La croissance prévisionnelle du trafic aérien est telle que les moyens de gestion actuels doivent évoluer et être améliorés et l'automatisation de certains aspects de cette gestion semble être un moyen pour gérer cet accroissement du trafic tout en gardant comme invariant un niveau de sécurité constant. Toutefois, cette augmentation du trafic pourrait entraîner un accroissement de la variabilité de la performance de l'ensemble des moyens de gestion du trafic aérien, en particulier dans le cas de dégradation de cette automatisation. Les systèmes de gestion du trafic aérien sont considérés comme complexes car ils impliquent de nombreuses interactions entre humains et systèmes, et peuvent être profondément influencés par les aspects environnementaux (météorologie, organisation, stress ...) et tombent, de fait, dans la catégorie des Systèmes Sociotechniques (STS) (Emery & Trist, 1960). A cause de leur complexité, les interactions entre les différents éléments (humains, systèmes et organisations) de ces STS peuvent être linéaires et partiellement non linéaires, ce qui rend l'évolution de leur performance difficilement prévisible. Au sein de ces STS, les systèmes interactifs doivent être utilisables, i.e. permettre à leurs utilisateurs d'accomplir leurs tâches de manière efficace et efficiente. Un STS doit aussi être résilient aux perturbations telles que les défaillances logicielles et matérielles, les potentielles dégradations de l'automatisation ou les problèmes d'interaction entre les systèmes et leurs opérateurs. Ces problèmes peuvent affecter plusieurs aspects des systèmes sociotechniques comme les ressources, le temps d'exécution d'une tâche, la capacité à d'adaptation à l'environnement... Afin de pouvoir analyser l'impact de ces perturbations et d'évaluer la variabilité de la performance d'un STS, des techniques et méthodes dédiées sont requises. Elles doivent fournir un support à la modélisation et à l'analyse systématique de l'utilisabilité et de la résilience de systèmes interactifs aux comportements partiellement autonomes. Elles doivent aussi permettre de décrire et de structurer un grand nombre d'informations, ainsi que de traiter la variabilité de chaque élément du STS et la variabilité liée à leurs interrelations. Les techniques et méthodes existantes ne permettent actuellement ni de modéliser un STS dans son ensemble, ni d'en analyser les propriétés d'utilisabilité et de résilience (ou alors se focalisent sur un sous-ensemble du STS perdant, de fait, la vision systémique). / The current European Air Traffic Management (ATM) System needs to be improved for coping with the growth in air traffic forecasted for next years. It has been broadly recognised that the future ATM capacity and safety objectives can only be achieved by an intense enhancement of integrated automation support. However, increase of automation might come along with an increase of performance variability of the whole ATM System especially in case of automation degradation. ATM systems are considered complex as they encompass interactions involving humans and machines deeply influenced by environmental aspects (i.e. weather, organizational structure) making them belong to the class of Socio-Technical Systems (STS) (Emery & Trist, 1960). Due to this complexity, the interactions between the STS elements (human, system and organisational) can be partly linear and partly non-linear making its performance evolution complex and hardly predictable. Within such STS, interactive systems have to be usable i.e. enabling users to perform their tasks efficiently and effectively while ensuring a certain level of operator satisfaction. Besides, the STS has to be resilient to adverse events including potential automation degradation issues but also interaction problems between their interactive systems and the operators. These issues may affect several STS aspects such as resources, time in tasks performance, ability to adjust to environment, etc. In order to be able to analyse the impact of these perturbations and to assess the potential performance variability of a STS, dedicated techniques and methods are required. These techniques and methods have to provide support for modelling and analysing in a systematic way usability and resilience of interactive systems featuring partly autonomous behaviours. They also have to provide support for describing and structuring a large amount of information and to be able to address the variability of each of STS elements as well as the variability related to their interrelations. Current techniques, methods and processes do not enable to model a STS as a whole and to analyse both usability and resilience properties. Also, they do not embed all the elements that are required to describe and analyse each part of the STS (such as knowledge of different types which is needed by a user for accomplishing tasks or for interacting with dedicated technologies). Lastly, they do not provide means for analysing task migrations when a new technology is introduced or for analysing performance