesse– la capacité du système à gérer les cas limites ou les requêtes ambiguës. La haute précision d'AeroGenie ne se limite pas à une mesure moyenne ; elle présente également une faible variance de performance. Grâce au reclasseur et à la reconnaissance des schémas, il résiste aux cas complexes qui pourraient faire trébucher d'autres modèles. Par exemple, si deux colonnes ont des noms similaires (une source fréquente de confusion), le contexte d'intégration et la logique de reclassement du système garantissent qu'il sélectionne la bonne (le reclasseur peut même simuler l'exécution des deux dans sa tête et privilégier celle qui correspond aux modèles de sortie attendus). Ce type de réduction des erreurs explique pourquoi AeroGenie peut se targuer non seulement d'un pourcentage de précision élevé, mais aussi d'une capacité àrépondre systématiquement à l'intention de l'utilisateur. En testant plus de 100 000 questions diverses, y compris de longues questions en plusieurs parties et des requêtes formulées de manière familière, le système a été capable de produire un SQL valide et correct dans la grande majorité des cas.

Il convient également de souligner que l'approche d'AeroGenie, combinant récupération et génération, contribue intrinsèquement à la fiabilité. Comme indiqué précédemment, il est essentiel de fournir un contexte métier et des détails de schéma spécifiques [source] – AeroGenie le fait systématiquement à chaque fois. D'autres systèmes qui s'appuient uniquement sur la mémoire d'un LLM peuvent faiblir, en particulier sur les schémas volumineux ; en revanche, notre système traite chaque requête comme un examen à livre ouvert où il peutrechercher les spécificités du schéma pertinent pour la question. Cela signifie que même si le schéma de données sous-jacent évolue au fil du temps (ajout de nouvelles tables, renommage des colonnes, etc.), AeroGenie peut s'adapter avec un minimum de réentraînement : l'index d'intégration est mis à jour avec les nouvelles informations du schéma et le système continue de récupérer correctement le contexte. Les modèles ont été entraînés pour gérer une large gamme d'entrées de schéma, de sorte qu'ils restent efficaces à mesure que les données augmentent. Cette adaptabilité assure une performance pérenne : la précision reste élevée et la vitesse reste constante, même lorsque le système s'adapte à davantage de données.

En résumé, AeroGenie réalise une combinaison rare dans les systèmes d’IA :précision quasi humainedans la compréhension et la traduction des questions, couplées àinteractivité en temps réelPour un CTO ou un responsable données, cela signifie moins de temps à valider les requêtes ou à attendre les résultats, et plus de temps à agir sur la base des informations. Pour l'analyste utilisateur ou le dirigeant, cela transforme l'expérience : passer d'une phase de recherche laborieuse de code SQL ou d'échanges de requêtes à une simple demande et une réponse immédiate.

Déploiement, sécurité et intégration

L'adoption d'outils d'IA par les entreprises dépend non seulement des performances du modèle, mais aussi de la qualité de l'intégration du système aux flux de travail existants, de la sécurité et de la production de résultats dans des formats pertinents. AeroGenie a été conçu dès le départ avec ces considérations en tête, le rendant aussi pratique qu'avancé.

Déploiement privé par conception :Contrairement à de nombreux services d'IA basés sur le cloud, AeroGenie est déployé dans un environnement cloud hautes performances distinct, entièrement découplé de votre base de données opérationnelle. Tous les traitements intelligents, y compris l'intégration de schémas, la récupération de colonnes et la génération de requêtes en langage naturel, s'effectuent dans cette couche d'IA sécurisée et isolée. Point essentiel : AeroGenie n'accède pas à vos données et n'interagit pas avec elles. Il génère uniquement la requête SQL, qui est ensuite exécutée au sein de votre infrastructure ou de votre base de données sécurisée.

Les résultats de cette requête s'affichent exclusivement dans l'interface utilisateur d'AeroGenie, chiffrée de bout en bout et accessible uniquement à l'utilisateur autorisé. Vos données aéronautiques ne sont à aucun moment transférées, traitées ou stockées dans l'environnement cloud d'AeroGenie. Cette architecture garantit que les données opérationnelles et réglementaires sensibles restent confidentielles, garantissant ainsi la pleine conformité avec les normes de résidence des données, de souveraineté de l'espace aérien et de confidentialité de niveau aéronautique.

AeroGenie peut être hébergé dans des VPC sécurisés, des instances cloud dédiées. Même l'optimisation du schéma s'effectue uniquement à l'aide de métadonnées (et non de données réelles). Cette approche répond à l'une des préoccupations les plus pressantes concernant l'IA intégrée : vous bénéficiez de la vitesse et de l'intelligence des grands modèles linguistiques sans jamais exposer de données propriétaires.

