Comment l’IA peut aider votre entreprise de logistique et de transport

Cas d’utilisation: les domaines où l’IA a l’incidence la plus marquée

Pour déterminer si, et comment, votre entreprise de logistique ou de transport pourrait tirer parti de l’IA, voici quelques cas d’utilisation.

Prévisions

L’un des principaux domaines est celui des prévisions. Les entreprises de logistique génèrent de grandes quantités de données opérationnelles et historiques, notamment sur les volumes d’expédition, les tendances de la circulation, la durée des déplacements et les mouvements des stocks. Les systèmes d’IA peuvent analyser ces données pour prédire plus précisément les conditions à venir.

Par exemple, l’IA peut aider les entreprises à prévoir les volumes d’expédition, les besoins en personnel, la durée des déplacements, la congestion routière, la demande en stocks et les retards de livraison. 

«L’IA est très efficace lorsqu’il s’agit d’exploiter des données historiques pour anticiper les opérations futures», explique Garry Ma.

Ces prévisions peuvent aider les entreprises à affecter plus efficacement leurs véhicules, leurs conductrices et conducteurs ainsi que leurs stocks, tout en réduisant les retards et les goulots d’étranglement opérationnels, ce qui permet de gagner du temps et de réaliser des économies.

Automatisation de la documentation et des tâches administratives

Un autre domaine important concerne le traitement des documents.

De nombreuses entreprises de logistique comptent toujours sur leur personnel pour saisir manuellement de l’information, comme les connaissements, les registres d’expédition, les factures et d’autres documents dans leurs systèmes opérationnels. Les outils d’IA peuvent extraire et organiser l’information contenue dans ces documents grâce à des technologies comme la reconnaissance optique de caractères (ROC), la vision par ordinateur ou de grands modèles de langage.

Par exemple, un gestionnaire de la logistique pourrait demander à un système d’IA conversationnel où se trouve une expédition, si des retards sont à prévoir ou quels conductrices ou conducteurs sont indisponibles au lieu de chercher manuellement ces renseignements dans plusieurs logiciels.

Amélioration de la visibilité et du suivi des actifs

Le suivi en temps réel constitue un autre domaine en croissance pour l’IA. De nombreuses entreprises de logistique utilisent déjà le GPS et des appareils de l’Internet des objets (IdO) pour suivre des véhicules, des expéditions et de l’équipement. L’IA peut exploiter ces données plus efficacement en optimisant les itinéraires, en estimant les heures d’arrivée et en repérant les problèmes opérationnels. 

Par exemple, les systèmes d’IA peuvent:

• suivre les expéditions et les véhicules en temps réel;
• optimiser les itinéraires de livraison;
• anticiper les retards;
• surveiller le comportement du personnel de conduite;
• repérer les détours inutiles;
• améliorer la fiabilité de la livraison.

Certains systèmes peuvent réduire la consommation d’énergie des appareils de suivi eux-mêmes. 

«L’efficacité énergétique devient importante pour le suivi prolongé des expéditions, explique Garry Ma. L’IA peut aider à prédire l’emplacement probable d’un actif sans transmettre constamment des signaux GPS, ce qui permet de ménager la batterie.»

Dans les entrepôts et les centres de distribution, des caméras alimentées par l’IA et des systèmes de vision par ordinateur peuvent également aider à surveiller les stocks, à compter les palettes et à vérifier que les produits sont aux bons endroits. Dans le cadre de certaines opérations, des robots autonomes se déplacent dans les installations et effectuent ces tâches en continu, tout en alimentant en temps réel les systèmes de gestion en données sur les stocks afin de repérer rapidement les écarts.

Vérification de l’accès et détection des fraudes

L’IA est également utilisée pour améliorer la sécurité et l’authentification dans les opérations de logistique et de transport. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent vérifier automatiquement l’autorisation d’accès de véhicules à une installation en lisant les plaques d’immatriculation et en les comparant aux listes approuvées. Cette procédure remplace les vérifications manuelles, plus lentes et plus sujettes aux erreurs.

Cette même technologie permet de vérifier que les bonnes personnes sont dans les bons véhicules, de signaler les individus non autorisés et de détecter les tentatives de fraude ou de contournement du système. Dans les entrepôts et les parcs, ce type de vérification automatisée crée une piste de vérification plus fiable des personnes et des marchandises qui circulent dans une opération.

Appui à la gestion de la demande

La gestion des fluctuations de la demande et de la capacité est une autre tâche que l’IA peut faciliter. 

Par exemple, les entreprises de transport peuvent anticiper les pics de demande de véhicules ou de volumes de livraison à l’aide des outils de prévision basés sur l’IA. Elles peuvent ensuite ajuster de façon proactive leurs effectifs, leurs itinéraires ou leurs niveaux de stocks. 

Les systèmes de vélos et trottinettes électriques en libre-service en sont de bons exemples: Un problème opérationnel fréquent est la concentration de ces véhicules dans certaines zones, tandis que d’autres en manquent.  