variability in case of degradation of the newly introduced automation. Such statements are argued in this thesis by a detailed analysis of existing modelling techniques and associated methods highlighting their advantages and limitations. This thesis proposes a multi-models based approach for the modelling and the analysis of partly-autonomous interactive systems for assessing their resilience and usability. The contribution is based on the identification of a set of requirements needed being able to model and analyse each of the STS elements. Some of these requirements were met by existing modelling techniques, others were reachable by extending and refining existing ones. This thesis proposes an approach which integrates 3 modelling techniques: FRAM (focused on organisational functions), HAMSTERS (centred on human goals and activities) and ICO (dedicated to the modelling of interactive systems). The principles of the multi-models approach is illustrated on an example for carefully showing the extensions proposed to the selected modelling techniques and how they integrate together. A more complex case study from the ATM World is then presented to demonstrate the scalability of the approach. This case study, dealing with aircraft route change due to bad weather conditions, highlights the ability of the integration of models to cope with performance variability of the various parts of the STS

Cette thèse montre la nécessité de développer des méthodes systémiques d'estimation de la sécurité permettant de tenir compte de l'effet de la variabilité de la performance sur la sécurité de la gestion du trafic aérien. Comme la plupart des systèmes socio-techniques modernes, la gestion du trafic aérien est tellement complexe que il lui est impossible d'être complètement décrite. Comme conséquence directe, sa performance ne peut être complètement explicitée, car elle doit varier afin de correspondre aux conditions réelles. La variabilité de la performance est un inévitable atout pour assurer le fonctionnement d'une organisation. Mais en même temps elle peut représenter une atteinte à la sécurité du système lorsqu'elle se déroule de manière indésirable ou inattendue. Cet argument indique la nécessité de méthodes d'estimation de la sécurité qui puissent traiter la variabilité de la performance. La Functional Resonance Analysis Method (FRAM) a la capacité de modéliser la variabilité de la performance. Cependant, certains points de la FRAM pourraient être améliorés dans le but de développer ses capacités a évaluer la variabilité de la performance. Cette thèse aborde ce point faible et développe une méthodologie pour l'évaluation de la variabilité de la performance. Cette méthodologie a été appliquée dans une étude de cas dans le domaine de la Gestion du Trafic Aérien Allemand. Ses résultats ont été comparés aux résultats officiels obtenus en utilisant l'estimation de la sécurité traditionnelle. La comparaison montre la valeur ajoutée de la méthodologie proposée. En particulier elle illustre la possibilité d'identifier des risques émergents et la contribution humaine a la sécurité d'un système.

Cette thèse a pour but de modéliser et d'optimiser deux composantes du système de gestion de flux de trafic aérien : la prédictibilité et la flexibilité. Cette modélisation est équivalente à établir une relation entre la fenêtre temporelle et les taux d'arrivée des avions. Deux approches sont utilisées : l'analyse des données historiques et la modélisation mathématique. L'analyse des données historique a permis de déterminer la fenêtre temporelle raisonnable mais sans pouvoir apporter les améliorations nécessaires pour y arriver. La modélisation mathématique permet non seulement de définir de façon rigoureuse la prédictibilité et la flexibilité mais également de traiter des vols en différents scénarios de priorités. La combinaison de DC algorithme avec des méthodes de résolutions classiques comme Branch and Bound a nettement amélioré la vitesse de la convergence des solutions et donc elle peut être utilisée pour la phase tactique de gestion de flux du trafic aérien. / This thesis aims to model and optimise two components of the air traffic flow management system : predictibility and flexibility. This modelling is equivalent to establishing a relationship between the time window and the rate of arrival flights. Two approachs are used : the analysis of historical data and mathematical modeling. The analysis of historical data was used to establish the relationship between the time window and arrivla rate of flights. It provided the optimal time window but could not show how to modify the system to lead to that time window. Mathematical modeling can not only define the predictability and flexibility in the rigourous manner but also deal with different scenarios of fligths priorities. The combination of DC algorithm with classical methods like Branch and Bound has significantly improved the speed of convergence of solutions and therefore it can be used for the tactical phase of the air traffic flow management.

