CENTRE EXPERIMENTAL EUROCONTROL europeene pour la securite de la navigation aerienne eurocontrol centre experimental eurocontrol paradigm shift segmentation strategique du …

ORGANISATION EUROPEENE POUR LA SECURITE DE LA NAVIGATION AERIENNE

EUROCONTROL

CENTRE EXPERIMENTAL EUROCONTROL

PARADIGM SHIFT

SEGMENTATION STRATEGIQUE DU TRAFIC ET DE L’ESPACE AERIEN

Note EEC No. 01/06

Projet INO-1-AC-SHIF

Publiée : Janvier 2006

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REPORT DOCUMENTATION PAGE

Reference: EEC Note No. 01/06

Security Classification: Unclassified

Originator: EEC - INO (INOvative Research Area)

Originator (Corporate Author) Name/Location: EUROCONTROL Experimental Centre Centre de Bois des Bordes B.P.15 F - 91222 Brétigny-sur-Orge CEDEX FRANCE Telephone : +33 (0)1 69 88 75 00

Sponsor: EUROCONTROL Experimental Centre

Sponsor (Contract Authority) Name/Location: EUROCONTROL Experimental Centre Centre de Bois des Bordes B.P.15 F - 91222 Brétigny-sur-Orge CEDEX FRANCE Telephone : +33 (0)1 69 88 75 00 WEB Site: www.eurocontrol.int

TITLE: PARADIGM SHIFT

SEGMENTATION STRATEGIQUE DU TRAFIC ET DE L'ESPACE AERIEN

Author L. Guichard S. Guibert

M.Brochard K. Belahcene

(Communication & Systemes)

Date

01/2006

Pages vi + 29

Figures -

Tables -

Annex

-

References

5

Project INO-1-AC-SHIF

Task No. Sponsor Period 2005

Distribution Statement: (a) Controlled by: Vu DUONG Head of INO (b) Special Limitations: None Descriptors (keywords): Airspace design, strategic traffic, paradigm shift, dual airspace, traffic segmentation, responsibility, flow Abstract: This study addresses the issue of the functional breakdown of traffic demand, in the framework of the operational concept developed by Paradigm Shift project in 2004.Considering the Dual Airspace concept aiming at introducing a small number of continental highways supporting cruising traffic in complement to all-included sector-based traffic (district) as of today, this study is an attempt to describe the role that each local and tactically autonomus entity could play in the context of the European Air Navigation System. Today, the Air Navigation System management is a data based processus: the infrastructures are “virtual” and the air traffic controllers do not handle with aircrafts directly but more with air trajectories and paths. Any information and any action is based on data exchanged between the various Air Navigation System actors. Instead of focusing our effort in looking at way to improve the air trajectories separation, it was felt to be more efficient to propose a way to structure and federate the information exchanged and better to manage the knowledge. The idea is to propose a common language using constraints to define the air trajectories. This would enable to share common information amongst all actors involved in the Air Navigation System, would improve synergy between them, and would increase the efficiency and the capacity of the overall system. For example, sharing common information would enable a more efficient proactive airspace management, and enable designers finding solution for the future situation rather than the past one as it is done today. The aim here is to strategically analyze the traffic demand expressed by the airlines, and to introduce the air navigation services segmentation. This feature enables to describe traffic demand without referring to predefined infrastructure. Traffic demand, expressed in terms of city pairs, is understood as an objective at the level of air navigation as a whole. This objective is then declined on the basis of the chain of responsibility associated with the flight. This expression of traffic demand shall be seen as a first step towards the contractualisation of the Air Traffic System and Contract of Objectives in association with the target windows proposed by Paradigm SHIFT. This is also used to define from a strategical point of view, what a traffic flow is: traffic flow being defined via a regular expression. The global traffic demand being expressed in terms of city pairs and a serie of Functional Bock of Airspace (FBA) (each FBA being identified with a character), a search algorithms looking at the longest common path (character string) amongst the traffic demand is proposed. It results in highlighting the main traffic flow. This allows to quantify the best solutions applicable for the Dual Airspace concept evaluation, identifying which flows are good candidates for highways implementation. A model is developed here to visualize the main traffic flows based on these principles. This allows to quantify the best solutions applicable for the Dual Airspace concept evaluation and to identify which flows are good candidates for highways implementation.

www.eurocontrol.int

Paradigm Shift - Segmentation Stratégique du Trafic et de l’Espace Aérien

EUROCONTROL

TABLE DES MATIERES

1 INTRODUCTION ..................................................................................................................1

2 AIRSPACE DESIGN STRATEGIQUE..................................................................................2 2.1 PRÉAMBULE TECHNIQUE..................................................................................................2 2.2 ASPECT TEMPOREL .........................................................................................................2 2.3 ASPECT GÉOGRAPHIQUE .................................................................................................3 2.4 PARTAGE DU TRAVAIL......................................................................................................4

3 AIRSPACE DESIGN TACTIQUE .........................................................................................5 3.1 BESOIN DES USAGERS.....................................................................................................5 3.2 PROBLÉMATIQUE TACTIQUE .............................................................................................6

3.2.1 Risques Aéronautiques ..............................................................................................6 3.2.2 Tactique et Knowledge Management.........................................................................7 3.2.3 Airspace Design et Contraintes..................................................................................8 3.2.4 Contraintes et Décisions dans l’Incertain ...................................................................9 3.2.5 Propagation des Contraintes et Compensations........................................................9

4 GRANDS FLUX ..................................................................................................................11 4.1 DESCRIPTION TOPOLOGIQUE .........................................................................................11 4.2 MESURE DE LA PROXIMITÉ .............................................................................................12 4.3 BENCHMARKING DES FLUX.............................................................................................13 4.4 POURSUITE DES TRAVAUX .............................................................................................14

5 ANNEXES...........................................................................................................................15 5.1 RECHERCHE DE TOUTES LES SOUS-CHAÎNES COMMUNES D’UN TEXTE ...........................15 5.2 PROTOTYPE DU TRAFIC STRATÉGIQUE ...........................................................................16

5.2.1 Fonctionnalités .........................................................................................................16 5.2.1.1 Conversion du Trafic au Format Stratégique.........................................................16 5.2.1.2 Construction de la Base de Données ....................................................................17 5.2.1.3 Analyse des Flux ...................................................................................................17 5.2.1.4 Interrogation de la Base de Données ....................................................................17 5.2.2 Implémentation.........................................................................................................22 5.2.3 Utilisation..................................................................................................................25 5.2.4 Performances...........................................................................................................26

6 CONCLUSION....................................................................................................................28

7 REFERENCES ...................................................................................................................29

Projet INO-1-AC-SHIF – Note CEE n° 01/06 v

Segmentation Stratégique du Trafic et de l’Espace Aérien

vi Projet INO-1-AC-SHIF – Note CEE n° 01/06

EUROCONTROL

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EUROCONTROLSegmentation Stratégique du Trafic et de l’Espace Aérien

Projet INO-1-AC-SHIF – Note CEE n° 01/06 1

1 INTRODUCTION

Pour des raisons de taille et de forte hétérogénéité spatiale et temporelle, le système de navigation aérienne européen est amené à s’organiser de manière composite. Cette problématique a été décrite dans le concept opérationnel Paradigm Shift (Note EEC 01/05). Il est alors nécessaire de concevoir un partage des 4 dimensions de l’espace aérien européen en sous-systèmes. Ce partage conduit naturellement à une décomposition fonctionnelle de la demande globale suivant la responsabilité de la navigation. Cette décomposition est transversale à la décomposition naturelle de la demande globale en liaisons individuelles.

Cette étude porte donc sur une réflexion sur les volets stratégique (le découpage fonctionnel global de l’espace aérien) et tactique (l’aménagement spécifique de chacun des blocs fonctionnels) de l’airspace design, en s’appuyant sur la réalisation d’un prototype permettant d’explorer et d’analyser la décomposition stratégique d’une archive du trafic sur le partage fonctionnel actuel du territoire européen en centres de contrôle en route.

Cette étude présente l’airspace design en tant que première phase d’un processus d’organisation du savoir et de l’information, en vue de la prévention des risques aéronautiques. Elle propose l’emploi d’un langage universel de contraintes portant sur les trajectoires 4D des appareils, afin de matérialiser ces échanges d’information, et d’exploiter les possibilités offertes par la technologie (calculateurs embarqués et liaisons sol – bord) de tirer parti de cette information. Une gestion décentralisée de cette organisation tactique permet alors de contraindre à minima les trajectoires, dans un souci de sécurité renforcée.

Le prototype du trafic stratégique permet d’illustrer la vision du trafic européen au niveau stratégique, en offrant une visualisation synoptique. A cette échelle, il devient possible de proposer une définition rigoureuse et efficace de la notion de flux, à travers l’usage d’expressions régulières. Une fois ces flux définis, cette étude s’attache à construire des indicateurs permettant de mesurer leur importance de diverses manières. Cette étude, fournissant une méthode d’analyse de la demande permettra de guider le travail du projet Paradigm Shift dans la conception de l’espace aérien dual, en évaluant le service rendu par une autoroute et en permettant son dimensionnement.

EUROCONTROL Segmentation Stratégique du Trafic et de l’Espace Aérien

2 Projet INO-1-AC-SHIF – Note CEE n° 01/06

2 AIRSPACE DESIGN STRATEGIQUE

Le modèle du trafic stratégique introduit une rupture dans le processus d’airspace design :

• Le partage de l’espace aérien en blocs fonctionnels, préalable à la décomposition de la demande et de son analyse, relève d’une démarche d’ordre stratégique.

• La prise en compte au niveau local de chaque bloc fonctionnel de la problématique spécifique liée à la demande relève d’une démarche d’ordre tactique.

L’enjeu du volet stratégique de l’airspace design consiste à parvenir à découper l’espace européen en blocs fonctionnels1 cohérents et efficaces. Cette cohérence et cette efficacité sont concrétisées par la qualité des solutions tactiques que permet ce découpage, et la mise en œuvre opérationnelle de ces tactiques. Il est donc possible d’envisager de partir d’un découpage « quelconque », de constater ses faiblesses tactiques et de l’améliorer pas à pas, empiriquement. Cependant, une démarche analytique préalable autour de la question de ce que pourrait être un bon découpage s’impose si l’on désire parvenir rapidement à une solution convenable sans s’embourber dans des voies sans issues.

