image

E-mails plus intelligents, affaires plus rapides. Marquage, analyse et réponse automatique aux demandes de devis, devis, commandes, etc. — instantanément.

Voir en action

Comment l'IA résout les défis de l'extraction de données à partir de documents d'aviation non structurés

February 3, 2025
Image

L'industrie aéronautique génère un volume impressionnant de données non structurées, allant des certificats de navigabilité et des journaux de maintenance aux rapports de conformité et aux manuels techniques. Gérer efficacement ces données est crucial pour les opérations mais souvent difficile en raison de leur complexité.

Selon une étude de McKinsey, l'IA générative — une technologie qui crée du contenu ou des perspectives à partir de modèles dans les données — représente une percée, avec le potentiel d'ajouter de 2,6 à 4,4 billions de dollars annuellement à travers les secteurs.

Dans l'aviation, cette technologie crée des opportunités uniques pour rationaliser des flux de travail à haute valeur ajoutée tels que le traitement de documents et la conformité, transformant des données non structurées en informations exploitables.

Alors que des secteurs comme la vente au détail connaissent des succès rapides, l'aviation offre des opportunités uniques pour optimiser l'efficacité dans des processus complexes et à haute valeur ajoutée tels que le traitement des documents et la conformité.

Le défi croissant des données non structurées dans l'aviation

Les données commerciales sont largement présentées dans des formats non structurés tels que les e-mails, les conversations Slack, les images et les formulaires PDF. Environ 80% des données commerciales sont non structurées, et des informations précieuses restent enfermées dans des documents statiques sans les outils appropriés. 

Cela signifie que les travailleurs du savoir passent jusqu'à 30% de leur temps à rechercher et à consolider des informations à travers des documents, selon l'International Data Corporation (IDC).

Les coûts constituent un autre obstacle. Les découvertes d'IBM sont tout simplement stupéfiantes. Dans une étude de 2016, le géant de la technologie a estimé que la mauvaise qualité des données draine 3,1 billions de dollars de l'économie américaine chaque année, alimentée par une productivité en chute libre, des pannes de système fréquentes et des coûts de maintenance qui s'envolent—ce ne sont là que quelques-uns des nombreux effets en cascade des données désordonnées.

Cette dépendance vis-à-vis des documents non structurés crée des inefficacités particulièrement coûteuses pour les entreprises aéronautiques. Avec les régulateurs de l'aviation qui exigent de plus en plus des processus de données transparents et traçables, les organisations font face à une pression croissante pour moderniser leurs flux de travail documentaires.

Les journaux de maintenance, les certificats de navigabilité et les rapports de conformité sont tous essentiels mais sont souvent cloisonnés dans des formats incompatibles. La recherche d'informations clés devient une bataille ardue, retardant la prise de décision et augmentant le risque d'erreurs.

ePlaneAI utilise des technologies avancées telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire et organiser ces données, les rendant ainsi exploitables.

Avec des solutions telles que EmailAI pour automatiser le traitement des demandes de devis entrantes ou AeroGenie pour obtenir rapidement des informations sur les manuels techniques, ePlaneAI répond aux problèmes de l'industrie avec précision.

Par exemple, ePlaneAI peut rapidement identifier les numéros de pièces ou déchiffrer des plannings de maintenance complexes, réduisant l'effort manuel et améliorant la précision. Les études montrent que le traitement de documents assisté par IA peut réduire les erreurs d'extraction de données et atteindre des niveaux de précision dépassant 90%, rationalisant les flux de travail et économisant un temps précieux.

La capacité de l'IA à analyser les données des enregistreurs de vol représente un autre changement radical. Grâce à l'analyse rapide des motifs et à la détection rapide des anomalies, l'IA améliore considérablement la sécurité opérationnelle et la conformité. Alors que les compagnies aériennes cherchent à développer leurs opérations sans faire exploser les coûts, l'adoption de ces solutions n'est plus optionnelle, elle est essentielle.

Relever le défi du volume avec l'IA

Le problème des données non structurées dans l'industrie aéronautique est aggravé par leur volume considérable. Les compagnies aériennes, les prestataires de maintenance, de réparation et de révision (MRO) et les fabricants dépendent d'informations cruciales enfouies dans des millions d'enregistrements dispersés à travers différents systèmes.