«Le nombre de véhicules peut être adéquat, mais sa répartition ne l’est pas, précise Garry Ma. L’IA peut prévoir où des accumulations et des pénuries pourraient survenir afin que les entreprises puissent rééquilibrer leurs véhicules de façon proactive.» 

Création de nouvelles expériences pour la clientèle

Certaines compagnies tentent des expériences client propulsées par l’IA qui vont au-delà du simple transport de personnes et de marchandises. Par exemple, les fabricants d’automobiles développent des expériences audio qui utilisent l’IA pour générer ou adapter la musique en temps réel, selon la conduite. La musique peut évoluer en fonction de facteurs comme l’accélération, l’heure de la journée, la météo ou l’environnement, offrant une expérience plus immersive sur l’autoroute, en ville ou lors d’un trajet de nuit. 

Ce type d’application dépasse les opérations logistiques de base, mais montre comment l’IA peut personnaliser les expériences de transport et créer de nouvelles possibilités de service.

Qu’est-ce qui freine l’adoption?

Malgré les nombreuses possibilités, les entreprises de logistique et de transport font toujours face à des obstacles dans la mise en œuvre de l’IA.

Selon Garry Ma, l’infrastructure numérique en fait partie. De nombreuses entreprises utilisent d’anciens systèmes qui n’ont pas été conçus pour faciliter le partage des données, ni pour prendre en charge des applications d’IA modernes. Dans d’autres cas, les données opérationnelles essentielles ne sont pas recueillies de manière suffisamment cohérente pour alimenter efficacement les systèmes d’IA.

«Sans les bonnes données et les systèmes de soutien adéquats, l’IA a ses limites», affirme Garry Ma.

C’est là que la préparation des données devient essentielle. Les entreprises doivent souvent améliorer la collecte des données, moderniser leurs systèmes, intégrer des plateformes logicielles ou clarifier leurs processus opérationnels avant de pouvoir réaliser des projets d’IA avancés. 

La préparation organisationnelle constitue un deuxième défi. Les cadres supérieurs et le personnel peuvent avoir des niveaux de maîtrise de l’IA très différents, et les personnes dirigeantes peuvent hésiter en raison des coûts, des risques de mise en œuvre ou d’une baisse temporaire de la productivité.

En pratique, cela signifie que l’adoption de l’IA relève autant de la gestion du changement que d’un projet technologique.

Prévoir une courbe d’apprentissage

Comme tout changement organisationnel d’envergure, l’adoption de l’IA peut d’abord freiner la productivité avant de produire des avantages.

Les outils plus simples peuvent avoir une courbe d’apprentissage relativement courte. Par exemple, le personnel peut facilement apprendre à utiliser l’IA générative pour rédiger des courriels ou résumer de l’information. Toutefois, les systèmes opérationnels plus sophistiqués peuvent nécessiter une intégration importante, de la formation et des modifications aux processus. Par exemple, la mise en œuvre d’un suivi des expéditions de bout en bout ou l’intégration poussée de l’IA dans les flux de travail logistiques peut temporairement ralentir les opérations, le temps que les systèmes soient configurés et que le personnel s’y adapte.

«Il y a généralement une période d’intégration et de formation, explique Garry Ma. Plus le système est étroitement intégré et complexe, plus la gestion du changement devient importante.»

Pour les dirigeants d’entreprise, l’essentiel est d’anticiper cette période de transition, plutôt que de s’attendre à des gains immédiats.

Par où commencer

Garry Ma indique que la première étape consiste à définir un objectif d’affaires clair: concentrez-vous sur des problèmes opérationnels précis plutôt que d’adopter l’IA simplement parce que la concurrence le fait. Points de départ possibles:

• Réduction du traitement manuel des documents
• Optimisation des itinéraires
• Prévision des besoins en personnel
• Visibilité accrue des expéditions
• Automatisation des communications ciblant la clientèle
• Amélioration du suivi des stocks 

Évaluez ensuite les données disponibles, celles à recueillir au besoin et les outils d’IA les mieux adaptés à l’application envisagée. 

Tous les projets ne nécessitent pas une plateforme d’IA sur mesure. Dans bien des cas, des logiciels prêts à l’emploi ou des outils opérationnels ciblés peuvent rapidement générer une valeur importante.

Savoir quand faire appel à une expertise externe

Certaines entreprises peuvent gérer elles-mêmes la mise en œuvre de solutions d’IA simples. Selon Garry Ma, l’expertise externe devient particulièrement utile pour les projets qui impliquent une intégration dans des systèmes complexes, des données sensibles ou réglementées, ou encore des systèmes opérationnels étroitement intégrés nécessitant des changements à grande échelle. 

Il faut également évaluer de façon réaliste si le personnel comprend suffisamment la technologie pour la mettre en œuvre avec succès de façon autonome.

En fin de compte, les entreprises les plus susceptibles de profiter de l’IA ne sont pas forcément celles qui adoptent les technologies les plus avancées en premier, mais celles qui l’utilisent de façon pragmatique pour résoudre les problèmes opérationnels et gagner en efficacité.

Prochaine étape

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