Optimisation de l'affichage des itinéraires dans le système interne de réservation d'une compagnie aérienne

Les revenus des compagnies aériennes sont principalement issus des ventes de billets d'avions aux passagers, optimiser les systèmes de réservation fait donc partie de leurs principales préoccupations. On considère dans notre étude un passager qui effectue une réservation par le centre d'appel d'un transporteur nord américain. Les itinéraires disponibles lui sont proposés dans l'ordre d'affichage du système interne de réservation de la compagnie. Notre objectif est de trouver, pour chaque réservation, l'affichage optimal des itinéraires qui maximise le revenu espéré de la compagnie. On suppose que la position de l'itinéraire dans l'affichage fait partie des critères de choix du passager ainsi que le nombre d'escales, la durée, l'heure de départ, le prix, et la cabine de l'avion. Le programme d'optimisation est bi-niveau : le premier niveau correspond à la maximisation des revenus espérés du transporteur et le deuxième niveau à la maximisation de la fonction d'utilité du passager, linéaire en ses critères de choix. Deux modèles de choix discret sont testés pour estimer les poids associés aux différents attributs des itinéraires. Le modèle multinomial logit suppose que les différentes alternatives sont en concurrence uniforme et le modèle nested logit regroupe les alternatives que l'on suppose en concurrence plus étroite en plusieurs nids. Les paramètres de la fonction d'utilité sont estimés à partir de données fournies par le transporteur et les deux modèles donnent des résultats similaires qui valident l'hypothèse de départ. La position dans l'affichage est un critère de choix du passager et son utilité diminue si l'itinéraire est moins bien placé. Le prix a une influence moins significative sur la décision du passager que les autres critères, des passagers plus sensibles au prix se rendent sur des plateformes adaptées à la comparaison de tarifs. On résout ensuite le programme d'optimisation de premier niveau dont la fonction objectif contient les probabilités d'achat des itinéraires. Celles-ci sont calculées avec le modèle multinomial logit et varient selon la position dans l'affichage. On résout le programme avec une métaheuristique de recherche taboue dont les paramètres sont calibrés par une première simulation sur des ensembles de choix restreints à 10 itinéraires. Deux structures de voisinage sont étudiées : la première, plus petite, où les voisins sont obtenus par la permutation de deux itinéraires adjacents dans l'affichage et la seconde par la permutation de deux quelconques. Cette dernière atteint une meilleure solution en très peu d'itérations quelque soit les valeurs des autres paramètres, que l'on peut supposer être la solution optimale. L'autre structure de voisinage en revanche n'atteint jamais cette solution. Sur l'échantillon des réservations considérées, l'algorithme génère en environ 0,1 seconde des affichages qui augmentent en moyenne le revenu espéré de 19,8%. Ces résultats sont prometteurs et une étude complémentaire sur des réservations depuis d'autres plateformes permettrait de définir plusieurs profils de passagers et accéder à des informations plus fines.