Des tâches telles que le traitement des journaux de maintenance ou la mise en correspondance des documents de conformité peuvent prendre des semaines voire des mois. Les entreprises qui exploitent l'IA peuvent éliminer les retards dans le flux de travail documentaire en automatisant les tâches répétitives. Ce gain d'efficacité est particulièrement précieux dans l'aviation, où les décisions sensibles au temps peuvent avoir un impact significatif sur la sécurité et la rentabilité.

ePlaneAI utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour catégoriser, extraire et analyser des données à des vitesses sans précédent. Ce qui prenait auparavant des semaines pour une équipe de techniciens peut maintenant être accompli en quelques heures, garantissant ainsi la livraison de données opportunes et précises. Par exemple, les journaux de réparation numérisés peuvent être traités pour identifier les problèmes de maintenance récurrents, permettant des interventions proactives qui réduisent les temps d'arrêt et les coûts.

Traitement intelligent des documents

De plus, le traitement intelligent des documents (IDP) automatise jusqu'à 70% des tâches manuelles liées aux documents.

IDP est une technologie transformatrice qui combine des techniques pilotées par l'IA et l'apprentissage automatique pour extraire, classer et traiter des données non structurées à partir de divers formats de documents (Microsoft). Cela permet aux entreprises d'optimiser les flux de travail, d'améliorer la précision des données et d'automatiser l'extraction de données non structurées.

Cette automatisation permet de gagner du temps et de réduire la probabilité d'erreurs humaines, un aspect critique dans une industrie où les erreurs peuvent avoir des conséquences catastrophiques.

L'étude de McKinsey met en évidence des améliorations opérationnelles pouvant atteindre 30 % pour les entreprises mettant en œuvre une IDP pilotée par l'IA. Ces gains sont dus à une réalisation des tâches plus rapide, à une diminution des retravaux causés par des erreurs, et à des flux de travail rationalisés qui maintiennent le fonctionnement fluide des opérations.

L'architecture derrière la compréhension de documents alimentée par l'IA

La compréhension de documents (DU) en IA fonctionne en transformant des documents non structurés en données structurées et lisibles par machine. Ce processus implique plusieurs étapes, chacune utilisant des technologies avancées pour garantir la précision et l'efficacité.

  1. Numérisation : Les documents physiques, tels que les journaux de maintenance ou les formulaires de conformité, sont scannés et convertis en formats numériques tels que des PDF ou des images. Cette étape fondamentale crée un enregistrement électronique de documents auparavant statiques, les rendant accessibles pour des analyses ultérieures.
  2. Prétraitement : Des techniques avancées telles que la binarisation, l'élimination du bruit et le redressement (correction du texte incliné ou mal aligné) nettoient les images numérisées, garantissant la plus haute qualité pour le traitement en aval. Ces ajustements éliminent les distorsions visuelles, améliorent la clarté du texte et préparent le document pour une extraction précise des données.
  3. Reconnaissance optique de caractères (OCR) : Les moteurs OCR extraient le texte brut des documents numérisés, en gérant efficacement diverses polices, mises en page et même des notes manuscrites. Cette étape garantit que les données textuelles structurées et non structurées issues de documents tels que les journaux de réparation et les registres de vol peuvent être traitées avec précision.
  4. Traitement du langage naturel (TAL) : À l'aide de modèles de TAL sophistiqués, le texte extrait est analysé pour en comprendre le contexte et la signification. Ces modèles identifient les entités clés (par exemple, numéros de pièce, dates ou noms), détectent l'intention de l'utilisateur et classifient les informations sémantiques, permettant ainsi d'obtenir des insights adaptés à l'objectif du document.
  5. Extraction de connaissances : L'IA organise les entités et leurs relations en données structurées en les cartographiant sur des schémas ou des ontologies prédéfinis (cadres qui définissent les concepts et leurs relations, comme catégoriser les 'journaux de maintenance' sous 'données de conformité'). Cette transformation crée des informations exploitables, que ce soit pour corréler les plannings de maintenance ou pour croiser les données de conformité avec les réglementations.

Dans de nombreuses applications, en particulier dans des secteurs à haut risque comme l'aviation, une approche combinée humaine et IA, ou l'intervention humaine dans la boucle (HITL) est cruciale pour maintenir la précision et la fiabilité.

