Thèse Optimisation Collaborative des Créneaux Atfm Intégration des Marges Sensibles aux Permutations d'Avions dans le Processus de Priorisation Piloté par les Usagers Udpp H/F - 74

Établissement : Ecole Nationale de l'Aviation Civile
École doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse
Laboratoire de recherche : ENAC-LAB - Laboratoire de Recherche ENAC
Direction de la thèse : Daniel DELAHAYE ORCID 0000000249656815
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-12-31T23:59:59

Les pratiques actuelles de gestion des flux de trafic aérien (ATFM) en Europe et aux États-Unis demeurent largement centralisées et fondées sur les principes « First Planned First Served » (FPFS), qui allouent la capacité sans tenir compte de l'hétérogénéité des coûts de retard, dépendants du réseau opérationnel propre à chaque compagnie aérienne. Le processus de priorisation piloté par les usagers (UDPP) vise à atténuer cette limitation en permettant aux usagers de l'espace aérien de re-prioriser leurs vols au sein de marges de type Time-Not-Before/Time-Not-After (TNB/TNA). Toutefois, les spécifications actuelles de l'UDPP traitent ces marges comme des données exogènes, et aucune méthodologie opérationnelle ne permet de les dériver à partir des contraintes de gestion des perturbations en temps réel. De plus, les modèles ATFM et UDPP existants supposent des rotations d'avions fixes et négligent les permutations d'avions (« tail swapping »), un mécanisme essentiel de récupération opérationnelle qui modifie la propagation des retards et redéfinit profondément les courbes coût-retard au niveau du vol.

Cette recherche propose un cadre d'optimisation unifié intégrant un modèle de restructuration des programmes de vols tenant compte des permutations d'avions avec une allocation collaborative des créneaux ATFM. Au niveau compagnie, nous formulons un problème de restructuration de programme intégrant la compatibilité avion-vol, la continuité des rotations, les temps minimaux d'escale, les connexions critiques, ainsi que les coûts de retard et d'annulation, assortis de pénalités modérées pour les permutations. La résolution de ce modèle utilisant différent décalages des départs permet de générer des profils coût-retard cohérents, à partir desquels des marges TNB/TNA opérationnellement réalistes sont extraites. Au niveau réseau, un modèle ATFM macroscopique de type UDPP réalloue les créneaux sous contraintes de capacité et d'équité, en s'appuyant uniquement sur les marges agrégées et en préservant la confidentialité des informations internes des compagnies.

Un environnement de simulation évaluera les séquences de référence cohérentes avec FPFS, les résultats de réallocation UDPP et les performances opérationnelles résultantes, selon la sévérité des perturbations, la structure d'horaire et les conditions de faisabilité des permutations. Les indicateurs incluront le retard total et réactionnel, la distribution des retards, les schémas de permutations et les mesures d'équité par rapport à FPFS.

Les contributions attendues sont : (1) une méthodologie rigoureuse pour dériver des marges de manoeuvre dynamiques et cohérentes avec les coûts ; (2) la quantification de l'impact des marges tenant compte des permutations d'avions sur les performances du réseau ; (3) des éclairages sur les compromis entre efficacité et équité dans l'ATFM collaboratif ; et (4) des recommandations opérationnelles pour l'intégration de modèles avancés côté compagnie dans les processus UDPP.

Air Traffic Flow Management (ATFM) governs the allocation of limited airport and airspace capacity when demand exceeds what the Air Navigation Service Provider (ANSP) can safely handle. In Europe and the United States, slot allocation remains largely centralized, following First Planned First Served (FPFS) principles and Ration by Schedule (RBS) algorithms. These approaches treat flights as independent units and aim to minimize total delay minutes, but they neglect the heterogeneous and network-dependent costs of delays arising from aircraft rotations, crew pairings, and passenger itineraries. Delaying the wrong flight segment can trigger disproportionate knock-on disruptions, misallocated delay, and underutilized capacity.
The User-Driven Prioritization Process (UDPP) was introduced as a collaborative mechanism allowing airlines to reorder their flights within Time-Not-Before/Time-Not-After (TNB/TNA) margins, subject to capacity and fairness constraints. However, current implementations treat these margins as exogenous inputs and do not account for operational flexibility such as aircraft tail swapping, a widely used recovery strategy that can absorb delays and limit propagation. This structural disconnect limits the efficiency potential of collaborative slot allocation.

This PhD aims to develop a scientifically rigorous framework linking airline disruption management, particularly tail swapping, with collaborative ATFM in a UDPP context. The objectives are:
1)To define a methodology for deriving cost-consistent, operationally realistic slot margins.
2)To quantify the impact of tail-swapping-aware margins on total and reactionary delays and network stability.
3)To investigate efficiency-equity trade-offs in collaborative ATFM.
4)To provide actionable recommendations for airlines and the Network Manager for integrating these margins into UDPP processes.

Develop a bi-level optimization approach addressing the two following interrelated problems:

Airline-side modeling: Formulate a schedule recovery problem under ATFM regulation, including delays, cancellations, aircraft-flight compatibility, rotation continuity, minimum turnaround, critical connections, and tail swaps. Cost-delay profiles for individual flights will be derived by exploring feasible departure shifts, from which operational TNB/TNA margins will be extracted.

Network-side modeling: Develop a macroscopic UDPP-style ATFM model that reallocates slots based on aggregated margins under capacity and fairness constraints, while maintaining airline data confidentiality.

Coupled simulation: Evaluate slot allocations under varying disruption scenarios and capacity reductions, comparing fixed-rotation margins versus tail-swapping-aware margins. Metrics include total and reactionary delay, delay distribution, tail-swap patterns, and equity indicators.