Procédé d’amélioration de l’efficacité de carburant d’un vol d’aéronef, le procédé comprenant : stocker, dans une mémoire de données de plan de vol, un plan de vol pour le vol de l’aéronef, le plan de vol comprenant une route prévue pour le vol de l’aéronef, une piste d’atterrissage prévue à un aérodrome de destination et une heure et une date d’arrivée prévues à l’aérodrome de destination ; stocker, dans une mémoire de données météorologiques, des données météorologiques prédites correspondant au voisinage de l’aéroport à l’heure et à la date d’arrivée prévues ; recevoir, à un premier module de cartographie de grappes d’un module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, la route prévue pour le vol de l’aéronef, la piste d’atterrissage prévue à un aérodrome de destination, et les données météorologiques prédites correspondant au voisinage de l’aérodrome de destination à l’heure et à la date d’arrivée prévues ; déterminer, par le premier module de cartographie de grappes, sur la base de l’apprentissage automatique entraîné du module de prédiction, une route d’arrivée prédite et une piste d’atterrissage prédite ; déterminer, par un deuxième module de cartographie de grappes du module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, sur la base de la route d’arrivée prédite et de la piste d’atterrissage prédite, une ou plusieurs trajectoires de vol de descente pour le vol de l’aéronef ; filtrer, par un filtre de trajectoires du module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, pour obtenir les trajectoires de vol de descente les plus probables, classées chacune par une probabilité conditionnelle basée sur un ou plusieurs facteurs environnementaux ; déterminer, par un module de prédiction de distance du module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, une distance correspondant à chacune des trajectoires de vol de descente les plus probables ; et sortir, à un pilote, l’une ou les plusieurs trajectoires de vol de descente les plus probables et les distances correspondantes ; dans lequel le modèle de prédiction par apprentissage automatique entraîné est entraîné sur la base des données de vols historiques de l’aéronef. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre déterminer un emplacement de début de descente recommandé correspondant à la distance déterminée pour la trajectoire de vol de descente la plus probable sur la base d’un angle de descente désiré et de données de vitesse du vent des données météorologiques prédites. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre sortir, au pilote, l’emplacement de début de descente recommandé. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre sortir, à un système directeur de vol de l’avionique de l’aéronef, l’emplacement de début de descente recommandé et l’angle de descente désiré pour contrôler un système de pilotage automatique associé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination de la route d’arrivée prédite et de la piste d’atterrissage prédite par le premier module de regroupement utilise une classification hiérarchique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination d’une ou de plusieurs trajectoires de vol de descente pour le vol de l’aéronef par le deuxième module de regroupement utilise une classification basée sur la densité. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où le module de prédiction par apprentissage automatique entraîné est entraîné sur la base des données de vols historiques de l’aéronef correspondant uniquement à l’aéronef et/ou au vol de l’aéronef. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’un ou les plusieurs facteurs environnementaux comprennent un ou plusieurs d’entre l’heure du jour de l’atterrissage prévu, le jour de la semaine de l’atterrissage prévu, le niveau de précipitation dans le voisinage de l’aérodrome de destination à l’heure d’atterrissage prévue, la distance de visibilité dans le voisinage de l’aérodrome de destination à l’heure d’atterrissage prévue, la vitesse du vent dans le voisinage de l’aérodrome de destination à l’heure d’atterrissage prévue ou la direction du vent dans le voisinage de l’aérodrome de destination à l’heure d’atterrissage prévue. Procédé d’entraînement d’un module d’apprentissage automatique pour prédire les trajectoires de vol de descente les plus probables, le procédé comprenant : recevoir une indication d’une route projetée pour une pluralité de vols historiques d’un aéronef ; recevoir, pour chaque vol historique de l’aéronef, des données de vol enregistrées de l’aéronef, les données de vol enregistrées comprenant les données de position de l’aéronef et les données de cap de l’aéronef, les données de position formant une trajectoire pour chaque vol de l’aéronef parmi la pluralité de vols historiques de l’aéronef ; recevoir une indication du relèvement magnétique de chaque piste parmi une pluralité de pistes à un aérodrome de destination ; déterminer, pour chaque vol historique de l’aéronef, quelle piste a été utilisée pour l’atterrissage parmi la pluralité de pistes à l’aérodrome de destination et qu’elle était la direction d’approche à cette piste, sur la base des données de position de l’aéronef et/ou des données de cap de l’aéronef ; faire une première analyse par grappes, à un premier module de regroupement du module d’apprentissage automatique, configurée pour regrouper des trajectoires ayant la même piste d’atterrissage et la même direction d’approche déterminées dans une pluralité de grappes ; faire, pour chacune de la pluralité de grappes, une deuxième analyse par grappes, à un deuxième module de regroupement du module d’apprentissage automatique, configurée pour regrouper des trajectoires sur la base de la distance entre des trajectoires respectives afin de déterminer un jeu consolidé de trajectoires ; et déterminer, pour chaque jeu consolidé de trajectoires, à un module de régression, une probabilité conditionnelle basée sur un ou plusieurs facteurs environnementaux. Procédé de prédiction des paramètres optimaux pour une phase de descente d’aéronef, le procédé comprenant : entraîner un module d’apprentissage automatique en : recevant, pour chacun d’une pluralité de vols historiques d’un aéronef, des données de vol enregistrées de l’aéronef, les données de vol enregistrées comprenant les données de consommation de carburant de l’aéronef, les données de vitesse verticale de l’aéronef, les données de vitesse indiquée de l’aéronef, les données de vitesse du vent basées sur l’altitude et les données de température ambiante basées sur l’altitude ; divisant une altitude de descente en une pluralité de sous-sections d’altitude ; déterminant, pour chaque sous-section d’altitude de chacun de la pluralité de vols historiques de l’aéronef, le temps pris et la quantité de consommation de carburant de l’aéronef pour la descente à travers la sous-section d’altitude sur la base des données de vol enregistrées ; et associant chaque sous-section d’altitude de chacun de la pluralité de vols historiques de l’aéronef à la vitesse du vent enregistrée, la température ambiante et la vitesse indiquée ou la vitesse Mach de l’aéronef ; pour une descente future de l’aéronef ayant des données de plan de vol spécifiées et une altitude prédite sur la base de données météorologiques, examiner par itération les vitesses de descente pour chaque sous-section d’altitude, et faire une prédiction du temps global pris et du carburant consommé pour chaque descente ; et comparer les prédictions et sélectionner le scénario de descente ayant la consommation en carburant la plus basse dans une plage de temps désirée.