Adaptable à n'importe quel schéma :Chaque entreprise aéronautique possède ses propres bases de données. AeroGenie offre la possibilité des'adapter à tout nouveau schéma de base de donnéesrapidement – et surtout,sans exiger aucune des valeurs de données réelles du clientIl suffit d'une spécification JSON légère du schéma (tables, noms de colonnes et peut-être les premières lignes d'échantillon ou types de données – essentiellement les « 5 premières lignes » de chaque table comme échantillon principal). Grâce à cela, il peut mettre à jour ses intégrations internes et entraîner davantage le modèle sur la nouvelle structure du schéma. Cela signifie que l'intégration d'AeroGenie à l'entrepôt de données d'une nouvelle compagnie aérienne ou à la base de données de maintenance d'un constructeur aéronautique ne prend que quelques heures ou jours, et non plusieurs mois. Le modèle n'a pas besoin de consulter les données historiques ou les enregistrements sensibles ; il apprend la forme des données (schéma) et peut déjà comprendre les questions qui lui sont posées en exploitant ses connaissances aéronautiques existantes. Cette approche protège la confidentialité des données (seules les métadonnées du schéma sont utilisées) et accélère considérablement le déploiement. En effet, AeroGenie peutdevenez un expert sur votre schéma de base de données personnalisé avec un minimum d'effort, simplement en lisant un résumé de la structure de votre base de données.

Intégration avec les outils existants :AeroGenie n'est pas un silo fermé : il est conçu pour s'intégrer aux outils déjà utilisés par les analystes et les data scientists. Par exemple, si un analyste préfère travailler dans un tableau de bord BI comme…Power BI, Tableau ou un bloc-notes Jupyter, ils peuvent utiliser AeroGenie comme assistant de requête pour générer du SQL, puis copier ce SQL directement dans leur outil. Le système fournit uneSortie SQLPour chaque question (visible et modifiable), les utilisateurs techniques conservent ainsi un contrôle total et une transparence totale. Cela renforce la confiance : lorsque le directeur technique ou l'ingénieur de données peut consulter le code SQL et le vérifier ou le modifier, il est plus susceptible d'adopter l'outil dans les flux de production. AeroGenie peut également être utilisé pour accélérer le développement detableaux de bord et rapports d'analyse– au lieu d’écrire manuellement du SQL complexe pour chaque nouveau graphique, un développeur peut demander à AeroGenie et obtenir le SQL instantanément, puis l’affiner ou le brancher sur le tableau de bord.

En revanche, pour les acteurs non techniques (managers, cadres, personnels d'exploitation), le système offre une intégration plus automatisée : il peut générerRapports PDF à la voléeen réponse aux requêtes. Ces rapports peuvent inclurevisualisationscomme des graphiques, des diagrammes et des tableaux. AeroGenie prend en charge plus de100 types de graphiquesGrâce à un moteur de visualisation intégré, un utilisateur peut par exemple demander : « Montrez-moi la répartition mensuelle des retards de vol par cause pour 2025 ». AeroGenie produira et exécutera non seulement le code SQL, mais aussi un graphique à barres ou un graphique à secteurs multi-séries pour chaque cause, et compilera un rapport PDF soigné. Le style et le format des graphiques sont personnalisables (couleurs, libellés, image de marque, etc.) selon les besoins du client. Cette fonctionnalité transforme les questions en langage naturel en résultats de veille stratégique complets en une seule étape. L'intérêt est évident : les dirigeants obtiennent des informations immédiates et prêtes à être présentées, sans qu'un analyste de données ne prépare manuellement des diapositives ou des visuels. De plus, comme le système fonctionne sur la base de données en temps réel, les résultats sont toujours à jour et peuvent être actualisés sur simple demande.

Authentification des utilisateurs et contrôle d'accès :AeroGenie étant intégré à la base de données du client, il s'intègre également aux systèmes d'authentification existants. Il peut être configuré de manière à ce que les utilisateurs n'obtiennent des réponses que pour les données qu'ils sont autorisés à consulter. Si les données d'un service sont inaccessibles à un utilisateur, toute requête les concernant peut être refusée ou nettoyée. Le système peut utiliser les contrôles d'accès de la base de données ou une intégration SSO/LDAP pour garantir la conformité avec la gouvernance interne des données. Ce niveau d'intégration d'entreprise est essentiel : le déploiement d'AeroGenie n'introduit pas de nouvelle faille de sécurité ; il respecte les mêmes règles que votre base de données.

Maintenance et surveillance :AeroGenie inclut des hooks de surveillance pour consigner les requêtes et l'utilisation (sans consigner le contenu des données sensibles) afin que les équipes de données puissent suivre leur utilisation, identifier les requêtes fréquentes ou détecter toute utilisation abusive potentielle. Conçu pour être maintenu par l'équipe informatique ou d'ingénierie des données du client, il bénéficie d'une documentation claire et de contrôles pour la mise à jour des intégrations de schémas ou leur affinement si nécessaire. Comme tout fonctionne dans l'environnement client, l'équipe a un contrôle total sur la disponibilité et les performances (sans dépendance à la disponibilité d'un service externe).

