Pourquoi Aer Lingus a donné la priorité à une culture de maîtrise des données pour moderniser ses 90 ans d'histoire
par Aly McGue
L'aviation est l'un des secteurs les plus intensifs en données de la planète. Chaque vol génère un flux continu d'informations : consommation de carburant, télémétrie des moteurs, préférences des passagers, conditions météorologiques en temps réel, et bien plus encore. Pour Aer Lingus, la compagnie nationale irlandaise, cette complexité est accentuée par une longue histoire. De nombreuses compagnies aériennes fonctionnent encore avec des systèmes conçus il y a plusieurs décennies, où les données sont cloisonnées par département. Dans un tel environnement, prendre des décisions simples peut nécessiter une extraction manuelle des données et des semaines d'analyse.
Dave O’Donovan, Chief Digital, Data & Transformation Officer chez Aer Lingus, mène cette transition. Sous sa direction, Aer Lingus a opéré un virage radical, réorientant une part importante de ses investissements de la maintenance IT traditionnelle vers une plateforme unifiée propulsée par Databricks.
Je me suis entretenue avec Dave pour aborder les rouages de cette transformation. Nous avons exploré la manière dont Aer Lingus dépasse ses systèmes existants pour proposer une expérience client entièrement numérique, et pourquoi il est convaincu que le secret de la réussite de l'AI réside dans la culture des données.
Aly McGue : Aer Lingus a 90 ans. C'est une étape incroyable, mais qui s'accompagne aussi du défi des systèmes et processus existants. Comment définissez-vous la mission de l'entreprise aujourd'hui dans un paysage numérique en évolution rapide ?
Dave O’Donovan : C'est une période passionnante pour nous. Aer Lingus est la vitrine de l'Irlande sur le monde. Nous disposons d'un vaste réseau court-courrier à travers l'Europe et nous sommes en fait le deuxième transporteur européen sur l'Atlantique Nord en termes de destinations desservies aux États-Unis. Mais avoir 90 ans signifie que nous avons des systèmes et des mentalités qui ont mûri sur plusieurs décennies.
Notre mission consiste désormais à préserver ce fameux « accueil chaleureux » et cette identité de marque attentionnée, tout en répondant aux attentes de voyageurs plus connectés que jamais et désireux d'expériences premium. Cela nous oblige à nous poser la question suivante : comment proposer une expérience numérique et autonome qui conserve l'esprit d'Aer Lingus ? La réponse, invariablement, réside dans les données.
Aly : Vous avez pris une décision tr ès audacieuse récemment en réorientant une part importante de vos dépenses d'IT et de conduite du changement spécifiquement vers les données. Qu'est-ce qui a déclenché ce choix radical ?
Dave : C'était une décision collective prise au niveau du comité de direction il y a environ 18 mois. Nous sommes arrivés à un point où nous avons réalisé que comprendre comment exploiter l'AI n'était plus une option secondaire.
Pendant des années, de nombreuses entreprises, y compris les compagnies aériennes, pouvaient se permettre de sous-exploiter leurs données. Mais le rythme d'évolution de l'AI a agi comme de l'essence sur un feu. Nous avons décidé qu'au lieu de courir après chaque nouveauté attrayante annoncée par nos concurrents, nous allions nous arrêter pour poser les bases. Nous avons passé l'année et demie écoulée à nous concentrer sur la plateforme, la gouvernance, la qualité des données et, surtout, la culture des données. Sans ces fondations solides, toute AI que vous construisez n'est qu'un château de cartes.
Aly : De nombreuses organisations éprouvent des difficultés à passer d'entrepôts de données existants à une architecture moderne. Comment votre situation de départ chez Aer Lingus a-t-elle influencé votre choix de vous tourner vers Databricks ?
Dave : Curieusement, nous nous sommes sentis chanceux d'avoir été un peu plus lents à bouger que certains de nos pairs. Nous n'avions pas fait d'investissements massifs dans la « première vague » d'outils de données cloud, nous n'avions donc pas à nous soucier d'amortir des coûts irrécupérables récents. Nous avions encore de nombreux entrepôts de données sur site existants.
Lorsque nous avons analysé le marché, il avait mûri. Il était clair que Databricks offrait une solution complète de bout en bout. Nous pouvions miser pleinement sur une architecture lakehouse unique. Ce qui a vraiment fait la différence pour moi, ce n'est pas seulement le retour de nos ingénieurs de données — qui ont adoré les performances —, mais la vision de la démocratisation des données. Je suis ravi de voir arriver des outils comme la plateforme de data warehousing de Databricks et Databricks Genie. Ces outils permettent aux utilisateurs métier de poser des questions sur les données en langage naturel. C'est la seule façon de véritablement passer à l'échelle.
Aly : Vous avez mentionné le « goulot d'étranglement » des systèmes existants. Si vous pouviez claquer des doigts et éliminer un seul obstacle entre vos données et une décision finale, quel serait-il ?
Dave : Ce serait l'extraction physique des données de systèmes qui ont « 60 ans de jeunesse », comme nous aimons le dire. Ces systèmes existants sont fantastiques pour ce pour quoi ils ont été conçus — faire fonctionner une compagnie aérienne en toute sécurité —, mais ils n'ont pas été créés pour l'ère de l'AI générative.
Nous devons passer d'un monde où un département dit : « Ce sont mes données, elles m'appartiennent », à un monde où les données sont un actif partagé et global, utilisé pour améliorer l'ensemble des opérations.
Aly : Parlons de l'aspect humain. Vous avez massivement investi dans une « Data Literacy Academy ». Pourquoi est-ce une telle priorité pour un dirigeant de compagnie aérienne ?
