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Apprentissage d'un modèle de détection de conflits aériens à partir de données réelles // Learning an air traffic conflict detection model from real data

Company: Ecole Nationale de l'Aviation Civile

Location: Toulouse, London

Posted: June 05, 2026

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Le contrôleur aérien a pour missions de fluidifier le trafic et de maintenir une séparation entre les aéronefs. Si une future perte de séparation est anticipée entre deux aéronefs, ceux-ci sont dits en conflit. Ces conflits aériens sont résolus par les contrôleurs aériens au moyen d'instructions de changements de cap, d'altitude ou de vitesse. Pour cela, les contrôleurs s'appuient aujourd'hui essentiellement sur leur compétence et leur expérience.



Dans le cadre du développement d'outils automatiques de résolution de conflits, l'objectif de la thèse est d'apprendre les paramètres d'un modèle de détection de conflits de trajectoires à partir de résolutions de conflits produites par des opérateurs humains.



L'approche envisagée s'appuie sur la constitution d'un ensemble de données labelisées regroupant des exemples de situations de conflits résolus, extraits de données massives de trajectoires. Des travaux précédents ...