Ce cas d’étude explore comment les hubs de transport, tels que les aéroports, utilisent l’IA générative pour créer des plannings d’activités récréatives optimisés pour les voyageurs durant leurs escales, améliorant ainsi leur satisfaction.
Défis des hubs de transport
Les hubs de transport rencontrent le défi constant d’améliorer l’expérience des voyageurs, surtout lors des escales. Les longs temps d’attente et le manque d’activités peuvent engager la frustration des passagers, entraînant une perte de revenus potentiels et de mauvaises critiques. L’objectif était de concevoir un système générant dynamiquement des plannings d’activités récréatives pendant les escales, maximisant l’expérience du voyageur et augmentant les revenus des services de l’aéroport.
Intégration de l’IA générative
L’intégration de l’IA générative dans le système de planification des aéroports a suivi plusieurs étapes : un modèle adapté aux tâches génératives a été choisi, utilisant des données historiques et temps réel pour affiner les plannings. Des APIs RESTful ont été développées pour assurer un échange de données en temps réel, déployées dans un environnement cloud pour maximiser l’efficacité.
Résultats obtenus
Le temps de planification a été réduit de 60%, avec une amélioration de 25% de l’exactitude des plannings. La satisfaction des voyageurs a augmenté de 40%, et les revenus des services ont augmenté de 20%. Ce système performant maintient son efficacité même lors des pics de trafic, sans dégrader la qualité des plannings.
Ce cas d’étude met en lumière le potentiel transformateur de l’IA générative pour maximiser les expériences des voyageurs et générer de nouvelles sources de revenu dans les aéroports. Une adresse méthodique de l’intégration de l’IA peut différencier un hub de transport de ses concurrents.
