Stage - Etude du comportement des usagers d'un aéroport (Machnie Learning) F/H - H/F

Description de l'offre

Cette étude vise à répondre simplement à la question suivante : Sait-on prédire le comportement des usagers d’un aéroport ou encore planifier le déroulement des opérations en exploitant les données du Système d’Information aéroportuaire ?

En effet, les passagers laissent des données tout au long de leur parcours dans l’aérogare : De l’enregistrement à l’embarquement, en passant par les boutiques, chaque usager de l’aéroport laisse derrière lui un véritable sillage de data très précieux et (a priori) exploitable.

La plupart des aéroports sont équipés de WiFi ou de technologies de capteurs (video par exemple) permettant de suivre les passagers au sein de l’aéroport. Il est donc possible de savoir quand les passagers arrivent, le temps qu’ils passent dans la file d’attente, le temps qu’ils passent pour passer les portiques de sécurité, et combien de passagers embarquent dans l’avion.

Les aéroports ont pour tradition de faire marcher les choses en temps réel (allocation des ressources aéroportuaires aux programmes de vols), mais ils ne sont pas forcément au point en ce qui concerne la planification structurée des opérations à partir d’une analyse de données sur le long terme.

Pour aider les aéroports à s’améliorer dans ce domaine, nous proposons de lancer une étude sur l’analyse des données de vols et des passagers en mettant en œuvre des solutions de type Machine Learning.

 

Nous vous proposons de participer, dans le cadre de votre stage, à la réalisation d’une étude baptisée « Application du Machine Learning au domaine aéroportuaire », qui impliquent les tâches suivantes :

 

        - Collecte de tout ou partie des données aéroportuaires suivantes :

Programmes de vols sur une saison,
Allocation des ressources (parking avion, porte d’embarquement, …) à ces vols,
Parcours passagers (notamment temps d’attente en certains points)
 

         - Analyse qualitative des données pour isoler les informations exploitables

Vérification des formats de données
Nettoyage des informations brutes
Corrections éventuelles
Identification d’un jeu exploitable
 

         - Analyse quantitative des données pour déterminer typologie de vols les indicateurs prévisionnels suivants 

Parking(s) alloué(s) prioritairement
Courbes de présentation des passagers au Poste Inspection Filtrage et au contrôle aux frontières ;
Nombre de passagers départ ou arrivée;
Nombre de passagers en transit ;
Rotation prévisionnelle entre les vols arrivée/départ
 

Pour ce faire, nous envisageons un travail en deux temps :

Une phase #1 qui relève d’un « traitement statistique », consistant à exploiter des données archivées, à mettre au point/coder les algorithmes de calcul des indicateurs sur un échantillon et à analyser les résultats obtenus pour confirmer la capacité à en déduire des prévisions ;
 

Une phase #2 d’application des résultats de la phase #1 sur un plus gros volume de données en mettant en œuvre des techniques de « Machine Learning » pour notamment identifier les critères ayant une influence sur le calcul des indicateurs (Par exemple : Vol business/low cost, destination, etc.). Cette phase #2 comprend la recherche/évaluation de solutions du marché de type « Machine Learning ».
 

Pour chaque phase, il est demandé de rédiger un rapport d’analyse formalisant le périmètre de l’étude, les hypothèses prises, les sources exploitées, les pistes explorées, les solutions adoptées et les résultats obtenus.

Au travers de ce stage vous serez donc amené à aborder les notions essentielles de la gestion du processus des vols et des passagers d’un aéroport. Vous travaillerez à l’exploration, au traitement et à l’analyse de grands volumes de données, en utilisant des produits du commerce mais également en développant des outils. Enfin, vous aurez l’opportunité de proposer vos idées pour l’amélioration et l’optimisation de la chaîne de traitement.

 

Vous serez encadré et accompagné tout au long de votre stage par les consultants et ingénieurs des bureaux de Toulouse de la BU Aviation.

Profil recherché

Issu d'une école d'ingénieur, scientifique, en Data Analyst ou en informatique, à la recherche d'un stage de fin d'études

Vous possédez des compétences en développement informatique (base de données, IHM) ainsi qu'en traitement de données, et vous connaissez des techniques du Machine Learning

La connaissance du domaine aéroportuaire serait un plus

À propos de Egis

 

Imaginer, concevoir et concrétiser un futur durable.

Nos 14 850 collaborateurs ont à cœur d’accompagner les transitions énergétique et écologique, numérique et territoriale pour façonner le monde de demain. 

Nous mettons notre capacité à innover et à transformer ingénieusement des idées en solutions concrètes, opérationnelles et surtout utiles, au service de nos clients partout dans le monde.   

Nos missions nous amènent à travailler dans de nombreux domaines qui contribuent à répondre aux grands défis de la planète, tels que les transports, le bâtiment, l’eau, l’environnement et l’énergie, ou encore la ville et les services à la mobilité. Nous nous appuyons sur une large palette de métiers, qui vont de la conception à l’exploitation d’infrastructures, en passant par le conseil, le clé en main et le montage de projets.

Filiale à 75 % de la Caisse des Dépôts et à 25 % par des cadres partenaires et des salariés, notre Groupe a généré 1,13 milliard d’euros de chiffre d’affaires géré en 2018.

 

La Business Unit Aviation du groupe Egis, qui regroupe trois entités sociétés (Egis Avia, Helios et Egis Airport Operation), est l'une des plus importantes équipes dédiées à l'aviation sur le marché, avec près de 300 consultants, ingénieurs et experts opérationnels basés sur plusieurs sites dans le monde.

La diversité de nos expertises et l’approche à la fois spécifique et transverse de notre offre de services nous permettent de répondre aux besoins à long terme et de plus en plus globaux de nos clients et d'innover en faisant travailler en synergie nos talents

Du conseil à l’exploitation, en passant par l’ingénierie et le management de projets, grands et moins grands, nous adressons les segments de l’aéroport, de la gestion du trafic aérien, des aéronefs et des institutions de régulation de la navigation aérienne.

Quelques images et frissons pour comprendre ce que nous faisons : https://vimeo.com/184860316