Data / IA

La DSNA opère sa transformation data à partir de la plateforme Elastic

Par Marie Varandat, publié le 29 octobre 2024

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Entre leadership centralisé et valorisation des initiatives métiers, la stratégie de la DSNA cherche à maximiser la valeur de ses données tout en instaurant une culture de la data globale et cohérente.

Partie intégrante de la Direction Générale de l’Aviation Civile (DGAC) sous la direction du ministère des Transports, la Direction des Services de la Navigation Aérienne (DSNA) est chargée du contrôle de l’espace aérien français.

Son principal rôle est d’assurer la sécurité, autrement dit de garantir la fluidité du trafic en limitant les temps d’attente au décollage et à l’atterrissage et en évitant tout risque de collision…

Plus récemment, la DSNA a aussi intégré la composante environnementale dans ses missions : optimisation des trajectoires de vol et de la gestion de l’espace aérien pour réduire les émissions de CO2 et la consommation de carburant, mais aussi pour diminuer les nuisances sonores pour les populations vivant à proximité des aéroports en limitant le trafic sur ces zones.

Pour assurer ses missions, la DSNA s’appuie sur des applications métiers, alimentées par des données issues principalement de ses systèmes radars. Enfermées dans les processus opérationnels, ces données « étaient largement sous-exploitées », explique Thibaud Figueroa, chief data officer à la DSNA.

« Ma première mission à mon arrivée en 2020 a été de “sortir” les données des systèmes tout en instaurant une nouvelle culture de la data. De fait, la DSNA a toujours géré la data, mais principalement en temps réel et au sein de ses systèmes hautement critiques. Notre objectif aujourd’hui est de tirer davantage de valeur de nos données. »

La DSNA a choisi de laisser ses utilisateurs prendre des initiatives en matière de gestion et d’exploitation des data. Non sans garder un œil aiguisé sur la gouvernance de l’ensemble.

Exploiter la data sur la durée

Plutôt que de faire table rase, Thibaud Figueroa a cherché à capitaliser sur des initiatives existantes. « Je ne crois pas aux approches big bang, les retours d’expérience sont généralement négatifs. Nous avons préféré mettre en place une dynamique globale cohérente en procédant par petites actions, sans imposer aux collaborateurs des changements drastiques qui pourraient être perturbateurs ou inefficaces. Partant de ce principe, nous avons commencé par recenser toutes les initiatives existantes en privilégiant celles qui étaient engagées par les métiers car elles sont généralement porteuses de valeur. C’est ainsi que nous avons découvert le projet Skylab initié par trois opérationnels du centre de Roissy-Charlesde- Gaulle. Tant du point de vue technique que fonctionnel, il était tellement intéressant que nous avons décidé d’en faire une des briques fondatrices de notre data hub. »

En pratique, Skylab a été mis en place par deux contrôleurs aériens et un ingénieur électronicien. Frustrés par le manque d’outils pour analyser la performance opérationnelle, ils se sont appuyés sur la plateforme d’Elastic (ex Elasticsearch) avec l’outil de visualisation Kibana pour consolider les données des systèmes et obtenir des indicateurs articulés autour de trois axes principaux : la sécurité, tel que le nombre de fois où deux avions se sont rapprochés de trop près en dépassant le seuil standard de séparation ; la fluidité du trafic (nombre d’avions mis en attente par exemple ) ; et l’environnemental, tel que le pourcentage de descentes « douces » (plus économes en carburant) d’avions dans une journée.

À l’époque, leur choix d’Elastic s’expliquait principalement par le manque de moyens et de compétences : les trois collaborateurs à l’origine du projet ont cherché une solution peu onéreuse qu’ils pourraient opérer de manière autodidacte et autonome.

Thibaud Figueroa

CDO à la DSNA

« Il n’y a rien de pire qu’une solution BI avancée qui permet de faire des exports dans tous les sens avec des utilisateurs qui bricolent les données dans leur coin. Ces pratiques conduisent inévitablement à la fragmentation de la gestion des données. »

« Le projet Skylab a rapidement démontré sa valeur en offrant des rapports quotidiens détaillés qui n’étaient pas disponibles auparavant. Et parce que l’équipe travaillait directement sur le terrain et comprenait les besoins opérationnels, les tableaux de bord étaient pertinents : ils constituent une aide précieuse lors de la prise de décision tout en permettant d’identifier des opportunités d’amélioration. Dès lors, il était logique de capitaliser sur cette valeur métier, l’expertise technique acquise par nos collaborateurs et l’outil qu’ils avaient choisi, d’autant que la plateforme Elastic est une solution à la fois flexible et suffisamment évolutive pour couvrir de nouveaux besoins », explique Thibaud Figueroa.

Aujourd’hui, le projet couvre une trentaine de cas d’usage, toujours articulés autour des trois axes de performance initiaux. Brique fondatrice du nouveau programme data de la DSNA, Skylab devrait connaître de nouveaux développements ainsi que l’explique Thibaud Figueroa : « En pratique, nous essayons de trouver une place pour chaque initiative existante, mais quand elle n’a pas de place, quand on a des doublons ou pire, plusieurs solutions qui évoluent sur le même périmètre, nous essayons de rationaliser, de dégager les synergies, de faire des choix. À ce stade de notre démarche, nous ressentons la nécessité d’avoir un outil comme ElasticSearch dans notre paysage pour couvrir de nouveaux besoins, comme l’exploitation des logs de divers systèmes. En termes de benchmark, je reconnais que notre démarche n’est pas forcément très structurée, mais la valeur est là, l’outil est simple et Kibana est facile à prendre en main, ce qui favorise aussi l’autonomie des utilisateurs sans tomber dans les travers des solutions trop orientées desktop qui sont un véritable calvaire pour la gouvernance. »

De fait, Thibaud Figueroa reconnaît les avantages d’une démarche data tractée par les métiers, mais il se méfie aussi d’une utilisation non encadrée des données avec des collaborateurs qui ont souvent tendance à les manipuler de manière individuelle et isolée. « Il n’y a rien de pire qu’une solution BI avancée qui permet de faire des exports dans tous les sens avec des utilisateurs qui bricolent les données dans leur coin. Ces pratiques conduisent inévitablement à la fragmentation de la gestion des données. J’aime bien mettre les utilisateurs en autonomie, mais je veux pouvoir garder un oeil sur ce qu’ils font avec la data pour des raisons de gouvernance. »

Dit autrement, il souhaite valoriser les projets existants tout en mettant en place une gouvernance centralisée, des processus standardisés et une gestion collaborative des données. « C’est le seul moyen à ma connaissance pour assurer la qualité, la cohérence et la traçabilité nécessaires pour répondre aux besoins métiers de manière efficace et fiable. »