Dave : Parce que les outils ne représentent que la moitié de la bataille. Vous pouvez avoir le meilleur LLM ou la puissance de calcul la plus rapide au monde, si vos équipes n'ont pas l'intuition ou les compétences pour les utiliser, vous n'avez rien gagné.
Nous nous sommes associés à un groupe basé au Royaume-Uni pour concevoir un programme sur mesure. Nous avons tout fait : formations en ligne, ateliers en présentiel, et même l'enregistrement de nos propres podcasts. Mais malgré tout cela, il faut insister chaque jour. Cela doit venir d'en haut. Notre CEO encourage constamment les équipes à développer leur culture des données. Nous essayons de fournir des informations sous forme de « modules courts » que les collaborateurs peuvent appliquer immédiatement dans leur travail quotidien.
Mon objectif est que, dans cinq ans, les « citizen developers » soient la norme chez Aer Lingus. Si nous nous retrouvons encore dans une situation où un responsable métier ne sait pas comment exploiter les données pour gérer son département, alors j'aurai échoué dans mon rôle.
Aly : Dans un secteur comme l'aviation, le « temps réel » est une exigence. Où constatez-vous le plus grand impact des insights en temps réel aujourd'hui ?
Dave : Le centre de contrôle des opérations (OCC) est le cœur de la compagnie aérienne. Environ 24 heures avant un vol, les variables s'enchaînent rapidement : les conditions météo changent, la disponibilité des équipages évolue et des problèmes de maintenance des avions peuvent survenir.
Auparavant, ces décisions étaient souvent prises de manière cloisonnée. Aujourd'hui, en centralisant les données de divers capteurs opérationnels sur une plateforme unifiée, nos équipes de l'OCC peuvent avoir une vision globale en temps réel. Si nous devons annuler un vol ou subir un retard, nous voulons que cette décision repose sur les données les plus récentes possibles afin de minimiser l'impact pour nos clients.
Sur le plan commercial, c'est tout aussi vital. Nous vendons plus de 80 % de nos billets via des canaux numériques directs. Nous sommes une plateforme de vente au détail à fort volume. Pouvoir utiliser des insights en temps réel pour ajuster les prix — afin de maximiser notre taux de remplissage tout en optimisant le rendement — constitue un avantage concurrentiel de taille.
Aly : Comment expérimentez-vous les agents d'AI aujourd'hui ? Avez-vous un cas d'usage précis en tête ?
Dave : Nous commençons par quelque chose de simple mais d'extrêmement courant : l'élaboration de dossiers commerciaux (business cases). Dans toute grande organisation, on passe énormément de temps à rédiger des dossiers commerciaux pour obtenir des financements.
Nous étudions un flux de travail agentique où un agent vous aide à concevoir le dossier. Ensuite, nous aimerions qu'un « agent CFO » examine le dossier et identifie exactement les questions que le CFO posera. C'est un excellent moyen de tester la solidité de notre logique interne avant même d'entrer en réunion.
Aly : Face à un rythme de changement aussi rapide, comment parvenez-vous à équilibrer ce besoin urgent de passer à l'échelle dès maintenant et la réalité de l'expérimentation ?
Dave : C'est un équilibre délicat. Il est très facile de se laisser distraire par des nouveautés attrayantes pour satisfaire votre conseil d'administration ou votre CEO à court terme. Mais vous ne pouvez pas non plus vous enfermer pendant 18 mois pour construire la plateforme « parfaite ».
J'applique une règle des 75/25. Environ 75 % de nos capacités sont consacrées à la stratégie de base à long terme — à savoir assurer la qualité des données et la gouvernance avec Unity Catalog. Les 25 % restants sont axés sur l'innovation et la création rapide de valeur sur le marché. Ces petites victoires sont indispensables pour maintenir la dynamique et impliquer l'entreprise. Nous avons même mis en place une équipe dédiée à l'« Amélioration continue » d'environ 20 personnes, qui intervient auprès de différents départements — finance, service client, opérations — pour redéfinir les processus afin qu'ils soient prêts pour l'AI.
Aly : Enfin, quel conseil donneriez-vous aux autres CDIO qui ressentent la pression de ce cycle d'engouement autour de l'AI ?
Dave : Ne cherchez pas à être parés pour l'avenir, car c'est impossible. La technologie change tous les six à douze mois. Concentrez-vous plutôt sur votre capacité à pivoter.
Associez-vous à des plateformes comme Databricks, qui reposent sur des standards ouverts et l'open source. Cela vous donne la flexibilité nécessaire pour changer de direction à mesure que le marché évolue. Et surtout, investissez dans vos collaborateurs. Les personnes les plus précieuses au sein de mon organisation sont celles qui font preuve de curiosité, d'intuition et de créativité. À une époque où la technologie se banalise, ces qualités humaines constituent votre seul véritable avantage concurrentiel.
L'approche de Dave chez Aer Lingus est un modèle de leadership numérique moderne. Alors que le secteur se focalise sur le potentiel génératif de l'AI, il a concentré son mandat sur la seule variable qui détermine le plafond ultime d'une organisation : ses collaborateurs.
En traitant la culture des données comme un impératif à l'échelle de l'entreprise plutôt que comme une option technique, Aer Lingus résout le défi fondamental de l'ère de l'AI. Ils ne se contentent pas de moderniser une compagnie aérienne historique ; ils bâtissent une culture résiliente et d'aisance avec les données où chaque employé est armé pour transformer des informations brutes en excellence opérationnelle, dans un secteur où chaque seconde compte pour la prise de décision. Ce socle culturel constitue le rempart concurrentiel ultime.
Pour découvrir comment plus de 25 experts du secteur tracent la voie vers un déploiement réussi de l'AI, accédez au rapport « Making AI Deliver » d'Economist Enterprise, réalisé avec le soutien de Databricks.
Regardez l'interview complète de Dave O’Donovan ci-dessous
(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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