2.1 Préambule Technique

L’espace aérien doit être considéré comme un espace 4D, repéré par une position 2D sur la surface de la Terre, une altitude et un instant. Un partage stratégique de l’espace aérien revient alors, a priori, à se donner une partition de ce domaine 4D en sous-ensemble : à tout instant, un point de l’espace européen appartient à un et un seul FBA (mis à part la frontière). Cette description se prête à une vision dynamique du partage. Bien entendu, un découpage statique n’est absolument pas exclu.

Cependant, cette description en termes de partitions est bien trop lâche pour être satisfaisante. Les designers préfèrent avoir affaire à des ensembles connexes (d’un seul tenant), si ce n’est convexes (que l’on peut parcourir en ligne droite d’un bord à l’autre sans en sortir), pour s’épargner l’absurdité de voir un centre de contrôle assumer et transmettre la responsabilité de la navigation du même appareil à plusieurs reprises.

Une propriété plus intéressante à exiger de ces FBA est d’imposer que leur frontière soit une « variété affine de dimension 3 », ce qui signifie simplement qu’elle peut être paramétrée à l’aide de trois variables indépendantes. Cette remarque peut paraître très technique : il n’en est rien. Elle est d’abord très naturelle : si, dans le monde des partitions, très peu vérifient cette propriété, c’est pourtant le cas de toutes celles qu’un esprit humain conçoit naturellement. Elle a en outre l’avantage d’être très opérationnelle, car cette diminution du nombre de degrés de liberté rend la frontière à la fois représentable et utilisable comme point d’appui pour l’opérateur. Pour illustrer cette propriété et en faire apparaître l’intérêt, plaçons nous dans le cadre statique : les frontières entre FBA sont alors des surfaces dans l’espace 3D habituel. Celles-ci peuvent être verticales, et ce sont alors des troncs de cylindres s’appuyant sur le contour horizontal des frontières dessinées sur la carte, repérées par une abscisse curviligne et une altitude. Elles peuvent aussi, par exemple, avoir une forme de tronc de cône autour d’un aéroport.

2.2 Aspect Temporel

S’il est tout à fait possible de concevoir techniquement un partage stratégique dynamique de l’espace, des arguments fondamentaux incitent à fortement limiter la fréquence d’évolution de l’airspace design stratégique.

1 qui pourraient être les Functional Block of Airspace (FBA), tels que définis par l’Airspace Regulation de la Commission Européenne sous le n°EC551/2004.



La motivation fondamentale de la distinction entre échelles tactiques et stratégiques réside dans l’importance accordée par le projet Paradigm Shift à l’exercice de la responsabilité dans le système de la navigation aérienne. A l’échelle stratégique, il s’agit de mettre en place un système de collaboration entre acteurs économiques du transport aérien : compagnies aériennes, centre de contrôle de la navigation aérienne (ANSP), aéroports, citoyens. Cette collaboration devrait naturellement déboucher sur des offres de services contractualisées entre clients et fournisseurs. A l’échelon tactique, chaque ANSP doit organiser ses moyens opérationnels afin de répondre autant que possible à la demande de service.

La stabilité du découpage stratégique répond ainsi aux préoccupations de ces deux mondes :

• La nécessaire collaboration entre les acteurs stratégiques nécessite l’établissement d’un lien de confiance.. On est en effet confronté à un système ou tous les acteurs sont potentiellement en interaction stratégique, au sens de la théorie des jeux2. Dans ce genre de « jeu » économique, les intervenants peuvent être enclins à se trahir, dans l’espoir d’un gain à court terme supérieur à celui qu’ils auraient pu escompter en tenant leurs engagements. Le point d’équilibre du « jeu », appelé équilibre de Nash3, correspond rarement à l’optimum collectif. Pour dénouer cette situation, la pérennité du « jeu », où les mêmes acteurs se retrouvent face à face jour après jour, permet de créer un climat de confiance salutaire, aboutissant rapidement à des compromis satisfaisants. Outre l’aspect commercial, signalons que la confiance des usagers et des personnels dans la sécurité système est cruciale pour son succès.

• Les ANSP ont à leur charge à la fois l’airspace design de la zone qui leur incombe et la mise en œuvre opérationnelle du service de navigation. Il est donc grandement souhaitable de ne pas dépayser fréquemment ces équipes en modifiant le partage stratégique. En effet, les valeurs tactiques et opérationnelles d’une équipe dépendent principalement de son knowledge management, qui recouvre l’expérience du personnel et sa capacité à organiser efficacement le retour d’expérience

On le verra par la suite, la faible dynamicité de l’espace stratégique est compensée par la flexibilité tactique de son design.

2.3 Aspect Géographique

La segmentation de l’espace aérien européen permet de donner de la flexibilité à la gestion de l’espace. Ce partage permet la diversité de la gestion de la navigation, tout en garantissant sa cohérence :

• La cohérence interne à chaque FBA est assurée par l’autonomie des FBA en ce qui concerne l’airspace design.

• La cohérence entre les FBA est garantie par le mécanisme contractuel au niveau stratégique.

2 Theory of Games and Economic Behaviour, J Von Neumann & O Morgenstern, Princeton University Press 1967.

3 La théorie des Jeux, B Guerrien, Economica, 1995.



Cependant, on ne peut segmenter la navigation aérienne à tort et à travers. Le trafic aérien impose ses propres contraintes quant à sa gestion. Concernant le trafic de croisière, stabilisé en niveau, la segmentation de l’espace est relativement neutre. Elle répartit la charge de surveillance entre plusieurs unités de contrôle, au prix d’une perte de cohérence dans la gestion, en réduisant la visibilité dans le temps et les marges de manœuvre dans l’espace du contrôle. En revanche, la segmentation a un fort impact sur la gestion des montées initiales et des descentes finales. Durant ces phases délicates, la synchronisation des appareils relevant de la même TMA est cruciale. Si le partage stratégique de l’espace ne respecte pas ce volume autour d’un aéroport, le système de navigation est forcé de compenser en permanence ce manque de visibilité et de cohérence. Ce défaut de conception se traduit pour les montées par des perturbations parfois importantes de la planification, par exemple lorsque les performances réelles d’un appareil divergent suffisamment de l’estimation qui en avait été faite pour entrer dans un volume où il n’était pas attendu. Les AMAN (arrival manager, outil permettant de mieux optimiser l’arrivée des avions sur les pistes d’aeroport.) sont quant à eux des symptômes d’une gestion médiocre des descentes du fait d’un volume inadapté, se traduisant en définitive par des frictions avec les volumes voisins.

Le découpage fonctionnel de l’espace aérien doit permettre l’optimisation de la gestion des dessertes aéroportuaires en assurant sa cohérence. Cette contrainte devrait logiquement déboucher sur la constitution de bulles ou de tentacules autour des aéroports majeurs, d’un rayon avoisinant les 100-150 NM.

Une conséquence logique de ce genre de découpage est la sur-segmentation inévitable de la gestion des croisières. Il est possible de quantifier cet effet, voire d’y remédier, à l’aide du modèle de flux stratégiques proposé dans la seconde partie.

2.4 Partage du Travail

L’ensemble des FBA assure conjointement la navigation du trafic aérien. Par conséquent, il est nécessaire de disposer d’indicateurs permettant d’estimer la part assumée par chacune de ces entités, ainsi que la nature de la tâche qui leur est confiée.

Il est naturel de bâtir ces indicateurs sur des caractéristiques du trafic qui soient extensives à la fois vis-à-vis de la demande et de l’espace considéré, c’est-à-dire. qui vérifient les relations d’extensivité :

où T,T1 et T2 désignent des trafics (ensembles de vols), et V, V1 et V2 des volumes (4D) d’espace aérien.

La valeur d’une telle grandeur pour la totalité de l’espace européen ne dépend pas du découpage fonctionnel considéré, mais uniquement du trafic.

)2,()1,()21,(021),2(),1(),21(021

VTfVTfVVTfVVVTfVTfVTTfTT

+=∪⇒/=∩+=∪⇒/=∩

• La grandeur extensive qui caractérise la desserte aéroportuaire est le nombre de mouvements, sous réserve que le découpage respecte les recommandations du paragraphe précédent. Cet indicateur reflète alors l’affectation des aéroports aux différents blocs.

• La grandeur extensive qui caractérise le trafic de croisière est le temps de vol. Cette grandeur décrit avec justesse le travail de vigilance permanente qui constitue le fondement du contrôle en route, plus fidèlement encore que ne pourrait le faire la distance parcourue. En effet, dans le cadre de la navigation aérienne, où l’infrastructure est intangible, le « kilomètre de route aérienne » n’a pas de réelle signification.



3 AIRSPACE DESIGN TACTIQUE

Le principe de la responsabilité locale conjointe de l’airspace design et des opérations permet d’envisager une gestion flexible et opportuniste de la navigation. Sans chercher à accabler le paradigme actuel, qui a fait ses preuves tant au niveau de la sécurité, de la capacité et de l’efficacité, le recours systématique à une infrastructure figée de routes et de points de navigation a des conséquences néfastes :

• Les routes concentrent artificiellement le trafic, provoquant l’occurrence de situations à risque, à la fois dangereuses et consommatrices de ressources

• Les routes répondent à la demande de l’usager moyen, ce qui signifie qu’elles n’épousent qu’imparfaitement les désirs des usagers réels, ce qui se traduit par une perte d’efficacité des trajectoires.

Ce sont les arguments traditionnels en faveur du Free Flight. Cependant, d’autres dysfonctionnements plus pernicieux résultent de cette organisation :

• Lorsque les trajectoires sont figées dans l’espace, le temps joue nécessairement le rôle de variable d’ajustement. C’est le principe actuel des régulations, or il est pourtant avéré que les usagers des services de navigation accordent une importance prépondérante aux heures de départ et d’arrivée, dont le manquement a des conséquences considérables au niveau de la logistique aéroportuaire, de la gestion des appareils et des équipages, du fonctionnement des correspondances et de la satisfaction des passagers. Bien sûr, le système actuel cherche à minimiser ces conséquences néfastes, mais les marges de progression sont considérables.

• L’uniformité artificielle de l’infrastructure aérienne a permis l’émergence d’une gestion centralisée, qui par la suite a entériné durablement le recours aux routes, points de croisements et secteurs comme uniques outils de gestion. Dès lors, le gestionnaire central administre l’espace aérien comme un réseau de transport figé, indépendamment de la demande, dont il s’agit de tirer le meilleur parti.