Afin de pouvoir subvenir aux futurs besoins en matière de transport aérien il est nécessaire d'augmenter la capacité de l'espace aérien. Les contrôleurs aériens, qui occupent une place centrale dans la gestion du trafic, doivent quotidiennement faire face à des situations conflictuelles (conflits) lors desquelles deux vols risquent de violer les normes de séparation en vigueur si aucune modification de trajectoire n'est envisagée. La détection et la résolution des conflits potentiels contribuent à augmenter la charge de travail des contrôleurs et peuvent potentiellement les conduire à diriger les vols vers des zones moins denses de l'espace aérien, induisant a posteriori un retard pour les vols. Le problème de la capacité de l'espace aérien peut donc être abordé en régulant les flux de trafic de façon réduire la quantité de conflits aériens. L'objectif de cette thèse est de mettre au point une méthodologie destinée à minimiser les risques de conflits aériens en modifiant légèrement les vitesses des appareils. Cette approche est principalement motivée par les conclusions du projet ERASMUS portant sur la régulation de vitesse subliminale. Ce type de régulation a été conçu de façon à ne pas perturber les contrôleurs aériens dans leur tâche. En utilisant de faibles modulations de vitesse, imperceptibles par les contrôleurs aériens, les trajectoires des vols peuvent être modifiées pour minimiser la quantité totale de conflits et ainsi faciliter l'écoulement du trafic dans le réseau aérien. La méthode retenue pour mettre en œuvre ce type de régulation est l'optimisation sous contrainte. Dans cette thèse, nous développons un modèle d'optimisation déterministe pour traiter les conflits à deux avions. Ce modèle est par la suite adapté à la résolution de grandes instances de trafic en formulant le modèle comme un Programme Linéaire en Nombres Entiers. Pour reproduire des conditions de trafic réalistes, nous introduisons une perturbation sur la vitesse des vols, destinée à représenter l'impact de l'incertitude en prévision de trajectoire dans la gestion du trafic aérien. Pour valider notre approche, nous utilisons un outil de simulation capable de rejouer des journées entières de trafic au dessus de l'espace aérien européen. Les principaux résultats de ce travail démontrent les performances du modèle de détection et de résolution de conflits et soulignent la robustesse de la formulation face à l'incertitude en prévision de trajectoire. Enfin, l'impact de notre approche est évalué à travers divers indicateurs propres à la gestion du trafic aérien et valide la méthodologie développée.

Afin de pouvoir subvenir aux futurs besoins en matière de transport aérien il est nécessaire d'augmenter la capacité de l'espace aérien. Les contrôleurs aériens, qui occupent une place centrale dans la gestion du trafic, doivent quotidiennement faire face à des situations conflictuelles (conflits) lors desquelles deux vols risquent de violer les normes de séparation en vigueur si aucune modification de trajectoire n'est envisagée. La détection et la résolution des conflits potentiels contribuent à augmenter la charge de travail des contrôleurs et peuvent potentiellement les conduire à diriger les vols vers des zones moins denses de l'espace aérien, induisant a posteriori un retard pour les vols. Le problème de la capacité de l'espace aérien peut donc être abordé en régulant les flux de trafic de façon réduire la quantité de conflits aériens. L'objectif de cette thèse est de mettre au point une méthodologie destinée à minimiser les risques de conflits aériens en modifiant légèrement les vitesses des appareils. Cette approche est principalement motivée par les conclusions du projet ERASMUS portant sur la régulation de vitesse subliminale. Ce type de régulation a été conçu de façon à ne pas perturber les contrôleurs aériens dans leur tâche. En utilisant de faibles modulations de vitesse, imperceptibles par les contrôleurs aériens, les trajectoires des vols peuvent être modifiées pour minimiser la quantité totale de conflits et ainsi faciliter l'écoulement du trafic dans le réseau aérien. La méthode retenue pour mettre en œuvre ce type de régulation est l'optimisation sous contrainte. Dans cette thèse, nous développons un modèle d'optimisation déterministe pour traiter les conflits à deux avions. Ce modèle est par la suite adapté à la résolution de grandes instances de trafic en formulant le modèle comme un Programme Linéaire en Nombres Entiers. Pour reproduire des conditions de trafic réalistes, nous introduisons une perturbation sur la vitesse des vols, destinée à représenter l'impact de l'incertitude en prévision de trajectoire dans la gestion du trafic aérien. Pour valider notre approche, nous utilisons un outil de simulation capable de rejouer des journées entières de trafic au dessus de l'espace aérien européen. Les principaux résultats de ce travail démontrent les performances du modèle de détection et de résolution de conflits et soulignent la robustesse de la formulation face à l'incertitude en prévision de trajectoire. Enfin, l'impact de notre approche est évalué à travers divers indicateurs propres à la gestion du trafic aérien et valide la méthodologie développée. / As global air traffic volume is continuously increasing, it has become a priority to improve air traffic control in order to deal with future air traffic demand. One of the current challenges regarding air traffic management is the airspace capacity problem, which is acknowledged to be correlated to air traffic controllers' workload. Air traffic controllers stand