Aperçu
Air France–KLM s’est associé à Google Cloud et emagine pour moderniser sa plateforme de données et déployer l’IA à grande échelle dans l’ensemble de l’organisation. En constituant une A-Team dédiée, composée de spécialistes des données et de l’ingénierie, nous avons contribué à accélérer les déploiements, à renforcer la gouvernance et à transformer l’analytique avancée en impacts opérationnels mesurables.
Le défi
Pour exploiter pleinement la valeur de ses données, Air France–KLM avait besoin de plus que de nouvelles technologies. Le groupe devait se doter d’une base cloud évolutive et sécurisée, capable de prendre en charge l’analytique avancée, la maintenance prédictive et la prise de décision pilotée par l’IA dans l’ensemble de ses opérations.
L’ambition était claire : utiliser les données pour améliorer la fiabilité des avions, optimiser les opérations au sol et personnaliser l’expérience client. Mais concrétiser cette ambition exigeait des changements majeurs.
Les systèmes hérités limitaient la capacité de montée en charge. Les pipelines de données étaient complexes et fragmentés. Le passage des modèles de la phase d’expérimentation à la production était lent et gourmand en ressources. Dans le même temps, les exigences en matière de sécurité, de conformité et de gouvernance devaient rester intransigeantes dans un environnement fortement réglementé.
Au-delà d’un simple projet de migration, il s’agissait d’une transformation de la manière dont les données étaient structurées, accessibles et opérationnalisées à l’échelle de l’organisation.
Air France–KLM avait besoin d’un partenaire capable de :
- Concevoir et mettre en œuvre une plateforme moderne de données cloud sur Google Cloud
- Industrialiser le déploiement de l’IA et du machine learning
- Garantir la gouvernance, la fiabilité et la maîtrise des coûts
- Restez proche de la livraison et assumez la responsabilité des résultats
En résumé, ils avaient besoin d’une expertise capable de s’adapter à grande échelle, sans compromettre la responsabilité.
La solution
emagine a conçu et déployé une A‑Team dédiée de plus de 20 spécialistes pour accompagner la transformation. L’équipe réunissait :
- 10 data scientists
- 2 ingénieurs MLOps
- 4 ingénieurs en recherche opérationnelle
- 1 Ingénieur DevOps
- Compétences supplémentaires en livraison et en coordination
Plutôt que de séparer la stratégie de l’exécution, l’équipe s’est impliquée concrètement dans le programme : elle a conçu, développé et fait évoluer la plateforme en étroite collaboration avec Air France–KLM et Google Cloud.
Phase 1: Constituer l’équipe d’élite
La transformation a commencé par la constitution d’une A-Team dédiée et interfonctionnelle, conçue pour être à la hauteur de l’ampleur et de la complexité du programme.
En réunissant la data science, l’ingénierie et l’expertise en delivery au sein d’une équipe intégrée, emagine a veillé à ce que la stratégie et l’exécution restent étroitement alignées dès le premier jour.
Phase 2: Construire la base de données cloud
L’équipe a conçu et déployé des pipelines évolutifs de traitement des données et d’entraînement de modèles sur Google Cloud Platform (GCP), créant une architecture moderne capable de gérer de grands volumes de données à travers les systèmes opérationnels.
L’ingestion et l’orchestration des données ont été optimisées afin d’améliorer la fiabilité et de réduire les coûts. Des pipelines ont été conçus pour la performance et la répétabilité, permettant une livraison cohérente plutôt que des expérimentations ponctuelles.
Phase 3: Passer à l’échelle de l’IA grâce au MLOps
Pour passer plus rapidement des projets pilotes à la production, emagine a mis en place des cadres MLOps structurés sur l’ensemble de la plateforme.
Cela a amélioré le contrôle de version, les tests, la rapidité de déploiement et la gestion du cycle de vie des modèles de machine learning.
Phase 4: Intégrer la gouvernance et une mise en œuvre responsable
La sécurité et la conformité ont été intégrées à l’architecture dès le départ. L’équipe a travaillé en étroite collaboration avec les parties prenantes internes pour garantir le respect des normes de gouvernance tout en améliorant l’accès à des données fiables.
Cet équilibre entre flexibilité et contrôle a permis de progresser sans accroître les risques.
Tout au long du programme, emagine est resté responsable de la livraison. L’équipe est demeurée intégrée, s’adaptant à l’évolution des priorités tout en conservant une responsabilité claire quant aux résultats.
Transformation timeline
Phase 1
Constituer l’équipe d’élite
Phase 2
Construire la base de données cloud
Phase 3
Passer à l’échelle de l’IA grâce au MLOps
Phase 4
Intégrer la gouvernance et une mise en œuvre responsable
Les résultats
Déploiement plus rapide de l’IA
Des pratiques MLOps structurées et une infrastructure évolutive ont permis de passer plus rapidement de l’expérimentation à la production, réduisant ainsi le délai de création de valeur pour les nouveaux cas d’usage.
Prise de décision améliorée
Des données unifiées, sécurisées et accessibles ont permis aux équipes métier de disposer d’informations fiables, soutenant des décisions opérationnelles et stratégiques plus confiantes.
Expérience client personnalisée
Des analyses avancées ont permis de mieux anticiper les besoins des clients, améliorant ainsi la qualité du service et l’engagement.
Une gouvernance et une sécurité renforcées
Une plateforme cloud moderne a garanti la conformité, la transparence et une évolutivité à long terme.
En combinant une infrastructure cloud, des capacités d’IA et une exécution responsable, Air France–KLM a renforcé sa capacité d’innovation, en s’appuyant désormais sur une base conçue pour passer à l’échelle.