• On l’a vu, l’infrastructure impose des contraintes inutiles, donc nuisibles, au trafic faiblement dense. Or, la situation est encore pire en ce qui concerne le trafic dense. Face à l’augmentation de la demande, la solution « naturelle » pour créer de la capacité d’accueil consiste à dégrouper les secteurs, c'est-à-dire à diminuer la taille des unités de gestion. Cela revient mécaniquement à amplifier l’importance des incertitudes concernant la trajectoire de chaque aéronef. Démultiplié par un trafic intense, cet effet mine inexorablement la vraisemblance de la planification et la sérénité des opérations.

Le constat qui précède ne doit pas être compris comme une apologie du Free Flight. Il cherche juste à illustrer le danger qui réside dans la confusion entre un problème et sa solution.

3.1 Besoin des Usagers

Compte tenu des enjeux économiques et sécuritaires du transport aérien, il est nécessaire d’aborder la question de l’organisation des moyens de navigation de manière pragmatique, afin de répondre au mieux au besoin exprimé par les usagers.



La demande de liaisons aériennes est formulée par les compagnies aériennes auprès du système global de la navigation aérienne, après accord des aéroports sur un planning des décollages et atterrissages. Cette demande est exprimée sur une forme de liaison de point à point dans un espace 3D : 2 dimensions pour la composante horizontale, une pour la composante temporelle. En outre, cette demande s’accompagne d’attentes ou de contraintes plus ou moins explicites liées à des considérations économiques et techniques, en ce qui concerne les profils horizontal (route directe), vertical (trajectoire balistique ou niveau de vol de croisière préférentiel), et temporel (vitesse nominale de l’appareil) de la trajectoire.

Dans le cadre d’un espace aérien européen partagé en blocs fonctionnels, chaque liaison est amenée à traverser une succession de blocs fonctionnels. La détermination de cette route stratégique peut-être implicite, si l’une des routes possibles s’avère nettement plus courte que les autres. Elle peut aussi découler d’une décision explicite des acteurs. Une fois la route stratégique déterminée, la demande associée à une liaison induit autant de tronçons de demandes intermédiaires que de blocs impliqués dans la route stratégique correspondante. Vue d’un bloc, un tronçon de croisière se traduit par une demande de transferts entre deux blocs voisins. Les tronçons de montée initiale et de descente finale impliquent un aéroport (TMA) et un bloc voisin. Les attentes implicites concernant un tronçon se déduisent de la demande globale et de ses attentes. Ainsi, au niveau d’un bloc, un tronçon de demande s’exprime comme une demande de liaison entre deux zones de la frontière. Ces zones, a priori 4D, sont en fait des sous-ensembles de la frontière du bloc, dont on a vu qu’elle constitue une variété de dimension 3.

3.2 Problématique Tactique

Ainsi, dès la proclamation de la demande globale, chaque bloc dispose d’une image locale de la demande de service qui lui incombe, sous la forme d’une liste de liaisons associées à des zones d’entrée et de sortie sur la frontière. Dans le cadre du concept opérationnel Paradigm Shift, ces transitions font l’objet de contrats explicites entre les différents acteurs, définissant des fenêtres de collaboration. Ces fenêtres sont constitutives de l’airspace design : elles en forment même la seule partie visible au niveau stratégique. Bien entendu, elles reflètent l’organisation de l’espace aérien intérieur de chaque bloc.

Chaque bloc fait face à une problématique interne, consistant à assurer la sécurité aérienne des vols, au meilleur coût, ce qui inclus les coûts internes à la navigation (personnel et technique) ainsi que ceux supportés par d’autres acteurs (inefficacité de trajectoire, y compris la pollution induite et retards).

Cette problématique s’inscrit à son tour dans une problématique externe : assurer la ponctualité des liaisons telle que définie par les fenêtres de collaboration. Cet objectif de ponctualité reflète à la fois les attentes des usagers (compagnies aériennes), et les impératifs des blocs situés en aval de la trajectoire. En effet, chaque bloc peut souhaiter contraindre la trajectoire d’un ou de plusieurs vols, en sus des contraintes inhérentes à la demande, afin d’assurer l’accomplissement de sa mission interne de sécurité au meilleur coût.

3.2.1 Risques Aéronautiques

Dans le cadre d’un tel modèle décentralisé, la notion de sécurité aérienne au niveau tactique ne peut avoir recours aux indicateurs traditionnels tels que le nombre d’avions par unité de temps entrant dans un secteur ou passant sur un point de jonction, ou un nombre d’avions présents simultanément dans un secteur, pour la simple raison que points et secteurs ne font plus nécessairement partie de l’arsenal tactique d’un bloc donné.



Il est intéressant de considérer l’airspace design tactique comme une phase de prévention des risques aéronautiques tactiques. Il s’agit de considérer l’airspace design, la gestion des ressources humaines du contrôle aérien (et en particulier l’armement des positions de contrôle et l’entraînement des contrôleurs), de ses ressources techniques, et la mise en œuvre effective de solutions de contrôle comme un continuum. L’objectif de l’ensemble de ce système est de prévenir les accidents aéronautiques, et cet objectif de prévention ne peut être atteint qu’à travers une synergie entre les différents composants. L’airspace design et l’entraînement des opérateurs ne sauraient être dissociés des pratiques du contrôle et du système technique qui les supportent. Ils doivent être pensés et mis en application conjointement, par la même équipe, et afin de répondre à une même problématique.

La première phase du design consiste alors à identifier cette problématique, en tâchant de répondre à la question : quelles sont les situations qui pourraient poser problème. L’airspace, l’entraînement et le système apparaissent alors comme des moyens d’organiser l’information permettant l’identification au plus tôt et de manière fiable, la résolution efficace de ces situations. Cette conception du travail du contrôle en route s’apparente davantage à l’image du guetteur de sémaphore que de celle de l’aiguilleur du ciel.

On se place ici dans le modèle de défenses systémiques en couches de Reason4. A l’échelle tactique, il convient de porter notre attention, non pas sur les accidents de navigation potentiels, collisions ou crash d’appareils, ni même sur leurs précurseurs immédiats comme les pertes de séparation (airmiss/airprox), mais sur des antécédents plus lointains. Ces situations à risques, au-delà de la simple concentration d’aéronefs dans l’espace et dans le temps, recoupent la plupart des facteurs de perturbations décrites par le projet Paradigm Shift : météo, pannes, dérive insidieuse des paramètres. Ces phénomènes extérieurs se combinent naturellement avec les facteurs liés au processus même de navigation.

Il convient ici de rappeler qu’un système sûr est un système construit pour récupérer les incidents, pas nécessairement un système sans incidents. Il appartient alors aux tacticiens d’adopter une tactique associant moyens synchrones et asynchrones permettant de faire face aux risques peu ou prou vraisemblables. Les situations invraisemblables ne nécessitent pas d’être envisagées, à condition de démontrer leur invraisemblance. Cela suppose de cerner avec suffisamment de précision les situations potentiellement dangereuses, et les corrélations entre elles.

3.2.2 Tactique et Knowledge Management

Durant le design, il convient de ne jamais séparer les décisions asynchrones, prises en dehors du contexte opérationnel, telles que la spécification de fenêtre de collaboration, l’armement des positions de contrôle, la formation des opérateurs, les outils mis à leur disposition, des décisions synchrones, en prise avec le déroulement du trafic. En effet, cette distinction gagne à être abolie en envisageant, dès la conception, la mise au point des scénarios conditionnels permettant de faire face à toutes les situations potentielles identifiées. Cette réflexion préalable, et le « conditionnement » des opérateurs qui en résulte, inscrivent la phase tactique dans une démarche de knowledge management dépassant le cadre artisanal du contrôle aérien actuel. Cette pratique, proche de celle consistant à utiliser des check-lists à bord des aéronefs, complète efficacement le flux d’information mis en place par les fenêtres de collaboration, permettant le diagnostic précoce de perturbations potentiellement dangereuses, et par conséquent l’application de solutions curatives déterminées à l’avance.

4 L’erreur humaine, J Reason, Paris PUF, 1993



Le trafic stratégique a pour objet de favoriser cette organisation du savoir : il responsabilise les équipes tactiques des différents blocs en spécifiant le besoin des usagers au niveau local, et leur confie les moyens permettant d’y parvenir. Cette spécification littérale des besoins des usagers permet de systématiser, ou de révoquer, selon le cas, la notion de répétitivité du trafic, en l’appuyant par des données quantitatives. En s’appuyant sur la demande réellement exprimée, le trafic stratégique rend possible de constater qu’elle correspond à une situation déjà rencontrée, et permet alors de s’inscrire dans une démarche vertueuse d’amélioration fondée sur le retour d’expérience. Si la demande est structurellement nouvelle, cette différence est immédiatement détectée, ce qui permet d’y répondre par une tactique originale, spécifique, plutôt que par des solutions éculées. Ainsi, on passe d’un airspace design à la traîne de la demande, forcé de constater qu’il ne correspond plus à la réalité du trafic, à un airspace design qui répond de manière proactive aux fluctuations de la demande.

3.2.3 Airspace Design et Contraintes

Dans le système actuel de navigation, l’airspace design se concentre sur la gestion des trajectoires des aéronefs par la contrainte. Une telle approche, si elle compromet l’efficacité des trajectoires, simplifie grandement leur gestion opérationnelle, en limitant significativement le nombre de paramètres nécessaires à la compréhension et à la gestion de la situation. On peut toutefois reprocher à cette démarche le caractère exorbitant de ces contraintes, lié à la pauvreté du langage permettant de les exprimer. En effet, seules sont considérées des contraintes consistant à spécifier le support horizontal des trajectoires. Un tel choix découle d’une optimisation partielle, donc erronée de l’efficacité des trajectoires, en considérant que cette efficacité est invariante par translation temporelle. Ce n’est que partiellement vrai, pour ce qui concerne les coûts directement liés à la longueur de la trajectoire : immobilisation de l’appareil, personnel navigant, carburant et émissions polluantes. Malheureusement, le fameux « coût du retard » introduit une forte dépendance temporelle dans l’efficacité des trajectoires, rendant hors de propos de telles trajectoires rigides horizontalement. En outre, une modélisation purement horizontale n’est que de peu de secours pour permettre la séparation des trajectoires, puisque la dimension 2 possède la désagréable propriété de rendre sécantes deux directions distinctes. Heureusement, il reste possible de séparer des trajectoires sécantes ou confondues horizontalement par une translation verticale ou temporelle, appelées suivant le cas « FLAS » (Flight Level Allocation Scheme) ou « sequencing », alors qu’il ne s’agit que d’un décalage de même nature que celui qualifié à juste titre d’offset dans le plan horizontal.