at the core of the traffic monitoring system and one of their main objective is to ensure the separation of aircraft by anticipating potential conflicts. Conflict detection and resolution are likely to increase workload and may lead them to reroute aircrafts to less dense areas, triggering off flight delay. The airspace capacity problem can hence be tackled by regulating air traffic flow in order to reduce the global conflict quantity. The objective of this thesis is to develop a methodology aiming at minimizing potential conflicts quantity by slightly adjusting aircraft speeds in real time. This approach is mainly motivated by conclusions of the ERASMUS project on subliminal speed control, which was designed to keep air traffic controllers unaware of the ongoing regulation process. By focusing on low magnitude speed modulations, aircraft trajectories can be modified to reduce the quantity of conflicts and smoothen air traffic flow in the airspace network. The method used to carry out this type of regulation is constraint optimization. In this thesis, we develop a deterministic optimization model for two-aircraft conflicts which is then adapted to large scale instances using Mixed-Integer Linear Programming. In order to reproduce realistic navigation conditions, uncertainty on aircraft speeds is introduced with the goal of modeling the impact of trajectory prediction uncertainty in air traffic management. To validate our approach, a simulation device capable of simulating real air traffic data over the European airspace is used. Main results of this work reveal a significant conflict quantity reduction and demonstrate the robustness of the developed model to the uncertainty in trajectory prediction. Finally, the impact of our model on air traffic flow is measured through several air traffic management indicators and validates the proposed methodology.

La gestion des flux de trafic aérien (ATFM) cherche à structurer le trafic de manière à réduire la congestion dans l'espace aérien. La congestion étant causée par les avions volant dans les mêmes portions de l'espace aérien en même temps, l'ATFM organise le trafic dans les dimensions spatiales (ex. le réseau de routes) et dans la dimension temporelle (ex. séquencement et fusion de flux d'avions atterrissant ou décollant aux aéroports). L'objectif de cette thèse est de développer une méthodologie qui permet au trafic aérien de s'auto-structurer dans les dimensions spatiales et temporelle quand la demande est élevée. Cette structuration disparait quand la demande diminue. Pour remplir cet objectif, un système multi-agents a été développé, dans lequel les avions coopèrent pour structurer le trafic. Les systèmes multi-agents possèdent plusieurs avantages, incluant une bonne résilience aux perturbations, la résilience étant la capacité du système à modifier ses décisions de manière à retrouver un état stable après l'occurrence d'une perturbation dans son environnement. Dans ce système, trois algorithmes sont implémentés, visant à réduire la com- plexité du trafic de trois manières différentes. Le premier algorithme permet aux agents avions volant sur un réseau de route de réguler leur vitesse de manière à ré- duire le nombre de conflits, un conflit se produisant quand deux avions ne respectent pas les normes de séparation. Le deuxième algorithme permet aux avions de résoudre les conflits quand le trafic n'est pas structuré par un réseau de routes. Le troisième algorithme crée des réseaux de routes locaux temporaires pour structurer le trafic. Les trois algorithmes implémentés dans ce système multi-agents permet de réduire la complexité globale du trafic, qui devient plus simple à gérer pour les contrôleurs aériens. Ces algorithmes sont appliqués à des exemples réalistes et sont capables de structurer le trafic de manière résiliente. / Air Traffic Flow Management (ATFM) aims at structuring traffic in order to reduce congestion in airspace. Congestion being linked to aircraft located at the same position at the same time, ATFM organizes traffic in the spatial dimension (e.g. route network) and in the time dimension (e.g. sequencing and merging of aircraft flows taking off or landing at airports). The objective of this thesis is to develop a methodology that allows the traffic to self-organize in the time and space dimensions when demand is high. This structure disappears when the demand diminishes. In order to reach this goal, a multi-agent system has been developed, in which aircraft cooperate to structure traffic. Multi-agent systems have several advantages, including a good resilience when confronted with disruptive events, resilience being the ability of the system to adapt its decisions in order to get back to a stable state when confronted to a disruption in its environment. In this system, three algorithms have been implemented, aiming at reducing traffic complexity in three different ways. The first algorithm allows aircraft agents flying on a route network to regulate speed in order to reduce the number of conflicts, a conflict occurring when two aircraft do not respect separation norms. The second algorithm allows aircraft to solve conflicts when the traffic is not structured by a route network. The third algorithm creates temporary local route networks allowing to structure traffic. The three algorithms implemented in this multi-agent system allow to decrease overall traffic complexity, which becomes easier to manage by air traffic controllers. This algorithm was applied on realistic examples and was able to structure traffic in a resilient way.