Les flux de travail HITL intègrent un contrôle humain dans le processus d'IA en permettant aux experts de réviser et de corriger les résultats peu fiables.

Cette boucle de rétroaction itérative garantit non seulement une grande précision, mais aide également à affiner et améliorer les modèles d'IA au fil du temps, en s'adaptant aux types de documents évolutifs et à leurs complexités.

Les workflows Human-in-the-loop (HITL) sont essentiels dans de nombreuses applications commerciales, en particulier dans l'aviation. Ici, les workflows HITL peuvent impliquer une révision humaine des journaux de réparation traités par l'IA ou des documents de conformité pour vérifier les détails critiques avant la soumission finale, alliant la vitesse de l'IA au jugement nuancé de professionnels expérimentés.

Ces flux de travail HITL permettent à des experts humains de réviser les résultats de faible confiance, garantissant une haute précision et fournissant des retours pour affiner continuellement les modèles d'IA.

Ces capacités d'intelligence artificielle permettent à ePlaneAI de s'attaquer à des tâches allant de l'analyse de vidéos d'inspection à l'aide de la vision par ordinateur au traitement des demandes des clients en temps réel. Le résultat est un outil puissant qui réduit la charge de travail manuel tout en maintenant les plus hauts standards de précision.

Des solutions ciblées répondant aux défis spécifiques de l'aviation

La suite d'outils spécialisés d'ePlaneAI est conçue pour relever les défis spécifiques de l'aviation :

  • EmailAI : Automatise l'extraction des données de demande de devis et rationalise le traitement des demandes entrantes.
  • AeroGenie : Fournit des aperçus instantanés des manuels techniques, des IPC et des journaux de maintenance, garantissant une prise de décision rapide et précise.
  • Optimisation des stocks : Prédit les besoins en approvisionnement et fixe dynamiquement les prix des pièces pour maximiser la rentabilité.

Les compagnies aériennes qui tirent parti de ces solutions ciblées peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle, réduire les temps d'arrêt et maintenir la conformité avec les réglementations mondiales.

Improving compliance with AI-powered insights

Compliance with aviation regulations such as those set by the FAA and EASA is critical but challenging, and industry reliance on unstructured documents complicates things further.

Suivre les données nécessaires à travers des documents non structurés est chronophage et sujet à des erreurs. Les entreprises qui ne respectent pas ces exigences font face à des pénalités importantes et à des risques pour leur réputation.

Une étude sectorielle réalisée par Globalscape a révélé que les entreprises dépensent plus pour les activités de non-conformité (nettoyage) que pour la conformité elle-même. Alors que des secteurs tels que la finance font face à de lourdes pénalités pour non-conformité, les compagnies aériennes rencontrent à la fois des répercussions financières et des risques de sécurité critiques, rendant les efforts de conformité deux fois plus importants.

Selon Globalscape, une organisation moyenne dépense 14,82 millions de dollars par an pour les non-conformités contre 5,47 millions de dollars pour la conformité.

Dans l'industrie aérospatiale, cela se traduit par des dépenses des compagnies aériennes 2,5 fois plus élevées pour les activités de non-conformité que pour celles de conformité. C'est un chiffre stupéfiant qui souligne le besoin de la technologie IA pour résoudre avec précision et rentabilité les défis de la gestion des données.

ePlaneAI répond à cela en automatisant les tâches de conformité, en assurant un accès en temps réel aux données critiques et en réduisant le risque d'erreur humaine. Plus précisément, EmailAI rationalise les processus de conformité en extrayant les données clés des demandes de devis et des communications réglementaires, en les organisant pour une revue immédiate et en s'assurant qu'aucune exigence critique n'est négligée.

Cette approche proactive ne renforce pas seulement l'adhésion réglementaire mais réduit également le temps et le coût associés aux audits manuels.

Le gouvernement des États-Unis a adopté des outils de contrôle pilotés par l'IA pour détecter les anomalies dans les données liées à la conformité.

Des agences telles que la SEC et le utilisent l'IA pour signaler des irrégularités dans les modèles d'enchères et les rapports financiers (Skadden), et la FAA a détaillé une feuille de route complète pour l'adoption de la technologie IA.