Quitte à adjoindre aux normes de séparation une dimension temporelle, le problème de séparation des trajectoires est facile sur le papier, en utilisant le multiplexage horizontal, vertical ou temporel. En réalité, les enjeux du contrôle aérien se situent ailleurs :

• Il s’agit de contraindre les trajectoires à minima, afin de maximiser l’efficacité des trajectoires, en les laissant autant que possible à l’appréciation synchrone (donc dynamique, réactive et opportuniste) des aéronefs eux-mêmes. Toute contrainte est coûteuse ! L’emploi des contraintes doit permettre de prévenir les risques identifiés, en se plaçant à une échelle spécifiquement adaptée à chaque situation.

• Il s’agit de proposer un système cohérent, sans solution de continuité entre le langage des contraintes asynchrones et leur mise en œuvre synchrone par les opérateurs. Il est au contraire souhaitable d’intégrer dès la conception ces problématiques, en proposant un langage fédérant airspace, ordres de contrôle et FMS. Ce partage d’informations, permettant l’expression de contraintes, permet de partager la charge de monitoring entre le sol et le bord, concentre l’attention des opérateurs sur des tâches non routinières, à forte valeur ajoutée, et permet de tirer le meilleur parti des possibilités de calcul embarquées pour l’optimisation en temps réel des trajectoires.



3.2.4 Contraintes et Décisions dans l’Incertain

Le trafic aérien est un univers incertain : s’il est possible de planifier le comportement du système, cette prédiction est entachée d’incertitude, car elle peut être mise en défaut par l’évolution réelle du système. Le temps qui passe, et la connaissance de l’état présent du système, crée un flux d’informations qu’il est nécessaire d’organiser pour en tirer parti. L’établissement de contraintes participe à cette organisation de l’information. Tout d’abord par sa nature, purement informationnelle, car elle ne correspond pas à une barrière tangible. Ensuite, en attirant l’attention des opérateurs sur l’existence d’un problème potentiel au-delà de cette barrière symbolique. La nature de ce problème, ainsi que les moyens de sa résolution en cas de défaillance de la barrière, ont été déterminés lors du design. Enfin, cette barrière explicite peut être monitorée de manière automatique, par les opérateurs de première ligne mais aussi, le cas échéant, par des superviseurs.

Il apparaît alors un paradoxe, lié à la notion même de contrainte asynchrone dans le cadre d’un processus d’optimisation:

Soit la « solution » (non perturbée) de l’optimisation, c'est-à-dire la trajectoire effective, ne sature pas la contrainte. C’est le cas lorsque la solution du problème sans contrainte se trouve à l’intérieur du domaine admissible. Dans ce cas, la contrainte ne nuit pas à la qualité de la solution. A priori inutile, elle apparaît comme un garde-fou contre les perturbations.

Soit la solution sature la contrainte. C’est le cas lorsque la solution du problème relâché5 passe dans le domaine interdit. La contrainte entraîne alors le choix d’une trajectoire sous optimale. Dans ce cas, la contrainte explicite n’offre plus de protection contre les perturbations. Une telle situation pour être admissible, suppose en fait que la contrainte comporte une marge résiduelle de sécurité, permettant de faire face aux éventuelles perturbations.

La présence de marges de sécurité altère le fonctionnement d’un système basé sur le partage transparent de l’information et la confiance réciproque. Il semble qu’une solution mutuellement acceptable pour le contrôle et les aéronefs repose sur un mécanisme de rattrapage dynamique, où la marge est mise à jour en fonction de l’information glanée au fil de l’eau sur le système. Un tel rattrapage est bien sûr soumis aux capacités qu’ont le sol et le bord à partager de telles informations, capacité limitée par les technologies de communication.

Un tel rattrapage ne peut concerner que les contraintes internes à chaque bloc. Il n’appartient pas à un bloc de rediscuter librement des fenêtres de collaboration.

3.2.5 Propagation des Contraintes et Compensations

Partant d’une demande initiale de liaison, et d’un modèle rudimentaire du domaine de vol raisonnable de l’appareil réalisant cette liaison sous la forme d’une fonction de coût6, il est possible de mettre en œuvre un mécanisme de propagation des contraintes. On obtient alors une enveloppe de trajectoires admissibles entre départ et destination. Plus cette enveloppe est restreinte (dans un sens qui reste à préciser), plus la demande est exigeante vis-à-vis du système de navigation qui doit y répondre.

5 Le même problème d’optimisation dans lequel on aurait ignoré la contrainte saturée.

6 Cette fonction évalue l’efficacité de la trajectoire associée à la demande, à la fois dans les domaines horizontal, vertical et temporel. Le coût des manœuvres techniquement impossibles est infini.



Par la suite, chaque bloc met en place son airspace design, c'est-à-dire les contraintes qu’il souhaite imposer à chaque liaison. Ces contraintes restreignent encore l’enveloppe des trajectoires, et peuvent modifier la nature de la demande de liaison pour les blocs situés en amont et en aval du bloc contraignant. Il est alors nécessaire de propager ces contraintes à travers la chaîne de responsabilité des vols.

Pour stabiliser le processus, il est souhaitable que chaque bloc prononce ses contraintes un nombre limité de fois (de préférence une seule). Une heuristique prometteuse pour réaliser ce principe consiste à interroger les blocs « les plus contraints », au vu de leur propre estimation, en premier.

Un tel système fait cohabiter des conceptions plus ou moins laxistes ou dirigistes de l’airspace design : il est possible de n’imposer aucune contrainte préalable et de gérer ensuite la navigation et la séparation au fil de l’eau, ou au contraire de séparer préventivement toutes les trajectoires. Un tel système, parfois appelé « prédictif 4D », est davantage susceptible de produire des trajectoires coûteuses, et fait preuve d’une exigence considérable envers le reste de la chaîne, en termes de ponctualité. En effet, il compresse fortement les enveloppes des trajectoires admissibles, afin de les rendre compatibles entre elles en termes de séparation. Il n’est pas question d’arbitrer entre ces différentes pratiques dans l’absolu. Il est en effet aisé de concevoir des situations ou chacune de ces pratiques est optimale.

L’enjeu du plan opérationnel est alors de permettre l’émergence d’une situation globalement favorable, sans que des intérêts particuliers puissent prévaloir sur l’intérêt général. Pour sortir des impasses crées par ces effets externes, ou l’intérêt de certains acteurs les poussent à adopter des solutions globalement défavorables, il est nécessaire d’envisager un mécanisme de compensations :

• L’exigence de la demande initiale, marquée par l’étroitesse de l’enveloppe, est à porter au débit de la compagnie et/ou des aéroports, et au crédit du système de navigation.

• La compensation des contraintes associées aux décisions tactiques d’un bloc doit être supportée par ce bloc. Ces compensations s’adressent à la compagnie, pour ce qui concerne la perte d’efficacité de trajectoire, liée à l’introduction d’un point tournant, et aux blocs situés en amont, en ce qui concerne la compression de l’enveloppe des trajectoires admissibles. Quid des blocs situés en aval ? La modification des enveloppes de trajectoire modifient certainement la nature de leur travail, mais il reste à quantifier cette différence qualitative.

Il serait souhaitable que les mécanismes de compensation soient mis en œuvre de proche en proche, dans l’esprit du trafic stratégique.



4 GRANDS FLUX

Un des points d’achoppement traditionnels de l’airspace design consiste à définir, isoler et manipuler des flux d’aéronefs. La demande s’exprime naturellement au niveau de la city pair. Or, à ce niveau microscopique, les « flux » sont à la fois innombrables, et minuscules : en se fondant sur les archives de trafic de l’année 2004, on dénombre environ 10 000 city pairs, dont la plus importante, Madrid – Barcelone, ne pèse que 80 vols par jour parmi les 25 000 liaisons quotidiennes). Il est donc nécessaire, pour arriver à quelque chose de consistant, d’agréger ces demandes élémentaires.

• On peut alors choisir de le faire sur des critères purement géographiques, en considérant de fusionner des trajectoires « proches ». Ce problème s’apparente à une classification automatique sur des critères de ressemblance. Malheureusement, la complexité de l’espace considéré (des portions de grand cercles terrestres) et du critère de ressemblance permettant de les comparer, n’ont pas permis à la tentative portée par le projet HADES7 d’aboutir à une solution convaincante.

• On peut choisir de s’appuyer sur des éléments de gestion de l’espace aérien tels que points, routes et secteurs, mais on dénature alors la demande, en l’analysant à travers le prisme déformant d’une configuration particulière de l’espace. Or, si on s’intéresse aux grands flux, c’est précisément parce que cette organisation ne donne pas satisfaction.

Le trafic stratégique offre une solution intermédiaire efficace à ce problème.

4.1 Description Topologique

Le trafic stratégique se base sur un découpage fonctionnel de l’espace aérien européen. Ce découpage est certes arbitraire, mais beaucoup moins que le découpage traditionnel en secteurs :

• La notion de bloc fonctionnel s’appuie sur un partage effectif de la responsabilité entre équipes distinctes. Ce découpage est d’ordre supérieur à celui entre positions de contrôle.

• Le découpage fonctionnel s’appuie sur un partage fonctionnel du trafic, préservant la cohérence du trafic en évolution autour d’une même TMA.

• La taille importante des blocs réduit l’importance relative des zones frontalières, où la détermination de la route revêt un caractère arbitraire. Elle crédibilise aussi les routes stratégiques vis-à-vis des perturbations.

Une fois ce découpage établi, il est possible d’affecter une route stratégique, constituée d’une chaîne de blocs, à chaque liaison. On obtient alors une description purement topologique du trafic, libérée du langage géographique. Une route est alors un chemin sur le graphe de voisinage8 des blocs fonctionnels.

7 HADES : projet de recherche du Centre Expérimental EUROCONTROL, centré sur l’évaluation d’outils d’aide à «l’Airspace design». En partant de la demande (routes directes entres aéroports, «city pairs») des algorithmes de déformations et de fusions de routes ont été développés et évalués afin de créer un réseau optimum, en fonction d’un certain nombre de contraintes opérationnelles. Des algorithmes de sectorisations automatiques ont aussi été évalués.

8 Le graphe de voisinage des blocs fonctionnels est le graphe dont les sommets sont les blocs fonctionnels, et où une arête joint deux sommets si et seulement si ils représentent deux blocs contigus. Une telle description emploie un sommet supplémentaire, noté ‘Out’, pour désigner l’extérieur de l’espace aérien européen.



On peut en fait fournir deux descriptions formellement équivalentes d’une route stratégique :

• Un chemin sur le graphe d’adjacence des blocs fonctionnels. Cette description est visuellement proche de la situation géographique qu’elle représente.

