Duncan Anderson

FlightHub · Solutions Lab · 2025

Deal Engine

Un moteur de classement en production qui évaluait en continu l’inventaire de vols en direct et fournissait des offres classées aux interfaces de marchandisage.

En production

Le problème

L’inventaire de vols en production de FlightHub contenait un très grand nombre de prix, mais le prix seul n’indique pas si un tarif est une bonne affaire. Un tarif qui semble bas sur une route peut être ordinaire sur une autre, et un même prix n’a pas le même sens selon le moment du voyage et l’historique des prix de cette route.

L’équipe de marchandisage avait besoin d’une méthode cohérente pour classer la valeur relative dans cet inventaire. Sans elle, choisir les tarifs à mettre en vedette voulait dire trier un vaste inventaire à la main, et le résultat dépendait de la personne qui regardait et du moment. Bien faire ce travail à la main dans un inventaire vaste et en changement constant n’est pas réaliste, et le faire de façon inégale signifie que les offres en vedette ne valent que le jugement de la dernière personne qui a regardé. La question à laquelle le système devait répondre était précise : pour cette route et ce contexte de voyage, à quel point ce prix est-il concurrentiel?

Ce que j’ai construit

J’ai construit Deal Engine au Solutions Lab de FlightHub. Le moteur analyse l’inventaire en direct selon trois types de contexte : la route, le moment du voyage et l’historique des prix. Il attribue ensuite à chaque tarif une note de valeur relative plutôt que de prix absolu, de sorte qu’un tarif est jugé par rapport à ce qui est normal pour sa propre route et son contexte de voyage, et non par rapport à l’ensemble du catalogue.

Le moteur fonctionne en continu. Quand l’inventaire change, les tarifs sont réévalués et le classement est reconstruit; la liste des offres reflète donc les prix actuels plutôt qu’un instantané périmé. Le résultat est un flux ordonné d’offres que lisent les interfaces de marchandisage en aval. Ces interfaces choisissent en tête d’un classement cohérent plutôt que dans l’inventaire brut. Comme chaque tarif est évalué selon les mêmes types de contexte, le classement reste cohérent d’une actualisation à l’autre et d’une route à l’autre.

La décision de conception la plus utile a été de garder le rôle du moteur restreint. Il classe l’inventaire existant. Il ne fixe ni ne modifie aucun tarif. Son rôle est de transformer un très vaste inventaire en une seule donnée d’entrée cohérente et classée pour les interfaces et les personnes en aval. Cette limite claire rendait le résultat plus facile à comprendre et à vérifier : une offre classée reflète la route, le moment et l’historique de prix qui ont servi à la noter, ou elle ne les reflète pas.

C’est aussi le genre de problème que je cherche dans le travail opérationnel en général. Une équipe fait face à une masse d’options, chaque décision se prend à la main, et la qualité du choix dépend de la personne qui regarde. Un système qui applique le même contexte à chaque option, chaque fois, ne remplace pas les personnes qui décident de ce qui est mis en vedette. Il leur donne un point de départ classé auquel elles peuvent se fier et qu’elles peuvent remettre en question.

  1. 01RécupérerLire l’inventaire de vols en direct.
  2. 02Ajouter le contexteJoindre la route, le moment et l’historique des prix.
  3. 03ÉvaluerNoter la valeur relative de chaque tarif.
  4. 04ClasserOrdonner les tarifs en offres candidates.
  5. 05AlimenterFournir la liste classée aux interfaces de marchandisage.

Ce qui reste humain

  • Le marchandisage décide comment utiliser les offres classées et lesquelles mettre en vedette.
  • Le moteur ne modifie ni les tarifs ni les prix. Il classe l’inventaire existant.

Ce qui peut être vérifié

  • Le moteur produisait un flux classé actualisé en continu, utilisé en production pendant que je travaillais chez FlightHub. J’ai quitté l’entreprise en octobre 2025 et je ne peux pas me prononcer sur son état actuel.
  • Aucune hausse de conversion, de clics ou de revenus n’est revendiquée, puisque ces indicateurs ne sont pas vérifiables publiquement.
  • Les données d’inventaire, les notes et les écrans appartiennent à FlightHub et ne sont pas montrés.

Technologies

  • Python
  • Real-Time Analytics
  • Recommendation Systems
  • SQL

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