L’IA utilisée pour réduire le temps de résolution des plaintes des voyageurs aériens

30 août 2023 - Ottawa, OntarioCanada

Les membres de l'équipe du Centre d'analyse de données discutent du nouveau projet avec l'Office des transports du Canada.

Le Centre d'analyse des données du CNRC a développé des solutions numériques pour aider à résoudre l'arriéré de plaintes.

Avez-vous récemment voyagé sur une compagnie aérienne canadienne et avez-vous déposé une plainte ?

L'Office des transports du Canada (OTC) reçoit des plaintes de Canadiens concernant les compagnies aériennes. Ces dernières années, le nombre de plaintes reçues a grimpé en flèche, entraînant un arriéré. Les experts en données du CNRC ont développé une solution qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour traiter les plaintes plus rapidement, aidant ainsi les voyageurs canadiens à résoudre leurs plaintes plus rapidement.

Le CTA a pu réduire le temps nécessaire à l'examen des plaintes des voyageurs aériens canadiens grâce à une solution d'IA développée pour eux par le Centre d'analyse de données (CAD) du CNRC, qui fait partie du Centre de recherche sur les technologies numériques.

L’équipe d’experts en données du DAC est particulièrement bien placée pour travailler avec les organisations des secteurs privé et public afin de les aider à extraire la valeur la plus stratégique de leurs données.

La résolution d’une plainte est un processus en plusieurs étapes. « Une partie du problème, explique Rachael Donovan, gestionnaire de la stratégie et de l'analyse de la conformité à l'Office des transports du Canada, réside dans le fait que la première partie de ce processus était en grande partie un travail manuel. »

Avant qu’une plainte puisse être confiée à un membre du personnel du CTA pour un examen initial, deux choses sont nécessaires. Il doit y avoir une preuve d'achat, c'est-à-dire un numéro de billet ou un numéro d'itinéraire, et il doit y avoir une preuve de correspondance, preuve que le passager a tenté de résoudre la plainte auprès de la compagnie aérienne. La première étape du processus consiste à confirmer que cette documentation figure parmi les nombreux documents pouvant constituer une plainte. Effectuée manuellement, cette vérification peut être difficile et nécessite souvent de revoir le fichier d'origine plusieurs fois.

Le CTA a contacté le CAD pour développer un moyen d'automatiser cette première étape. La solution consiste à utiliser l’IA pour parcourir ces documents, déterminer exactement où se trouvent les preuves et cataloguer les informations afin qu’elles puissent être facilement trouvées.

« C'est la différence entre feuilleter un livre entier et se faire dire par quelqu'un que ce que vous cherchez se trouve à la page 20 », explique Tyson Mitchell, responsable du projet au CNRC.

Les données ont révélé qu'un facteur clé limitant la distance que les bus électriques à batterie peuvent parcourir est le froid qu'il fait à l'extérieur, en grande partie en raison des demandes de chauffage à bord. Ce facteur peut être atténué en utilisant de petits chauffages au diesel en hiver.

« Le soutien du CNRC a été très utile alors que nous poursuivons la transition de notre flotte vers de nouvelles technologies à émissions faibles ou nulles », a déclaré Mike Macas, ingénieur en chef des véhicules, autobus et automobile, Commission de transport de Toronto. "Le CNRC a été un partenaire fiable dans ce projet et possède une expertise et des installations uniques. Nous sommes heureux de travailler avec eux pour rendre le système de transport de Toronto plus durable."

L'équipe du CNRC fournit des données pour aider à soutenir les décisions opérationnelles critiques prises par la TTC et d'autres municipalités. Les informations partagées par le CNRC contribueront également à accroître la confiance des usagers et à assurer la sécurité des conducteurs et des passagers.

L'Office des transports du Canada travaille avec le Centre d'analyse de données depuis 2018. L'OTC a d'abord demandé l'aide du CAD pour l'aider à devenir une organisation davantage axée sur les données. « La durée de la relation explique en partie le succès de ce projet », affirme Stéphane Tremblay, chef d'équipe au DAC . Il décrit la mission de son équipe comme étant de « transférer des connaissances à nos ministères frères et sœurs du gouvernement ».

Cette relation de longue date est essentielle au succès du Centre d'analyse de données. « Plus nous faisons affaire avec une organisation depuis longtemps, plus nous comprenons ses besoins », explique Tremblay.