La congestion dans les Terminal Manoeuvring Area (TMA) des aéroports en hub est le principal problème dans le transport aérien chinois. Face au trafic extrêmement dense dans les TMAs, nous pouvons envisager d'automatiser une grande partie des opérations de routine, comprenant la planification, le séquencement et la séparation. Nous proposons dans cette thèse un nouveau système automatisé de séquencement des avions et de fusion des flux vers des pistes parallèles, qui sont utilisées dans la plupart des aéroports chinois. Notre méthodologie intègre un réseau de route 3D nommé Multi-Level and Multi-Point Merge System (MLMPMS) basé sur le concept de l'Area Navigation (RNAV) et un algorithme d'optimisation heuristique hybride pour trouver une solution correcte, opérationnellement acceptable. Un algorithme de Simulated Annealing (SA) spécifique et un module de génération de trajectoire collaborent pour rechercher la solution quasi optimale. Notre objectif est de générer en temps réel des trajectoires sans conflit, minimisant la consommation de carburant et permettant des méthodes de contrôle faciles et flexibles. Dans ce but, nous explorons en permanence les solutions possibles avec le moins de retard et assuront l'atterrissage le plus rapide. Nous déterminons quatre variables de décision pour contrôler chaque vol : l'heure et la vitesse d'entrée dans la TMA, le temps de vol sur l'arc de séquencement et le choix de la piste utilisée. La simulation de trajectoire dans les différentes phases de vol est basée sur le modèle de performances BADA. Dans le cas de l'aéroport de Beijing Capital International Airport (BCIA), les résultats numériques montrent que notre système d'optimisation de bonnes performances sur le séquencement et la fusion des trajectoires. Tout d'abord, il permet d'assurer des performances de résolution conflit très stables pour gérer les flux de trafic continuellement denses. Par rapport à l'algorithme Hill Climbing (HC), le SA peut toujours trouver une solution sans conflit, non seulement pour l'approche parallèle mixte ou séparée~(pour les arrivées), mais aussi pour les configurations parallèles indépendantes~ (départs et arrivées intégrés). Ensuite, avec un réseau d'itinéraires Multi-Level Point Merge (ML-PM) unique, il peut fournir une bonne solution de contrôle de la trajectoire pour traiter efficacement et économiquement différents types de flux d'arrivée. Il peut réaliser un temps de vol plus court et une descente vers le bas en Continuous Descent Approach (CDA) pour l'avion d'arrivée. Il peut réaliser un re-séquencement plus facile des avions avec un déplacement de position plus relâché. Théoriquement, les Maximum Position Shifting (MPS) peuvent atteindre 6 positions, surpassant la contrainte difficile de 3 positions. Troisièmement, l'algorithme montre son efficacité dans un modèle d'approche parallèle séparé avec une capacité de séquencement plus relâché. Par rapport au décalage de position forcé dur, qui est souvent utilisé dans le système actuel Arrival Manager (AMAN) et la méthode First Come First Served (FCFS) utilisé par les contrôleurs, il peut réduire le délai et le temps de transit moyens dans une situation d'arrivée très dense. Le palier par vol est inférieur à 12\% du temps de transit total dans la TMA. Quatrièmement, en configuration parallèle indépendant, il peut fournir des informations différentes concernant la valeur objectif associée, le temps de vol moyen, les trajectoires de croisement en point chaud entre les arrivées et les départs, l'efficacité avec différents arcs de séquencement conçus dans le réseau de route ML-PM etc.. / Congestion in Terminal Manoeuvring Area (TMA) at hub airports is the main problem in Chinese air transportation system. Facing extremely dense operations in complex TMA, we can consider reducing traffic complexity by solving all potential conflicts in advance with a feasible trajectory control for controllers, or automating a large proportion of routine operations, such as sequencing, merging and spacing. As parallel runways are a common structure of Chinese hub airports, in this thesis, we propose a novel system to integrated sequencing and merging aircraft to parallel runways. Our methodology