En résumé, AeroGenie ne se contente pas de fournir des requêtes d’IA de pointe dans le vide : il s’intègre dans leécosystème réel de l'informatique d'entrepriseIl offre la rapidité et la simplicité d'utilisation d'un assistant d'IA moderne, tout en respectant les impératifs pratiques de gouvernance, de sécurité et d'interopérabilité des données. Qu'il soit utilisé par un data scientist dans un environnement de développement ou par un dirigeant dans une interface web, il transforme le langage naturel en résultats tangibles, de manière sécurisée et fluide.

Conclusion

AeroGenie représente un bond en avant dans la manière dont les professionnels de l’industrie aéronautique peuvent interagir avec leurs données.En combinant des modèles avancés à langage étendu avec un entraînement spécifique au domaine et un mécanisme de récupération de haute précision, il réalise ce qui était auparavant considéré comme inaccessible : la capacité de poser des questions complexes à une vaste base de données aéronautique et de recevoir une réponse précise (et même un rapport visuel) en quelques secondes. Il allie la commodité d'un assistant vocal à la rigueur d'un expert SQL dans un seul système, parlant le langage de l'utilisateur et de la base de données.

Pour les directeurs techniques et les responsables technologiques, AeroGenie offre un moyen d'améliorer considérablement l'accessibilité des données sans compromettre la gouvernance ni nécessiter des mois de développement. Il s'agit d'un système d'IA quiaugmenteAméliorez votre infrastructure de données existante, la rendant plus intelligente et plus conviviale. Les data scientists et analystes constateront que les requêtes et la génération de rapports de routine peuvent être accélérées considérablement : l'écriture SQL fastidieuse est gérée par l'IA, libérant ainsi les experts humains pour se concentrer sur l'interprétation et la stratégie. Les analystes aéronautiques peuvent se plonger dans les tendances des données et les indicateurs opérationnels grâce à des questions simples, explorant des hypothèses à la vitesse de la pensée plutôt qu'à celle du codage.

Les résultats observés – une précision de 98,7 %, des réponses en moins d'une seconde et une gestion fluide de milliers d'éléments de schéma – ne sont pas de simples prouesses techniques ; ils se traduisent par un réel impact sur l'entreprise. Ils permettent de prendre des décisions plus rapidement et avec davantage de confiance dans leurs fondements factuels. Lorsqu'un membre des opérations demande : « Pourquoi les retards de départ ont-ils été plus élevés la semaine dernière ?Au lieu d'attendre des jours qu'un analyste extraie les données, AeroGenie peut produire la réponse et un graphique en quelques instants, suscitant ainsi des questions complémentaires immédiatement explorées. Ce type d'interaction fluide et inquisitrice avec les données peut favoriser une culture davantage axée sur les données au sein des organisations.

De plus, AeroGenie se démarque en comblant l'écart souvent cité entre les références de recherche en IA et les performances du monde réel [source]. Cela démontre qu'avec le bon mélange deréglage fin, récupération et conception du système, il est possible de dépasser les limites habituelles (confusion contextuelle, complexité des schémas, etc.) qui ont freiné les solutions text-to-SQL. Le système ne remplace pas la base de données ni les outils BI existants ; il les optimise, agissant comme une couche intermédiaire intelligente, parlant en langage humain d'un côté et en langage SQL de l'autre.

Selon les mots d'un expert du secteur, pour obtenir une grande précision dans la conversion texte-SQL, il faut alimenter le modèle avec le bon contexte et les bonnes contraintes [source] – AeroGenie a parfaitement incarné ce principe pour les données aéronautiques. Il fournit le contexte, applique les contraintes (par le biais d'ontologies en vigueur, via un schéma et un re-ranker), et prévient ainsi les « hallucinations » de l'IA qui rendaient auparavant les gens sceptiques à l'égard des requêtes pilotées par l'IA. La confiance établie grâce à son déploiement privé et à ses sorties SQL transparentes garantit en outre que les parties prenantes le considèrent comme un copilote fiable, et non comme une mystérieuse boîte noire.

À l’avenir, l’approche d’AeroGenie pourrait être étendue à d’autres domaines (finance, santé, etc.) avec un succès similaire, prouvant quel'avenir de l'analyse des données est conversationnel, intelligent et sensible au domaineMais aujourd'hui, AeroGenie établit une nouvelle norme pour le monde de l'aviation. Il transforme la tâche complexe d'interrogation de vastes ensembles de données aéronautiques en un dialogue fluide entre l'humain et l'ordinateur. Ce faisant, il ne se contente pas de répondre à des questions : il permet aux professionnels d'explorer les données de manière innovante et approfondie, en s'appuyant sur les avancées de l'IA et les besoins réels du secteur.

AeroGenien’est pas seulement un outil, mais un partenaire IA pour l’analyse de l’aviation – un partenaire qui comprend vos questions, connaît vos données et fournit des informations à la vitesse de la pensée.