• Un mot formé de lettres choisies dans l’alphabet de l’ensemble des blocs fonctionnels. Cette description permet de formaliser des propriétés dans le vocabulaire puissant des grammaires formelles ou des expressions régulières.

Par la suite, les symboles ♠,♣,♥,♦ représentent des blocs fonctionnels.

• L’ensemble des routes stratégiques passant par ♠ est l’ensemble des mots contenant ♠, que l’on peut noter /♠/

• L’ensemble des routes dont la montée initiale s’effectue dans ♠ est l’ensemble des mots débutant par ♠, ce qui peut se noter /^♠/. Il convient de les distinguer de ceux pénétrant l’espace européen depuis l’extérieur, qui débutent par ‘Out’♠.

• L’ensemble des routes dont la descente finale s’effectue dans ♠ est l’ensemble des mots terminant par ♠, ce qui peut se noter /♠$/. Il convient de les distinguer de ceux quittant l’espace européen, qui débutent par ♠’Out’.

Ces exemples incitent à adopter une définition constructive des flux, comme étant l’ensemble des routes reconnues par une expression régulière donnée. Cette définition, très large, permet de décrire des flux a priori aberrant. De tels flux seront vides. Par la suite, on emploiera le dialecte de regex du langage Perl9.

Ainsi :

• /♠.*♥/ désigne le flux joignant ♠ à ♥.

• /^♠.*♥$/ désigne les liaisons de ♠ à ♥.

• /♠♥/ désigne le flux passant successivement par ♠ et ♥. Ce flux est vide si ♠ et ♥ ne sont pas voisins.

• /^♠♥$/ désigne exactement les liaisons qui effectuent leur montée dans ♠ immédiatement suivies d’une descente dans ♥.

• /([a-z]).*\1/ désigne les flux comportant un cycle (passant deux fois dans le même bloc)

4.2 Mesure de la Proximité

Le modèle de route stratégique organise naturellement la demande de trafic en flux. La connectivité du graphe de voisinage, c’est-à-dire le nombre de voisins de chaque bloc, détermine la combinatoire potentielle de ces chemins. Cependant, la combinatoire réelle de la demande est bien inférieure : les chemins empruntés sont des chemins courts, à défaut d’être les plus courts. On peut donc légitimement supposer que le cardinal de l’ensemble des flux est de l’ordre de k.n², où n est le nombre de blocs, et k une constante décrivant le nombre de chemins opérationnellement admissibles d’un bloc à un autre.

9 Expression rationnelle ou régulière du langage PERL



La question des grands flux amène le designer à combiner des flux proches. Le modèle de route stratégique offre une réponse particulièrement simple et pertinente à cette question, en mesurant la proximité entre deux flux par la longueur du plus grand sous chemin commun. Cela revient simplement à considérer, et à quantifier le fait que deux liaisons (et donc les flux qui les portent) font un bout de chemin ensemble.

Ainsi, deux flux sans bloc commun sont disjoints, deux flux ayant un et un seul bloc commun sont sécants, et plus ces flux ont de blocs communs successifs, plus ils sont proches.

4.3 Benchmarking des Flux

On opère ensuite une classification automatique de flux en se fondant sur le modèle d’autoroutes décrit par le concept opérationnel Paradigm Shift. Pour chaque flux que l’on considère, on imagine une autoroute qui suive le même parcours. On peut alors se demander quelles sont les liaisons qui emprunteraient cette autoroute, et sur quelle partie. On considère alors qu’un vol est enclin ou non à emprunter l’autoroute suivant la longueur de leur trajet commun, et on symbolise cette propension par une application IN [0,1] qui associe à la longueur de la plus longue sous chaîne commune, la proportion des liaisons décidant d’emprunter l’autoroute plutôt que d’aller de bloc en bloc. Cette proportion rejoint alors l’autoroute sur toute la longueur du trajet commun.

La classification des flux revient alors à confronter tous les candidats au statut de « grand flux » à la demande de trafic. Ce procédé d’énumération requiert une grande efficacité algorithmique, et peut apparaître fastidieux en comparaison de méthodes de classification fondées sur des heuristiques d’optimisation. Cependant, elle offre une lecture exhaustive du trafic particulièrement riche. Il convient ensuite de mesurer les performances de ces différentes solutions afin de retenir les plus prometteuses.

Chaque route est porteuse d’un ensemble de liaisons. Chaque liaison est caractérisée par les deux métriques naturelles évoquées au 2.4 : montée et descente, qui ont lieu dans les premiers et derniers blocs de la route stratégique, et temps de vol de croisière, que, pour un souci de cohérence, on considère que cette phase de croisière concerne le trajet du second à l’avant-dernier bloc de la route. Ce temps de vol est donc réparti entre ces n-2 blocs. Les métriques des différentes liaisons empruntant la même route s’additionnent naturellement (au sens vectoriel, coordonnée par coordonnée).

Pour chaque « grand flux », on peut construire une batterie d’indicateurs qui sont autant de mesures de performance :

• Le temps de vol capté par le grand flux. Une partie de ce temps de vol est litigieuse : c’est celle qui correspond au temps passé dans le premier et le dernier bloc du trajet commun. En effet, ce temps de croisière se partage entre le temps consacré au ralliement de l’autoroute et à son départ, et le temps réellement passé sur l’autoroute. Ce partage dépend bien sûr de la façon dont sont organisées ces entrées et ces sorties, et relève de choix de nature opérationnelle. Ce temps de vol est a priori une grandeur vectorielle, répartie entre les différents blocs traversés par le grand flux. Il est possible de l’agréger en un indicateur unique, par simple sommation. Ce temps de vol total peut alors être comparé au temps de croisière contrôlé par les différents blocs. C’est un indicateur de l’adéquation entre un grand flux et la demande de trafic.



• La proportion du temps de vol de croisière captée par l’autoroute. C’est en quelque sorte une mesure du service rendu par l’autoroute aux blocs qu’elle traverse. Cet indicateur est accompagné de la proportion de trafic induit par les entrées et les sorties de l’autoroute. Il s’agit aussi d’une grandeur vectorielle, mais qu’il n’est pas possible d’agréger directement. Pour obtenir un indicateur scalaire, il est nécessaire de considérer le quotient du temps de vol total du grand flux par la somme des temps de vols de croisière contrôlés par chaque bloc traversé par le grand flux.

• Le contournement. Cet indicateur vectoriel représente, bloc par bloc, le nombre de vols du grand flux dont la gestion échappe totalement au bloc traversé. Ce sont exactement les vols entrés dans l’autoroute avant le bloc considéré, et qui en sortent après. Cet indicateur est formellement identique au temps de vol qui serait capté par le grand flux, si chaque traversée de bloc voyait sa durée normalisée à une unité. Ainsi, la comparaison de ces deux indicateurs renseigne sur l’hétérogénéité entre les blocs et la nature du service rendu par l’autoroute : la partie du trafic captée correspond-elle à de nombreux vols courts, ou bien à quelques vols longs ? Cet indicateur s’agrège naturellement par sommation.

D’autres observables apportent des informations complémentaires quant au trafic, aux blocs et aux autoroutes :

• La distribution des temps de croisière par blocs n’est pas une information directement exploitable, car les blocs ne sont généralement pas isotropes (circulaires). En revanche, flux par flux, cette distribution gagne en homogénéité. La moyenne reflète la taille du bloc dans la direction du flux, et les fluctuations reflètent l’hétérogénéité de la flotte qui compose le flux.

• Le dimensionnement de l’autoroute ne peut être évalué à partir du contournement. En effet, le débit maximum de l’autoroute doit tenir compte des entrées et des sorties effectuées dans chaque bloc. Au minimum, toutes les sorties ont lieu avant l’ensemble des entrées, et le débit est égal à la somme du contournement et des entrées. Au maximum, toutes les entrées ont lieu avant l’ensemble des sorties, et le débit est égal à la somme du contournement, des entrées et des sorties. Ce débit est bien entendu une grandeur vectorielle, dont l’agrégation se fait en prenant la plus grande composante, afin de faire face au cas le plus défavorable.

4.4 Poursuite des Travaux

Afin de poursuivre l’évaluation du concept d’autoroute, il est nécessaire d’envisager les modalités de la cohabitation verticale des blocs « districts » et des blocs « autoroutes ». La dimension temporelle n’est actuellement pas prise en compte par le prototype. Il est aisé de l’incorporer dans la base de données, mais la présentation efficace de l’information devient alors plus difficile, et la problématique du choix des grands flux prometteurs devient bidimensionnelle.



5 ANNEXES

5.1 Recherche de Toutes les Sous-Chaînes Communes d’un Texte

Ici, la notion de sous-chaîne est la suivante10 :

(ai)1≤i≤ n est une sous chaîne de longueur n de (bi)1≤i≤m ssi

∃ i0, 0 ≤ i0 ≤m-n, tel que ∀j, 1 ≤ j ≤ n, bi0+j = aj

La recherche de la totalité des sous chaînes communes des mots d’un texte est un problème simple, mais qui peut demander un nombre important de calcul s’il n’est pas résolu de manière efficace. L’algorithme présenté ici relève de la programmation dynamique, qui permet une approche gloutonne du problème à condition de stocker des états intermédiaires. Il s’agit de l’approche employée dans l’algorithme de Dijkstra11 de recherche des plus courts chemins à origine unique, de la plus longue sous chaîne commune de deux mots, ou du problème du sac à dos en nombres entiers.

Le principe de l’algorithme est le suivant. On considère le texte comme un ensemble T de mots (donc sans répétitions)12.

On note |.| l’application qui à une chaîne associe sa longueur. On note α l’application de l’ensemble des chaînes dans lui-même qui à une chaîne de longueur n associe sa sous-chaîne de longueur n-1 obtenue en tronquant le dernier élément (délétion suffixe). On note ω l’application qui retourne la chaîne des n-1 derniers éléments (délétion préfixe). Par convention, la seule chaîne de longueur 0 est notée ∅, et elle est invariante sous l’action de α et de ω.

On complète T en lui adjoignant l’ensemble S(t) des sous-chaînes des mots du texte initial :

Par construction S(t)⊂T*, et Card S(t) = 1 + | t |.( | t | + 1 ) / 2

Pour tout t,t’ dans T*, on note < t | t’ > ∈ T* la plus longue sous-chaîne commune à t et t’ :

{ } { }U

U

Tt

t

0n

nn

)(*T

(t)ω(t)α)(

∈

=

=

∪=

tS

tS

)x(xS(t'S(t)

t't Argmax)

a

∩=

10 Cette définition peut sembler naturelle, mais certains ouvrages utilisent le nom de sous-chaîne pour décrire les suites extraites de (ai) à l’aide d’une injection croissante.

