Process IA · Transport aérien

Automatiser l'extraction des données de contrats avec l'IA · Transport aérien

Extraction automatique des données de contrats dans le secteur du transport aérien : Atlas relie l'ambition de la direction aux contraintes du terrain, du prototype au passage à l'échelle.

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Enjeux IA · Transport aérien

L'IA appliquée à le secteur du transport aérien

Les compagnies aériennes et aéroports gèrent des opérations à très faible marge et à forte intensité capitalistique, où l'optimisation du revenu, la ponctualité et la maintenance des appareils conditionnent la rentabilité.

Revenue management et tarification dynamique
Optimisation des rotations et de la gestion des aléas
Maintenance prédictive des appareils
Personnalisation de l'expérience passager et services au sol

Jusqu'à 5% d'amélioration du revenu par siège grâce à une tarification dynamique optimisée.

Notre dispositif

Mettre l'extraction automatique des données de contrats en production

Dans le secteur du transport aérien, la difficulté n'est pas le modèle mais l'intégration : qualité des données, gouvernance et adoption. Atlas traite ces trois fronts pour l'extraction automatique des données de contrats.

Extraction des parties, dates d'effet et d'échéance

Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.

Identification des montants, pénalités et conditions de renouvellement

Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.

Repérage des clauses de résiliation et de reconduction tacite

Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.

Alimentation d'un référentiel de contrats consultable

Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de l'extraction automatique des données de contrats pour le secteur du transport aérien, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

−80%

de temps d'analyse contractuelle

−25%

de coûts opérationnels

−50%

de tâches manuelles

2-4 mois

jusqu'à la production

Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Oui, le modèle est entraîné à reconnaître des structures variées et signale les passages incertains pour relecture humaine.

Oui, les dates extraites alimentent un système d'alertes automatiques pour anticiper renouvellements et renégociations.

Atlas combine une connaissance des enjeux de le secteur du transport aérien et une exécution IA indépendante : L'IA identifie et extrait les clauses, dates clés et engagements des contrats pour alimenter un référentiel exploitable. Les équipes juridiques et achats gagnent en visibilité sur leurs obligations. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.

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