L'étude a été menée par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT). Ils ont utilisé les données des capteurs Bluetooth installés à l'aéroport international Logan de Boston. Les capteurs ont collecté des données sur les signaux Bluetooth émis par les smartphones et autres appareils transportés par les passagers.
Les chercheurs ont développé un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser les données Bluetooth et déduire les temps d'attente aux points de contrôle de sécurité. L’algorithme a pu prédire avec précision les temps d’attente avec une erreur moyenne inférieure à 5 minutes.
Les chercheurs pensent que leur système pourrait être utilisé pour améliorer l’efficacité des opérations de sécurité aéroportuaire. En fournissant des informations en temps réel sur les temps d'attente, les voyageurs peuvent prendre des décisions plus éclairées quant au moment d'arriver à l'aéroport et au point de contrôle de sécurité à utiliser.
Le système pourrait également être utilisé pour identifier les goulots d'étranglement potentiels dans le processus de sécurité et procéder à des ajustements pour améliorer le débit. Par exemple, si le système détecte qu'un point de contrôle connaît systématiquement des temps d'attente plus longs que d'autres, du personnel supplémentaire pourrait être affecté à ce point de contrôle pour aider à réduire l'arriéré.
Les chercheurs travaillent actuellement au développement d'une application mobile qui fournirait aux voyageurs des informations en temps réel sur les temps d'attente aux contrôles de sécurité des aéroports. L'application permettrait également aux voyageurs de suivre leur progression à travers la ligne de sécurité et de recevoir des alertes lorsque leur tour d'être contrôlé approche.
Le système en est encore à ses premiers stades de développement, mais les chercheurs estiment qu’il a le potentiel d’avoir un impact significatif sur l’expérience de voyage. En fournissant des informations en temps réel sur les temps d'attente, les voyageurs peuvent éviter les longues files d'attente et planifier leurs déplacements plus efficacement. Le système pourrait également aider les aéroports à améliorer l’efficacité de leurs opérations de sécurité et à réduire la frustration des passagers.