11 L'algorithme de Dijkstra résout le problème du plus court chemin pour un graphe G(S,A) orienté et connexe dont le poids lié aux arcs est positif ou nul

12 Cette distinction est très importante dans le cadre de la détection des grands flux car, lorsqu’il s’agit de traiter le trafic aérien, chaque route est traitée une et une seule fois, indépendamment de sa fréquence parmi le trafic. On a vu que, pour des raisons topologiques, le nombre de routes distinctes est O(N²), où N est le nombre de blocs. Ce nombre ne dépend pas du nombre de vols considérés, ce qui permet d’envisager le traitement d’un volume considérable de données de trafic presque aussi facilement qu’un unique fichier All_FT.

http://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_graphes

http://fr.wikipedia.org/wiki/Connexe

http://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Ar%C3%AAte&action=edit



On cherche à calculer, pour tout t∈T* l’application Γt : T* S(t), Γt (x) = < t | x >. L’action de Γt est déterminée par la donnée de la famille d’ensembles (Γt

-1(s))s∈S(t) i.e. la famille des ensemble des mots de T* qui ont une plus grande sous-chaîne commune donnée avec t. Cette famille formant une partition de T*, la connaissance de tous les éléments de la famille sauf un permet de retrouver l’élément manquant, par passage au complémentaire de la réunion. On s’intéressera donc plutôt à la famille des (Γt

-1(s))s∈S(t)\∅, qui regroupe les éléments ayant une sous-chaîne non vide commune avec t.

On trie l’ensemble T* par ordre décroissant, pour la relation d’ordre partiel : t ≤ t’ ssi t∈S(t’) (t est une sous-chaîne de t’)13. On note T*n l’ensemble des n premiers éléments de T* et on note tn le nème élément de T*.

On construit pas à pas la famille des (Γt-1(s)∩T*n)s∈S(t), t∈T*n en insérant tn+1 de la manière

suivante :

Par construction, α(tn+1)∈T*n , ω(tn+1)∈T*n et ∀i ≤ n, tn+1∉S(ti) et donc la formule

permet de calculer les < tn+1 | ti > par une simple comparaison, ainsi que les < ti | tn+1 > par symétrie.

{ })(x

)(),(tt Argmax

11

1 xttt

i

nn

in a

++

+ =ωα

5.2 Prototype du Trafic Stratégique

Afin d’illustrer les concepts introduits dans ce document, cette étude préliminaire du trafic stratégique s’appuie sur un prototype informatique.

5.2.1 Fonctionnalités

5.2.1.1 Conversion du Trafic au Format Stratégique

Le prototype permet de traiter un échantillon quelconque de trafic au format TACT 914 ou ultérieur. Le profil des secteurs de chaque vol, décrit par une succession horodatée de secteurs de contrôle, est converti en route stratégique (succession horodatée de FBA), en considérant le découpage de l’espace aérien en centres de contrôles décrits par les données environnementales du cycle AIRAC concerné.

Dans le cadre de cette étude préliminaire, afin de ne pas surcharger la lecture et l’assimilation des différents concepts par les utilisateurs, les informations concernant le profil vertical des trajectoires ne sont pas conservées. Les informations concernant les profils temporels sont traitées de manière simplifiée :

• La seule information conservée est la durée du trajet dans le FBA, c'est-à-dire la différence (heure de sortie – heure d’entrée). La position dans le temps du trajet, qui serait nécessaire pour étudier la concentration spatio-temporelle des appareils, n’est pas conservée.

13 Il suffit en fait, avant de traiter un élément, de traiter son α et son ω.

14 TACT 9 : format de donnée (version 9) issu du système TACT : outil de support des fonctionnalités de la CFMU (system organisationnel centré sur attribution de slot en fonction de la demande de trafic).



• Conformément au modèle utilisé, la durée de vol concernant les FBA de montée initiale et de descente finale sont ignorées dans la comptabilisation du temps de vol de croisière. Ce traitement conduit à une diminution importante du temps total de vol, de l’ordre de 50 %.

5.2.1.2 Construction de la Base de Données

Le trafic stratégique ainsi obtenu est chargé dans une base de données spécifique, sous forme arborescente, conformément à l’algorithme décrit dans l’annexe 5.1. Une fois la base de donnée construite et chargée dans son intégralité, l’analyse peut commencer.

5.2.1.3 Analyse des Flux

L’ensemble des flux présent dans l’échantillon de trafic, remplissant une condition de longueur minimum, est considéré comme une autoroute potentielle. Le potentiel d’un candidat est calculé conformément à la méthode décrite dans la partie 4.3 : chaque flux de trafic présent dans la base emprunte la section de route commune avec l’autoroute, avec un coefficient multiplicatif variant entre 0 et 1 suivant la longueur de ce tronçon commun. Chaque autoroute potentielle se voit donc attribuer les indicateurs de performance décrits dans la partie 4.3 : temps de vol, pourcentage du trafic capté, contournement. Ces informations sont ajoutées à la base de données.

5.2.1.4 Interrogation de la Base de Données

Une fois l’analyse terminée, il est possible de formuler des requêtes de natures diverses :

• Classement des flux suivant leurs différents indicateurs de performance.

Ce classement peut être obtenu sur l’ensemble de l’espace aérien européen, mais il est aussi possible de se restreindre aux flux passant par un FBA donné. Le classement en fonction du temps de vol fait l’objet d’un traitement spécifique.15

Il se présente sous la forme d’une série de barres horizontales de couleur bleue, ordonnées de façon à ce que le flux le plus performant figure en haut. Chaque barre représente la chaîne des FBA traversés, avec une longueur proportionnelle au temps de vol capté dans le FBA. Ainsi, la longueur totale de la barre est proportionnelle au temps de vol total. Chaque barre de couleur bleu pâle a la même hauteur. A l’intérieur de chaque barre, une partie d’un bleu plus soutenu occupe une hauteur proportionnelle à la proportion du trafic du FBA captée par le flux. A gauche de la barre figurent la désignation du flux et ses indicateurs de performance : proportion (%), contournement (//) et temps de vol (h).

15 Cette métrique présente la particularité d’être croissante : si t<t’, alors f(t)<f(t’). Autrement dit, le temps de vol total d’un sous-flux est toujours inférieur au temps de vol d’un flux. Par conséquent, le classement par temps de vol ne prend en compte que les éléments maximaux pour cette relation d’ordre (les flux qui ne sont sous-flux d’aucun autre élément de la base de donnée).



MAASLON[462] 15 % - 205 // - 58h SHA

Exemple : le flux Shannon – Londres – Maastricht (identifiant n° 462) capte 58heures de trafic de croisière, soit 15 % du trafic de croisière total traité par ces troisFBA. L’introduction de cette autoroute permettrait le contournement de 205 FBA.

La longueur des barres SHA, LON et MAAS reflètent la quantité de trafic captédans chacun de ces FBA. Le niveau de la barre de couleur plus intense représentela portion relative du trafic capté par rapport au trafic total.

• Description approfondie d’un flux Cette description synthétise de nombreuses informations sur un flux de manière graphique. Ces informations sont regroupées en deux parties occupant respectivement le haut et le bas de la fenêtre.

En haut, l’échelle horizontale correspond au temps de vol cumulé des flux. Tout en haut, en bleu marine, une large barre représente le flux étudié, en détaillant la succession des FBA traversés. Immédiatement en dessous, deux barres plus minces et plus pâles représentent l’α et l’ω de ce flux (cf. 5.1). Ensuite, une fine barre violette (à gauche) et bleue (à droite) représente chacun des FBA traversé. La longueur totale de la barre représente le temps de vol de croisière total contrôlé par le FBA. Cette quantité est rappelé à gauche de chaque barre, en violet. La partie bleue représente la part potentiellement captée par le flux étudié (cette quantité est chiffrée en noir, à droite de la barre), et la partie violette la portion résiduelle de ce temps de vol de croisière en présence d’une autoroute. Entre les parties violette et bleue, une zone est coloriée par transparence en vert et en rouge. La surface de ces zones représente la quantité de temps de vol de croisière correspondant aux entrées sur l’autoroute (respectivement, aux sorties de l’autoroute). Ainsi, on peut interpréter ces barres comme représentant l’allègement du trafic dû à l’autoroute (en bleu), le trafic induit par l’autoroute (en vert et rouge), et le trafic résiduel en présence d’autoroute (en violet). Le trafic induit se répartit entre le FBA et l’autoroute suivant des modalités opérationnelles dont il ne saurait être question ici (procédures d’entrée et de sortie de l’autoroute, position des points d’entrée et de sortie). Pour fixer les idées, une fraction arbitraire est attribuée au FBA et le complément est affecté au district.



En bas, l’échelle horizontale correspond au temps de vol moyen passé par un appareil du flux dans un FBA. Le nombre d’appareils est porté verticalement, ce qui permet de représenter sur la même échelle les entrées (flèches vertes), les sorties (flèches rouges), le contournement de chaque FBA (niveau bas dans chaque FBA, situé après les sorties et avant les entrées, matérialisé par une barre bleu marine horizontale chiffrée), et le débit maximum, représenté par une barre verticale bleu marine située entre deux FBA. L’hypothèse retenue ici est de considérer que les sorties ont lieu avant les entrées. La surface délimitée par la longueur temporelle d’un FBA et le niveau de contournement est proportionnelle au temps de vol de croisière total capté par l’autoroute à l’intérieur du FBA, en excluant le trafic induit par les entrées et les sorties.

Entrées et sorties de l’autoroute

Trafic de croisière restant sous la responsabilité du FBA en présence

de l’autoroute

Trafic de croisière capté par l’autoroute

Trafic de croisière sous la responsabilité du FBA en l’absence d’autoroute



SortiesDébit

Entrées

Contournement

Temps de vol de croisière capté

Durée moyenne d’une traversée

Nom du FBA

• Description du trafic centrée sur un FBA Cette description traduit de manière explicite la demande stratégique formulée auprès d’un FBA particulier, sous la forme d’un tableau. Ce tableau recense l’ensemble des liaisons de croisière traversant le FBA, en les répartissant par origine et destination le long de la frontière. L’origine et la destination sont ici des voisins du FBA concerné. Sont aussi recensées l’ensemble des montées initiales, regroupées par destinataire immédiat, et l’ensemble des descentes finales, regroupées par origine immédiate. Enfin, les vols internes au FBA sont mentionnés.