Les compagnies aériennes adoptent des technologies similaires pour identifier les éventuelles violations avant les régulateurs, obtenant du crédit pour l'auto-déclaration et réduisant les pénalités.

McKinsey note que la conformité reste un moteur principal de l'adoption de l'IA, avec jusqu'à 50 % des cas d'utilisation de l'IA générative liés à la gestion des risques réglementaires.

En tirant parti de l'analytique prédictive et de l'automatisation des processus d'audit, les entreprises peuvent gérer de manière proactive les risques de conformité, économisant ainsi des millions chaque année tout en améliorant la résilience opérationnelle.

Real-time data extraction in critical scenarios

The aviation industry often operates under high-pressure scenarios, where every second counts. Aircraft on Ground (AOG) events, for instance, can result in costly delays and operational disruptions if not addressed swiftly. Accessing unstructured documents like repair manuals or supplier records in real-time is critical in these situations.

AeroGenie enhances this capability by providing aviation professionals with instant access to structured insights from technical manuals and illustrated parts catalogs (IPCs), enabling faster resolutions during Aircraft on Ground (AOG) events.

La technologie d'ePlaneAI se distingue dans de tels scénarios en extrayant rapidement les détails essentiels—tels que les spécifications des pièces, les calendriers de maintenance et les délais de livraison des fournisseurs—de documents très chargés en texte.

McKinsey souligne l'impact plus large des applications d'IA en temps réel, notant que les industries ayant des opérations critiques, comme l'aviation, connaissent des réductions des retards de processus de 25% à 35%. Ces améliorations influencent directement la satisfaction des clients, l'efficacité opérationnelle et la rentabilité.

Le rôle de l'IA s'étend également à la maintenance prédictive. L'IA analyse les données historiques et identifie les modèles d'usure, permettant ainsi aux compagnies aériennes d'anticiper et de résoudre les problèmes de maintenance avant qu'ils ne s'aggravent. Cette approche proactive réduit les retards, diminue les coûts et améliore la sécurité.

The cost benefits of automating unstructured aviation data processing

AI systems enhance efficiency and deliver substantial cost savings. Implementing an automation system for tasks like invoice processing, parts tracking, and compliance checks can achieve a 30-200% ROI within the first year. Organizations using intelligent document processing achieved a 50-70% reduction in processing time. 

Ces avantages financiers sont particulièrement convaincants pour les industries à forte intensité de capital telles que l'aviation, les économies étant souvent réaffectées à des projets d'innovation tels que la modernisation de la flotte, les initiatives d'aviation durable ou l'amélioration de l'expérience des passagers.

Why AI outpaces traditional systems for data extraction

Traditional ERP systems and document management tools struggle to handle the complexities of unstructured or dark data —data hidden in PDFs, emails, faxes, and other scanned documents.

Les solutions héritées manquent de l'adaptabilité nécessaire pour déverrouiller les fichiers, puis interpréter et trier les informations.

ePlaneAI comble ce fossé avec des capacités pilotées par l'IA conçues spécifiquement pour l'industrie aéronautique. Contrairement aux systèmes hérités rigides ou aux systèmes IDP plus généralistes, l'IA traite dynamiquement les données spécifiques à l'aviation, fournissant des résultats plus rapides et plus précis. Cette spécialisation est cruciale dans une industrie où la précision et la vitesse sont de la plus haute importance.

McKinsey souligne que l'IA générative permet d'accélérer les cycles de prise de décision—jusqu'à 40 % plus rapidement—tout en améliorant la précision des données. Ces avantages rendent l'IA un outil indispensable pour les compagnies aériennes qui cherchent à rester compétitives dans un paysage en évolution rapide.

De plus, les régulateurs s'attendent de plus en plus à ce que les entreprises adoptent des solutions de conformité activées par l'IA pour s'aligner sur les outils de surveillance gouvernementale (Skadden).

The future of AI for aviation’s documentation management challenges

The evolution of document understanding (DU) AI is rapidly transforming industries, and aviation is at the forefront of this change. As AI adoption becomes more widespread, the ability to automate and integrate document processing into broader business workflows will redefine how companies manage compliance, operational efficiency, and customer satisfaction.

