Un essai révolutionnaire mené par Google et American Airlines démontre que l’intelligence artificielle peut réduire efficacement l’impact climatique du transport aérien en modifiant les trajectoires de vol pour éviter la formation de traînées de condensation. L’étude, portant sur plus de 2 400 vols réels entre les États-Unis et l’Europe, a révélé une réduction globale de 11,6 % de la formation de traînées visibles lorsque les pilotes disposaient d’options d’itinéraire optimisées par l’IA.
Le problème des traînées de condensation : plus de réchauffement que le CO₂ ?
Pendant des années, l’impact environnemental de l’aviation s’est largement articulé autour des émissions de dioxyde de carbone. Cependant, des recherches récentes suggèrent que les traînées de condensation – les traînées de condensation laissées par les moteurs d’avion – pourraient contribuer plus au réchauffement que le CO₂ lui-même, en particulier dans certaines conditions atmosphériques. Ces cristaux de glace emprisonnent la chaleur et peuvent avoir un effet cumulatif important sur les températures mondiales.
La clé est la prévisibilité : l’IA peut désormais prévoir où se formeront ces régions problématiques riches en glace de la haute atmosphère, permettant ainsi de réorienter les vols. Bien que les tests à petite échelle se soient révélés prometteurs, cet essai marque la première mise en œuvre à grande échelle, randomisée et contrôlée dans des opérations commerciales.
Comment s’est déroulé l’essai
De janvier à mai 2025, les vols vers l’est ont été répartis en deux groupes. Les répartiteurs d’un groupe avaient accès aux itinéraires suggérés par l’IA, conçus pour minimiser la formation de traînées de condensation ; l’autre non. L’essai s’est concentré sur les vols de nuit, car les traînées de condensation provoquent davantage de réchauffement la nuit (lorsqu’elles ne réfléchissent pas la lumière du soleil dans l’espace).
Bien que l’option soit disponible, seuls 112 des 1 232 vols du groupe assisté par l’IA ont effectivement emprunté l’itinéraire alternatif, invoquant des problèmes opérationnels tels que le coût et la sécurité. Même avec une adoption limitée, les résultats ont été significatifs : les vols suivant les trajectoires optimisées par l’IA ont montré une réduction de 62 % des traînées de condensation visibles.
Implications et défis de mise à l’échelle
L’équipe estime que l’effet de réchauffement de l’ensemble du groupe avec les itinéraires suggérés a été réduit de 13,7 %, tandis que les vols qui ont emprunté l’itinéraire optimisé ont connu une diminution stupéfiante de 69,3 %. Il est important de noter que la consommation de carburant est restée statistiquement inchangée, ce qui suggère que la prévention des traînées de condensation n’ajoute pas nécessairement des coûts opérationnels.
Edward Gryspeerdt, de l’Imperial College de Londres, note que c’est « probablement le mieux que vous puissiez faire avec les outils actuels ». Cependant, une réduction allant jusqu’à 60 % sur tous les vols est peu probable en raison des complexités réelles de la gestion du trafic aérien. Cependant, même une réduction de 10 % représenterait une étape significative vers une aviation plus verte.
« Cela a validé la thèse : si nous pouvons intégrer cela en toute sécurité dans la planification des vols, c’est un moyen évolutif d’éviter les traînées de condensation. » – Dinesh Sanekommu, Google.
L’essai souligne le potentiel de l’IA pour atténuer l’impact climatique au-delà de la simple réduction des émissions de carbone. À mesure que la modélisation prédictive s’améliore et que l’intégration opérationnelle devient plus fluide, on peut s’attendre à ce que cette stratégie devienne une pratique standard dans l’industrie aéronautique.