FBA : BRST via : BRST

1746 vols

vols internes :31

To :

BORD LON MAD Out PAR REMS SHA Σ Arrivals

BORD - 110 vol - 17 vol 3 vol 93 vol 6 vol 229 vols 56 vols LON 98 vol - 178 vol - 182 vol 5 vol - 463 vols 9 vols MAD 1 vols 179 vol - - 48 vol 54 vol - 282 vols 6 vols Out 1 vols - - - 4 vol - - 5 vols 0 vols PAR 47 vol 39 vol 55 vol 22 vol - 1 vols 23 vol 187 vols 69 vols REMS 137 vol 2 vol 77 vol 6 vol - - 6 vol 228 vols 7 vols SHA 12 vol 1 vols - - 9 vol 2 vol - 24 vols 0 vols

From :

Σ 296 vol 331 vol 310 vol 45 vol 246 vol 155 vol 35 vol 1418 vol 147 vols

Departures 63 vols 18 vols 5 vols 0 vols 63 vols 0 vols 0 vols 149 vols Internes31 v

Il est possible d’approfondir la description d’un de ces flux «From/To », et d’obtenir l’éclatement des flux qui le composent sous forme d’origine et de destination par proximité.16

16 Le prototype cherche ici à illustrer l’intérêt d’éclater la demande suivant des critères topologiques (et donc géographiques). La propriété cruciale que doit respecter cet éclatement est de former une partition du flux, sans redondance ni omission. L’option choisie dans ce démonstrateur de spécifier cet éclatement à un niveau uniforme de profondeur, si elle est la plus simple à mettre en œuvre, n’est pas nécessairement la plus pertinente opérationnellement. En outre, la structure de données utilisée pour représentée les FBA ne comporte aucune information géographique autre que la notion de voisinage. Le graphe de voisinage des FBA étant (à peu près) planaire, il est possible de faire figurer une information supplémentaire : chaque FBA pourrait ainsi connaître ses voisins de manière ordonnée le long de sa frontière. Cet ordonnancement permettrait une représentation synoptique plus fidèle des FBA, et pourrait surtout servir de support à des réflexions opérationnelles, car il devient alors possible de déterminer si deux trajectoires stratégiques sont sécantes ou non.



FBA : BRST via : LON - BRST – PAR

1097 vols

vols internes :0

To :

AIX GEN REMS Σ Arrivals

DUB 1 vol 4 vol 1 vol 6 vols 0 vol

MAN - 2 vol - 2 vols 0 vol

SCOT - 10 vol 4 vol 14 vols 0 vol

SHA - 15 vol 23 vol 38 vols 0 vol

From :

Σ 1 vols 31 vols 28 vols 60 vols 0 vol

Departures 0 vol 0 vol 0 vol 0 vol Internes 0 vol

5.2.2 Implémentation

Le prototype du trafic stratégique est implémenté en deux parties indépendantes. La première assure la conversion des données au format TACT, contenues dans des fichiers « All_FT », vers un fomat spécifique décrivant la route stratégique de chaque vol. La seconde construit, administre et exploite la base de données du trafic stratégique.

• Conversion des données La conversion des données est mise en œuvre par 2 scripts en langage Perl, qui a été retenu pour des raisons historiques, liées à son utilisation par le département NCD du centre expérimental d’Eurocontrol, mais aussi sur des critères de puissance et de souplesse. Rétrospectivement, ce choix s’avère maladroit : il aurait été préférable d’utiliser le même environnement de développement pour l’ensemble de l’étude autour d’un langage rigoureux garantissant une plus grande pérennité que Perl, dont les scripts sont réputés illisibles pour qui ne les a pas personnellement conçus.



Le premier script collecte les données environnementales de diverses sources afin de construire un tableau (ACClist.csv) des centres de contrôle où figurent, pour chaque centre, son nom tel qu’il figure dans les archives All_FT, sa description fournie par un fichier airspace_info_org.data, un nom court spécifié par l’utilisateur, qui sera utilisé dans la base de données, et l’opinion du programme sur la pertinence de ce centre. En effet, les archives All_FT mentionnent de nombreux centres de contrôle imaginaires, utilisés comme outils de test ou de comptage, sans expliciter de quelque manière que ce soit cet usage. Le programme se fonde donc sur les stratégies de nommage les plus couramment observées pour deviner si un centre donné est réel ou non. Le travail du script doit donc être contrôlé et complété par une vérification manuelle de l’utilisateur.

Le second script parcourt un fichier All_FT et transforme le profil des secteurs traversés par chaque vol en un profil stratégique, au format suivant : n° du vol; décollage ECAC ?;atterrissage ECAC ?;

tin1:FBA1:tout1 tin2:FBA2:tout2 … tinn:FBAn:toutn

Le numéro du vol correspond à son numéro de ligne dans le fichier d’entrée. La valeur booléenne décollage ECAC (respectivement atterrissage ECAC) vaut 1 si l’avion décolle d’un terrain (respectivement atterrit sur) appartenant à la zone ECAC et 0 sinon. La succession des blocs encadrés d’un instant d’entrée et de sortie fournit un format naturellement divergent, car rien ne garantit qu’un avion se situe en permanence dans un unique FBA. Les éventuelles divergences présentes dans le All_FT sont repérées lors de la constitution du fichier ACC_PROFILE, et les vols incohérents ne sont pas incorporés dans le fichier de sortie. Les temps sont mesurés en minutes, à partir de l’heure de décollage.

• Base de données La construction de la base de données, son administration et son exploitation utilisent le langage Python. Il s’agit d’un langage orienté objet spécialement conçu pour le prototypage rapide d’applications. C’est un langage de haut niveau, disposant de nombreuses primitives, ce qui permet de mettre en œuvre facilement des algorithmes complexes, malheureusement au pris de performances médiocres. Pour certaines applications, une implémentation directe en C permet de gagner un facteur 1000 sur le temps d’exécution !

Pour des raisons d’optimisation de la mémoire, les FBA ne font l’objet d’aucune classe spécifique. Ils sont simplement représentés comme des chaînes de caractères, le nom court tel qu’il figure dans le ACC_profile.

Les objets centraux du programme instancient la classe Route. Ils sont univoquement caractérisés par le vecteur des FBA traversés (Route.sequence), la longueur de cette séquence (Route.longueur), leur FBA d’origine (Route.dep) et de destination (Route.des), les métriques associées aux vols qui empruntent exactement cette route : vecteur temps de vol de croisière, en minutes (Route.temps), et le nombre de vols (Route.vols). La donnée membre Route.aieux est un dictionnaire qui, à chaque sous-chaîne de sequence associe un objet de la classe Aieul.



La classe Aieul est au cœur de l’implémentation de l’algorithme 5.1. Un objet Aieul représente, tout comme une Route, une séquence de FBA. Il est donc naturellement en relation avec l’objet Route qui se rapporte à la même séquence, et qui est accessible via le champ Aieul.node. Un Aieul se rapporte à un objet Route particulier, dont il est, en quelque sorte, un « aïeul ». Cet objet est accessible via le champ Aieul.subject. La séquence propre d’un Aieul est une sous-chaîne de la séquence de subject, déduite de celle-ci par un nombre Aieul.p de délétions préfixes et un nombre Aieul.s de délétions suffixes. On a donc les relations suivantes, pour un aïeul A :

A = A.node.aieux[A.node.sequence]

A.node.sequence = αA.s ◦ ωA.p (A.subject.sequence)

A.longueur = A.subject.longueur – A.p – A.s

= A.node.longueur

En outre, un Aieul possède un champ Aieul.relatives, qui regroupe la séquence des objets de la classe Route ayant la séquence Aieul.node.sequence comme plus longue sous-chaîne commune avec la Route Aieul.subject.sequence.

La base de données du trafic stratégique se fonde sur une structure arborescente sous-jacente, implémentée par la classe TrafficTree. Un seul objet de cette classe suffit à effectuer l’analyse du trafic. Un TrafficTree indexe un certain nombre d’objet de la classe Route. Pour parcourir cette structure, il est possible d’utiliser les données membres des objets de la classe Route, qui permettent d’accéder à toutes les routes ayant une sous-chaîne commune avec l’objet considéré. Il est possible d’accéder de manière séquentielle aux routes à l’aide de la donnée membre TrafficTree.stack, qui est ordonnée conformément aux spécifications de l’algorithme 5.1. Il est aussi possible d’accéder à une Route en connaissant sa séquence, en appelant TrafficTree.index[sequence] , ou en connaissant son origine et sa destination, en appelant le dictionnaire indexé par un doublet de FBA TrafficTree.pairs[(origine,destination)]. Les FBA peuvent être directement appelés à l’aide du dictionnaire TrafficTree.fba[nom]. La fonction membre TrafficTree.add exploite l’algorithme présenté en annexe 5.1, et permet d’ajouter un objet Route à un TrafficTree. Cette fonction centrale est utilisée par les fonctions membres TrafficTree.enregistre et TrafficTree.from_file, qui remplit un TrafficTree à l’aide de la demande exprimée par un fichier All_FT. Une fois la base complète, l’analyse exhaustive des grands flux est exécutée en deux temps. La fonction TrafficTree.spread déclenche la propagation des métriques (temps de vol de croisière et mouvements aéroportuaires) à travers le TrafficTree, de la manière la plus économique possible. La fonction TrafficTree.bilan synthétise cet échange d’informations, pour chaque FBA et pour chaque flux considéré, conformément à la méthode décrite dans la partie 4.3. Il est alors possible de formuler des requêtes telles que celles présentées dans la partie 5.2.1.4.

La classe Record supporte l’implémentation orientée objet de la lecture vol par vol d’un fichier d’entrée.

La classe Flux regroupe les métriques associée à un objet Route, et implémente les fonctions permettant leur tracé.



Les sorties graphiques sont réalisées au format SVG (Scalable Vector Graphic), qui dispose de nombreuses primitives, fondé sur une syntaxe XML. L’interface avec Python, très simple, utilise la bibliothèque SVGDraw. La lecture d’un fichier SVG peut être effectuée, par exemple, avec Internet Explorer à l’aide d’un plug-in disponible gratuitement sur le site d’Adobe.

5.2.3 Utilisation

• Scripts Perl Les scripts Perl sont éxécutés en ligne de commande.

Le script Env2ACClist.pl recherche toutes les spécifications des cycles AIRAC présente dans le dossier ./ca, dans des dossiers nommés COUR-AAAAMMJJ.ca/ . A l’aide des informations présentes dans les fichiers ./ca/airspace_info_org.data.DEF (fourni par Eurocontrol) et ./ca/ECAC.DEF (construit à la main, sous la forme <ECAC? \t Indicatif \t Pays>), il insère dans chaque dossier COURxxxx.ca un fichier ACClist.csv, éditable à l’aide d’un tableur.