Pour les compagnies aériennes, le chemin pour réaliser le plein potentiel de l'IA commence par des déploiements pilotes ciblés et des preuves de concept.

Les modèles pré-entraînés éliminent le besoin d'une préparation étendue des jeux de données, permettant aux entreprises aéronautiques de déployer des solutions d'IA en quelques semaines au lieu de mois, accélérant ainsi les délais d'adoption.

Les organisations peuvent renforcer la confiance pour étendre les initiatives d'IA à l'ensemble de leurs opérations. Démontrer la valeur à travers des applications ciblées—telles que l'automatisation des contrôles de conformité ou la rationalisation des flux de travail de maintenance—aide les organisations à renforcer la confiance pour étendre les initiatives d'IA à l'ensemble de leurs opérations.

Avec l'émergence de modèles pré-entraînés et les progrès dans l'apprentissage rapide, les barrières à l'entrée diminuent, facilitant ainsi l'adoption de ces technologies transformatrices par les entreprises. Alors que l'industrie de l'aviation continue d'évoluer, adopter des solutions pilotées par l'IA n'est plus une option - c'est essentiel. De la rationalisation des flux de travail documentaires et de l'amélioration de la conformité à la réduction des temps d'arrêt et à l'augmentation de l'efficacité opérationnelle, l'IA permet aux entreprises de rester en tête dans un marché hautement compétitif. Des solutions telles que EmailAI, AeroGenie et la suite de solutions d'automatisation intelligente d'ePlaneAI sont conçues pour relever les défis uniques de l'aviation avec précision et évolutivité.

Prêt à propulser vos opérations vers de nouveaux sommets ? Contactez ePlaneAI dès aujourd'hui pour planifier une consultation et découvrir comment nos solutions d'IA sur mesure peuvent transformer vos opérations.


0comments
Latest Articles

June 16, 2025

7 rapports et tableaux de bord essentiels que chaque compagnie aérienne doit avoir

Votre compagnie aérienne vole-t-elle à l'aveuglette ? Découvrez les 7 tableaux de bord essentiels qui aident les compagnies aériennes, les MRO et les fournisseurs à opérer de manière plus intelligente, plus sûre et plus rentable.

À l'intérieur du cockpit : un rappel concret de l'importance de tableaux de bord clairs et connectés, à la fois dans les airs et dans toutes les opérations aériennes.

June 5, 2025

Meilleur système ERP pour l'aviation : les meilleures plateformes pour l'aérospatiale moderne

Les secteurs de l'aéronautique et de l'aérospatiale sont soumis à une pression intense pour se moderniser à un rythme quasi inexorable. Face à la hausse du prix du carburant, à l'augmentation de la demande mondiale et à la multiplication des menaces de cybersécurité, de nombreuses entreprises du secteur sont contraintes de réévaluer leurs systèmes de travail actuels. Les ERP traditionnels, souvent rigides, cloisonnés ou conçus pour des secteurs beaucoup moins complexes sur le plan réglementaire, ne peuvent s'adapter aux exigences changeantes et exigeantes du secteur.

Image

June 5, 2025

Meilleur système ERP pour l'aviation : Principales plateformes qui dynamisent l'aérospatiale moderne

Les industries de l'aviation et de l'aérospatiale sont soumises à une pression intense pour se moderniser à une vitesse quasi-impossible. Face à la hausse des coûts du carburant, à l'augmentation de la demande mondiale et aux menaces croissantes de cybersécurité, de nombreuses entreprises aéronautiques sont contraintes de réévaluer leurs systèmes de travail actuels. Les PGI traditionnels—souvent rigides, cloisonnés ou conçus pour des industries à la complexité réglementaire bien moindre—ne peuvent pas s'adapter pour répondre aux exigences évolutives et pointues de l'industrie.

Image

June 3, 2025

9 meilleurs logiciels de suivi de maintenance aéronautique à découvrir

En conséquence, les dirigeants de l'aviation repensent leur logiciel d'opération de maintenance. De nombreuses entreprises utilisent encore des systèmes qui n'ont pas été conçus pour les flottes actuelles. Peu importe le nombre de rénovations et de personnalisations, ils manquent de la résilience fondamentale nécessaire pour évoluer avec les progrès technologiques.

Image
More Articles
Ask AeroGenie