integrates a Area Navigation (RNAV)-based 3D Multi-Level and Multi-Point Merge System (MLMPMS), a hybrid heuristic optimization algorithm and a simulation module to find good, systematic, operationally-acceptable solutions. First, a Receding Horizon Control (RHC) technique is applied to divide 24-hour traffic optimization problem into several sub- problems. Then, in each sub-problem, a tailored Simulated Annealing (SA) algorithm and a trajectory generation module worn together to find a near-optimal solution. Our primary objective is to rapidly generate conflict-free and economical trajectories with easy, flexible and feasible control methods. Based on an initial solution, we continuously explore possible good solutions with less delay and shorter landing interval on runway. Taking Beijing Capital International Airport (BCIA) as a case to study, numerical results show that our optimization system performs well. First, it has very stable de-conflict performance to handle continuously dense traffic flows. Compared with Hill Climbing (HC), the tailored SA algorithm can always guarantee a conflict-free solution not only for the mixed or segregated parallel approach (arrivals only) pattern, but also for the independent parallel operation (integrated departures and arrivals) pattern. Second, with its unique Multi-Level Point Merge (ML-PM) route network, it can provide a good trajectory control solution to efficiently and economically handle different kinds of arrival flows. It can realize a shorter flying time and a near-Continuous Descent Approach (CDA) descent for arrival aircraft, compared with baseline. It also realizes an easier re-sequencing of aircraft with more relaxed position shifting as well, compared with conventional sequencing method. Theoretically, the Maximum Position Shifting (MPS) can be up to 6 positions, overcoming the hard constraint of 3 position shifts (MPS <= 3). Third, it is efficient for the segregated parallel approach patterns. Compared with hard constrained position shifting, which is often used in current Arrival Manager (AMAN) system and controller's manual-control First Come First Served (FCFS) method, it can reduce the average delay, average additional transit time in super dense arrival situations. The average time flown level per flight is less than 12% of total transit time in TMA. Fourth, in independent parallel patterns, it can provide a range of useful information concerning the associated objective value, the average flying time, crossing trajectories in hot spots between arrivals and departures, the efficiency of using different designed sequencing legs in ML-PM route network.

La gestion du trafic aérien est un système complexe. Actuellement en pleine mutation, une des problématiques essentielles à l'évolution du système est la recherche de méthodes automatiques de résolution de conflits. Nous présentons d'abord un nouveau modèle de trajectoire courbe basé sur les B-splines et permettant de définir une trajectoire à l'aide d'un nombre très limité de paramètres. À partir de cette modélisation, nous arrêtons une nouvelle formulation du problème de résolution de conflits pour obtenir un problème d'optimisation continue. Celle-ci repose sur une formulation dite semi-infinie de la contrainte de séparation entre deux avions. La manière dont nous avons défini la fonction-objectif et les fonctions contraintes nous permettent également d'en calculer les gradients. Nous utilisons trois différentes méthodes d'optimisation pour résoudre notre problème. Une méthode globale stochastique est d'abord testée : les algorithmes génétiques, couramment utilisés pour le problème de résolution de conflits. Deux méthodes d'optimisation locale sont aussi mises en œuvre, une méthode de points intérieurs et une méthode d'optimisation sans dérivées. Enfin, nous présentons des résultats numériques prometteurs montrant la fiabilité de l'optimisation locale pour le problème de résolution de conflits. Notre méthodologie, alliant une modèle de trajectoire courbe parcimonieux et une méthode d'optimisation locale appliquée à notre formulation mathématique du problème, est une option crédible pour le problème de résolution de conflits aériens.