Le script AllFT2AccProfile.pl peut ensuite être exécuté. Il parcourt un fichier ./date.ALL_FT , où date est un nombre au format AAAAMMJJ spécifiée à la 11ème ligne du script. L’exécution produit un fichier ./date.ACC_PROFILE.

• Programme Python On peut exécuter le programme Strategic_Traffic.py à partir d’un interpréteur Python. Une fois le programme chargé dans l’interpréteur, il suffit d’exécuter les instruction suivantes : > t = TrafficTree()

pour créer un objet TrafficTree nommé t

> t.from_file(D:/Traffic/20041202.ACC_PROFILE)

pour remplir la base de données t à l’aide d’un échantillon de trafic préalablement converti par le script AllFT2AccProfile.pl

> t.spread()

propage les métriques… > t.bilan([0,0,2,7,10],0.3)

effectue le benchmarking des flux conformément à la partie 4.3. Le premier paramètre décrit la propension des appareils à utiliser l’autoroute en fonction de la longueur de la plus longue sous-chaîne commune avec l’autoroute. Afin de travailler en nombres entiers le plus longtemps possible, les valeurs du tableau sont entières. Elles sont ensuite normalisées de manière proportionnelle à la dernière valeur du tableau. Ainsi, le paramètre [0,0,2,7,10] de l’exemple doit être compris comme suit :

Longueur de la plus longue sous-chaîne commune

Proportion d’appareils rejoignant l’autoroute

0 0 / 10 = 0 % 1 0 / 10 = 0 % 2 2 / 10 = 20 % 3 7 / 10 = 70 % 4 et + 10 / 10 = 100 %



Le second paramètre gouverne l’affectation (opérationnelle) des flux d’entrée et de sortie de l’autoroute entre l’autoroute elle-même et le FBA qui la contient. Dans cet exemple , la valeur 0.3 signifie une répartition de 30 % de ces flux dans l’autoroute et 70 % dans le FBA. > t.globalRequetes(0.3,’base’)

Formule la requête présentée dans la partie 5.2.1.4 fournissant un classement de tous les flux suivant les différents indicateurs de performance. Le premier argument (le coefficient 0.3) a la même signification qu’au paragraphe précédent. La chaîne de caractère passée en second argument préfixe le nom des fichiers de sortie. Dans cet exemple, la requête écrira les fichiers ‘C:/Temp/base_Temps de vol.svg’, ‘C:/Temp/base_Proportions.svg’ et ‘C:/Temp/base_Contournement.svg’.

> t.globalRequetes(0.3,’LON’,t.index[(‘LON’,)]

Même requête que précédemment, mais fournissant le classement des flux passant par Londres. Remarquer l’usage de t.index, et la syntaxe particulière à Python pour construire un tuple à un élément. > f = t.stack[1325].flux

Permet de récupérer le flux associé à la 1325ème Route entrée dans t.

> f.dessine(0.3,’C:/Temp/exemple.svg’)

Synthétise la description approfondie du Flux f et l’écrit dans le fichier spécifié par le second argument. Le premier argument partage le flux d’entrée et de sortie de l’autoroute entre autoroute et FBA. > design(‘BRST’,t.fba[‘BRST’],0)

Synthétise la description du trafic centrée sur le FBA passé en 1er argument. Le second argument spécifie la Route du sous-flux concerné. Ici, t.fba[‘BRST’] désigne l’ensemble du trafic passant par Brest. Le troisième argument spécifie la métrique de sortie : nombre de vols (0) ou temps de vol de croisière (1). Le fichier de sortie, au format HTML, est nommé ‘C:/Temp/BRST via BRST[vols].html’

> design(‘BRST’,t.index[(‘LON’,’BRST’,’MAD’)],1)

Comme ci-dessus, mais le fichier de sortie est nommé ‘C:/Temp/BRST via LON-BRST-MAD[tdv].html’

5.2.4 Performances

Le premier script Perl s’exécute en une seconde, le second demande une trentaine de secondes de calcul pour convertir un All_FT typique contenant 25 000 vols. Le programme Python demande ensuite quelques minutes pour construire la base de données, et encore quelques minutes pour propager les relations entre flux. Le benchmarking est alors quasiment instantané. Ma plus grande limitation provient de l’occupation de la mémoire vive. En effet, chaque Route présente dans le trafic stratégique pointe vers chaque autre Route ayant au moins un FBA commun. Cette forte connectivité demande, pour 10 000 routes, de l’ordre de 250 Mo de mémoire disponibles.



Le traitement exhaustif du problème des grands flux est mené par la force brute. L’algorithme décrit dans l’annexe 5.1 permet de résoudre le problème mathématique sous-jacent de manière très efficace. Le prix à payer pour cette efficacité est un mode de fonctionnement par batch : l’utilisation de la base de données ne peut avoir lieu qu’après son remplissage total. Il est tout à fait possible d’implémenter une fonctionnalité permettant la mise à jour incrémentale (création de la route, insertion dans l’arbre et propagation des métriques), en gardant présent à l’esprit le souci de séparer le traitement des vols du traitement des routes. Il sera toutefois nécessaire de recalculer l’ensemble des flux après cette modification de la base, car le processus de constitution et d’évaluation des flux est global par nature : une modification, même locale, du trafic, force à reconsidérer l’ensemble du problème.

Le traitement par force brute permet de se dégager de préoccupations visant à l’obtention directe de flux optimaux, et d’éviter ainsi d’avoir à mettre en œuvre les techniques habituelles d’optimisation et de recherche opérationnelle.



6 CONCLUSION

Cette étude a pour objet la segmentation stratégique du trafic aérien, dans le cadre des concepts opérationnels élaborés par le projet Paradigm Shift en 2004.

Partant du constat de la nécessité de partager fonctionnellement l’espace aérien, ce rapport a cherché à décrire le rôle que pourraient tenir les différentes entités tactiquement autonomes qui composent le système de navigation aérienne européen.

Il apparaît que la navigation aérienne est un processus de nature purement informationnelle : les infrastructures utilisées sont virtuelles, et les contrôleurs n’agissent pas directement sur les appareils. Plutôt que se focaliser sur le problème largement illusoire de la séparation des trajectoires, il nous a semblé plus fécond de chercher à fédérer les différentes étapes de l’organisation de l’information et de la connaissance autour d’un langage commun, articulé autour de l’expression de contraintes sur les trajectoires. Ce langage partagé permettrait aux différentes couches du système aéronautique de travailler en synergie, en augmentant la sécurité, la capacité et l’efficacité du système. Par exemple, la circulation fluide de l’information facilite la gestion proactive de l’espace aérien, en permettant au designers de répondre au problèmes à venir plutôt que ceux du passé, comme c’est le cas actuellement.

Le prototype du trafic stratégique permet de toucher du doigt cette organisation. Il permet de visualiser la demande de trafic exprimée par les compagnies à l’ensemble du système de navigation, mais aussi les relations entre les différents fournisseurs (ANSP). Cette explicitation est une première étape vers la contractualisation de ces échanges proposées par le projet Paradigm SHIFT, à travers les contrats d’objectifs et les fenêtres de collaboration « Target Windows ». Il permet aussi de définir à l’échelle stratégique ce qu’est un flux de trafic : en modélisant une demande de liaison comme un mot dans un alphabet constitué par les différents FBA, un flux apparaît comme le résultat d’un filtrage du texte – trafic par une expression régulière.

Cette modélisation du trafic a conduit à concevoir un algorithme original permettant la recherche rapide de la plus longue sous-chaîne commune des mots d’un texte, pris deux à deux. Dans le langage du trafic aérien, ce problème modélise la recherche des tronçons communs à toutes les liaisons du trafic. Cette démarche, employée dans le cadre du projet HADES pour construire un réseau efficace de routes aériennes, permet ici d’évaluer le concept d’autoroute épousant un grand flux. Le prototype du trafic stratégique offre une visualisation synoptique de ces grands flux. Cette visualisation pourrait par la suite être complétée par une visualisation plus géographique, en tenant compte des positions relatives des FBA. L’étude concernant les autoroutes demande à être complétée par la prise en compte de la structure verticale du partage de l’espace entre FBA et autoroute. [4]

Dans le cadre du design de l’airspace par contraintes, les premières contraintes sont imposées par la demande. Elles proviennent des cellules d’exploitation des compagnies aériennes et des plates formes aéroportuaires. Les contraintes aéronautiques (inhérente à la partie air des vols) viennent s’ajouter par la suite. On l’a vu, ces contraintes proviennent de la prise en compte de risques opérationnels, dus à la fois aux limitations des potentialités de contrôle mais aussi aux perturbations dans le déroulement des opérations. L’étude et la compréhension de ces facteurs de perturbation est essentielle pour la poursuite de ce changement de paradigme. Elles passent par un travail de modélisation. Une fois comprise l’émergence des contraintes se pose le problème algorithmique de leur propagation, et, ce qui est lié, de leurs compensations. Ces travaux ne sauraient être menés de manière déconnectée du problème central de gestion de l’information et de la connaissance, qui mélange aspects opérationnels, gestion des facteurs humains, maîtrise des systèmes d’information et travaux mathématiques.



7 REFERENCES

[1] « Paradigm SHIFT » Concept Opérationnel, EEC Note No. 01/05, release 1.0 L. Guichard, S. Guibert, H. Hering, D. Dohy, J.Y. Grau, J. Nobel, K. Belahcene – 2005.

[2] « Paradigm SHIFT » Research Agenda, EEC Note No. 16/05, L. Guichard, S. Guibert, H. Hering, D. Dohy, J.Y. Grau, J. Nobel, K. Belahcene – 2005.

[3] ACARE (2004). ATM team: High level ATM concept for the year 2020, V0.2.

[4] Improving the ATM capacity by functional division of the traffic: the Dual Airspace, EEC Note No23/2005, L. Guichard, S. Guibert, D. Dohy, JY. Grau, K. Belahcène – 2005.

[5] “ A human-in-the-loop experiment to assess the Dual Airspace Concept” in proceedings of the 4th Innovative Research workshop and exhibitions Brétigny 2005 , L. Guichard, S. Guibert, D. Dohy, JY. Grau.

http://www.eurocontrol.int/eec/public/standard_page/2005_note_01_en.html

http://www.eurocontrol.int/eec/public/standard_page/2005_note_16.html

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