Bibliographie & annexes
Présentation
RÉSUMÉ
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.
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This article is a short introduction to some key notions in supervised machine learning. It also presents two applications to air traffic management. The first one consists in learning an air traffic controller workload model from recorded aircraft trajectories and past control sector openings. The second application is about learning models predicting the altitude of climbing aircraft.
Auteur(s)
-
David GIANAZZA : Enseignant-chercheur, habilité à diriger des recherches - École Nationale de l’Aviation Civile, Toulouse, France
INTRODUCTION
Domaine : apprentissage artificiel et gestion du trafic aérien
Degré de diffusion de la technologie : croissance
Contact : [email protected]
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. , celui de C. Bishop , et en français l’ouvrage de A. Cornuejols et L. Miclet .
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.
Dans la seconde application, l’apprentissage artificiel peut être utilisé soit pour prévoir directement l’altitude d’un avion en montée, soit pour estimer certains paramètres du modèle physique de l’avion, non disponibles dans les prédicteurs au sol, afin d’améliorer cette prévision d’altitude. Les éléments présentés dans cet article sont détaillés de façon plus approfondie dans .
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
Probability | forecast model | neuron network
DOI (Digital Object Identifier)
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Présentation
Application à la prévision des regroupements de secteurs aériens1. Apprentissage artificiel
Ce paragraphe est consacré à la présentation de l’apprentissage artificiel, et plus particulièrement l’apprentissage supervisé utilisé dans les applications présentées par la suite.
1.1 Qu’est-ce que l’apprentissage artificiel ?
En termes assez généraux, l’apprentissage artificiel par induction consiste à trouver les lois générales les plus plausibles qui expliquent des phénomènes particuliers que l’on observe.
Un tel processus d’apprentissage suppose donc de collecter des observations du phénomène étudié, et d’en extraire un modèle de prévision qu’on espère suffisamment général pour fournir par la suite des prévisions correctes sur de nouvelles instances.
Les problèmes d’apprentissage artificiel peuvent être de différentes natures :
-
apprentissage supervisé, avec des problèmes de régression ou de classification ;
-
apprentissage non supervisé ;
-
apprentissage par renforcement.
Ce dernier s’appuie sur un mécanisme d’essais-erreurs pour choisir une politique d’action qui maximise une espérance de gain. Dans l’apprentissage non supervisé, on cherche soit à regrouper des observations
en fonction de leurs similarités, soit à approximer une densité de probabilité qui explique au mieux ces observations.
1.2 Apprentissage supervisé
Dans l’apprentissage supervisé, auquel on s’intéresse plus particulièrement dans cet article, on suppose qu’un « oracle » (ou un expert) est capable de fournir des réponses
à des entrées
.
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Apprentissage artificiel
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - JAMES (G.), WITTEN (D.), HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.) - An introduction to statistical learning, - volume 6. Springer (2013).
-
(2) - HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.), FRIEDMAN (J.H.) - The Elements of Statistical Learning. - Springer Series in Statistics. Springer New York Inc., New York, NY, USA (2001).
-
(3) - BISHOP (C.M.) et al - Pattern recognition and machine learning, - volume 4. springer New York (2006).
-
(4) - CORNUÉJOLS (A.), MICLET (L.) - Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes. - Éditions Eyrolles (2011).
-
(5) - GIANAZZA (D.) - Méthodes d’optimisation et d’apprentissage appliquées à des problèmes de trafic aérien. - PhD thesis, Institut National Polytechnique de Toulouse. Thèse d’habilitation (2016).
-
...
ANNEXES
USA/Europe ATM R&D seminar
http://www.atmseminarus.org/
International Conference on Research in Air Transportation
http://icrat.org/icrat/
HAUT DE PAGE
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Transportation Research
https://www.journals.elsevier.com
MOOC Statistical Learning (Stanford on-line)
MOOC Machine Learning (Stanford University – Coursera)https://fr.coursera.org
MOOC Machine Learning (Georgia Tech – Udacity)
HAUT DE PAGE
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