Afin de pouvoir satisfaire la demande sans cesse croissante du trafic aérien, le futur système de gestion du trafic aérien utilisera le concept d'opérations basées sur les trajectoires (Trajectory Based Operations), qui augmentera la capacité du trafic aérien, en réduisant la charge de travail du contrôleur. Pour ce faire, les tâches de détection et de résolution de conflits seront transférées depuis la phase tactique vers la phase stratégique de la planification. Dans le cadre de ce nouveau paradigme pour le système de gestion du trafic aérien, nous introduisons dans cette thèse une méthodologie qui permet d'aborder ce problème de planification stratégique de trajectoires d'avion à l'échelle d'un pays ou d'un continent. Le but de la méthodologie proposée est de minimiser l'interaction globale entre les trajectoires d'avion, en affectant de nouveaux créneaux de décollage, de nouvelles routes et de nouveaux niveaux de vols aux trajectoires impliquées dans l'interaction. De plus, afin d'améliorer la robustesse du plan stratégique de vols obtenu, nous prenons en compte l'incertitude de la position de l'avion et de son heure d'arrivée à un point donné de la trajectoire de l'avion. Nous proposons une formulation mathématique de ce problème de planification stratégique conduisant à un problème d'optimisation discrète et un problème d'optimisation en variables mixtes, dont la fonction objectif est basée sur le nouveau concept d'interaction. Un algorithme efficace en termes de temps de calcul pour évaluer l'interaction entre des trajectoires d'avion pour des applications de grande taille est introduit et mis en œuvre. Des méthodes de résolution basées sur des algorithmes de type métaheuristique et métaheuristique hybride ont été développées pour résoudre ces problèmes d'optimisation de grande taille. Enfin, la méthodologie globale de planification stratégique de trajectoires d'avion est mise en œuvre et testée sur des données de trafic, prenant en compte des incertitudes, pour l'espace aérien français et l'espace aérien européen, impliquant plus de 30000 vols. Des plans de vols 4D sans conflits et robustes ont pu être produits avec des temps de calcul acceptables dans un contexte opérationnel, ce qui démontre la viabilité de l'approche proposée.

Le trafic aérien en Europe représente environ 30 000 vols quotidiens actuellement. Selon les prévisions de l’organisme Eurocontrol, ce trafic devrait croître de 70% d’ici l’année 2020 pour atteindre 50 000 vols quotidiens. L’espace aérien, découpé en zones géographiques appelées secteurs de contrôle, atteindra bientôt son niveau de saturation vis-à-vis des méthodes actuelles de planification et de contrôle. Afin d’augmenter la quantité de trafic que peut absorber le système, il est nécessaire de diminuer la charge de travail des contrôleurs aériens en les aidant dans leur tâche de séparation des avions. En se fondant sur les demandes de plans de vol des compagnies aériennes, nous proposons une méthode de planification des trajectoires en 4D permettant de présenter au contrôleur un trafic dont la plupart des conflits auront été évités en avance. Cette planification s’établit en deux étapes successives, ayant chacune un unique degré de liberté : une allocation de niveaux de vol permettant la résolution des conflits en croisière puis une allocation d’heures de décollage permettant de résoudre les conflits restants. Nous présentons des modèles pour ces deux problèmes d’optimisation fortement combinatoires, que nous résolvons en utilisant la programmation par contraintes ou les algorithmes évolutionnaires, ainsi que des techniques permettant de prendre en compte des incertitudes sur les heures de décollage ou le suivi de trajectoire. Les simulations conduites sur l’espace aérien français mènent à des situations où tous les conflits sont évités, avec des retards alloués de l’ordre d’une minute en moyenne (80 à 90 minutes pour le vol le plus retardé) et un écart par rapport à l’altitude optimale limité à un niveau de vol pour la quasi totalité des vols. La prise en compte d’incertitudes de manière statique dégrade fortement ces solutions peu robustes, mais nous proposons un modèle dynamique utilisant une fenêtre glissante susceptible de prendre en compte des incertitudes de quelques minutes avec un impact réduit sur le coût de l’allocation. / Air traffic in Europe represents about 30,000 flights each day and forecasts from Eurocontrol predict a growth of 70% by 2020 (50,000 flights per day). The airspace, made up of numerous control sectors, will soon be saturated given the current planification and control methods. In order to make the system able to cope with the predicted traffic growth, the air traffic controllers workload has to be reduced by automated systems that help them handle the aircraft separation task. Based on the traffic demand by airlines, this study proposes a new planning method for 4D trajectories that provides conflict-free traffic to the controller. This planning method consists of two successive steps, each handling a unique flight parameter : a flight level allocation phase followed by a ground holding scheme.We present constraint programming models and an evolutionary algorithm to solve these large scale combinatorial optimization problems, as well as techniques for improving the robustness of the model by handling uncertainties of takeoff times and trajectory prediction. Simulations carried out over the French airspace successfully solved all conflicts, with a mean of one minute allocated delay (80 to 90 minutes for the most delayed flight) and a discrepancy from optimal altitude of one flight level for most of the flights. Handling uncertainties with a static method leads to a dramatic increase in the cost of the previous non-robust solutions. However, we propose a dynamic model to deal with this matter, based on a sliding time horizon, which is likely to be able to cope with a few minutes of uncertainty with reasonable impact on the cost of the solutions.