Les acteurs du transport et de la logistique recherchent des solutions agiles et flexibles pour renforcer la r\u00e9silience de la cha\u00eene d’approvisionnement. Les avanc\u00e9es technologiques en mati\u00e8re d’intelligence artificielle (IA), de big data, d’informatique en nuage et d’internet des objets (\u00ab\u00a0internet of things\u00a0\u00bb, IoT) offrent cette possibilit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n
L’int\u00e9gration de l’IA dans le transport et la logistique devrait aider les entreprises \u00e0 atteindre des performances de niveau sup\u00e9rieur. Il s’agit de tirer parti de solutions d’IA qui offrent des capacit\u00e9s telles que l’optimisation des itin\u00e9raires et l’inspection visuelle. <\/p>\n\n\n\n
Des \u00e9tudes indiquent que l’IA dans les transports devrait cro\u00eetre \u00e0 un taux de croissance annuel compos\u00e9 de 22,7 % entre 2022 et 2032. La taille du march\u00e9 est \u00e9valu\u00e9e \u00e0 3,67 milliards de dollars et devrait d\u00e9passer les 23 milliards de dollars d’ici 20321<\/a><\/sup>. Selon un rapport de McKinsey, les solutions bas\u00e9es sur l’IA dans la cha\u00eene d’approvisionnement am\u00e9liorent les co\u00fbts logistiques de 15 % et les niveaux de service de 65 %2<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Cet article explore les diff\u00e9rentes fa\u00e7ons dont l’IA influe sur le secteur du transport et de la logistique, les avantages qui en d\u00e9coulent, etc.<\/p>\n\n\n\n Le Machine Learning (ML), le Deep Learning, la vision artificielle et le traitement du langage naturel (\u00ab\u00a0Natural Language Processing\u00a0\u00bb, NLP) sont quelques-unes des technologies de l’IA qui alimentent diff\u00e9rentes applications.<\/p>\n\n\n\n L’optimisation des itin\u00e9raires par l’IA utilise le machine learning et l’analyse pr\u00e9dictive pour d\u00e9terminer des itin\u00e9raires efficaces. Les algorithmes les plus courants utilis\u00e9s dans les solutions d’optimisation d’itin\u00e9raires sont le clustering, la g\u00e9n\u00e9tique, le renforcement et l’intelligence en essaim3<\/a><\/sup>. Leur utilisation permet de construire des syst\u00e8mes d’IA qui analysent les donn\u00e9es historiques et en temps r\u00e9el pour produire des itin\u00e9raires id\u00e9aux. <\/p>\n\n\n\n Les progr\u00e8s de l’IA logistique ont permis d’utiliser des techniques de pr\u00e9diction et de reconnaissance de mod\u00e8les. Des mod\u00e8les peuvent \u00eatre construits pour d\u00e9terminer les couloirs routiers qui ont des performances favorables ou d\u00e9favorables dans certaines conditions.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce aux applications mobiles, aux CRM et \u00e0 l’int\u00e9gration ERP, les solutions d’optimisation des tourn\u00e9es aident les chauffeurs et le personnel de back-office \u00e0 \u00e9conomiser des ressources et \u00e0 am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9. Des entreprises comme Amazon, Coca-Cola et FedEx utilisent l’optimisation des tourn\u00e9es pour leurs livraisons4<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Traditionnellement, des aspects tels que la maintenance des v\u00e9hicules, la pr\u00e9vision de la demande et la gestion des stocks \u00e9taient r\u00e9actifs. Ces processus \u00e9taient inefficaces et gourmands en ressources. Les mod\u00e8les d’IA peuvent passer au crible de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et offrir des approches proactives.<\/p>\n\n\n\n Les solutions de mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive utilisent des algorithmes tels que les arbres de d\u00e9cision, la r\u00e9gression, les r\u00e9seaux neuronaux et les m\u00e9thodes d’ensemble5<\/a><\/sup>. Elles s’efforcent de d\u00e9gager des tendances et des id\u00e9es \u00e0 partir des donn\u00e9es et de les utiliser pour d\u00e9couvrir des mod\u00e8les futurs. Par exemple, en se basant sur des facteurs tels que les habitudes d’utilisation, le kilom\u00e9trage, le mod\u00e8le et les probl\u00e8mes r\u00e9currents, les syst\u00e8mes d’IA peuvent aider \u00e0 pr\u00e9voir les calendriers d’entretien des v\u00e9hicules.<\/p>\n\n\n\n Hitachi AI a int\u00e9gr\u00e9 l’IA dans les transports en utilisant un algorithme de diagnostic pr\u00e9dictif. L’entreprise recueille les donn\u00e9es de son parc automobile, et l’algorithme extrait et analyse les donn\u00e9es. Le syst\u00e8me peut d\u00e9tecter des signes de d\u00e9faillance lorsqu’il est aliment\u00e9 par des donn\u00e9es pr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques de d\u00e9t\u00e9rioration6<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les drones sont sur le point d’avoir un impact significatif sur la logistique du commerce \u00e9lectronique, les fournitures m\u00e9dicales d’urgence et les livraisons de produits alimentaires. Ils sont \u00e9galement utiles pour l’ex\u00e9cution des commandes dans les grands entrep\u00f4ts, l’acc\u00e8s aux sites \u00e9loign\u00e9s, les livraisons urgentes et les livraisons sur le dernier kilom\u00e8tre.<\/p>\n\n\n\n L’IA travaille avec d’autres technologies, telles que la cartographie g\u00e9ospatiale et l’nternet des Objets (IdO), en recevant et en traitant des informations \u00e0 la vol\u00e9e. Elle aide les drones \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 \u00e9viter les objets tout en percevant leur environnement. Les principales techniques utilis\u00e9es sont le machine learning et le computer vision (vision par ordinateur)7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’utilisation de l’IA dote les drones des capacit\u00e9s suivantes:<\/p>\n\n\n\n Walmart et le g\u00e9ant du commerce \u00e9lectronique Amazon ont d\u00e9ploy\u00e9 des technologies de drones pour les livraisons dans diff\u00e9rents \u00c9tats8<\/a><\/sup>. Par exemple, Walmart a conclu un partenariat avec DroneUp, une plateforme de livraison par drone autonome et un fournisseur de services. L’entreprise s’appuie sur l’IA Casia G et la technologie en mati\u00e8re de vision par ordinateur pour d\u00e9tecter les obstacles, tels que d’autres a\u00e9ronefs, lors de ses op\u00e9rations de vol9<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les cha\u00eenes d’approvisionnement peuvent tirer parti de l’apprentissage automatique et des mod\u00e8les de vision par ordinateur pour am\u00e9liorer le contr\u00f4le de la qualit\u00e9. Parmi les algorithmes utilis\u00e9s pour les mod\u00e8les d’inspection visuelle figurent les r\u00e9seaux neuronaux \u00e0 convolution (\u00ab\u00a0convolution neural networks\u00a0\u00bb, CNN) et les algorithmes de d\u00e9tection d’objets. Avec des syst\u00e8mes d’inspection form\u00e9s \u00e0 reconna\u00eetre des mod\u00e8les, il est plus facile d’identifier les produits d\u00e9fectueux.<\/p>\n\n\n\n Des entreprises comme DHL utilisent des bras robotis\u00e9s aliment\u00e9s par l’IA pour trier et pr\u00e9lever des colis de toute forme et de tout emballage. Le robot utilise des capacit\u00e9s de vision 2D et 3D pour ses op\u00e9rations10<\/a><\/sup>. De m\u00eame, Amazon utilise sa solution d’inspection visuelle aliment\u00e9e par l’IA pour identifier les produits endommag\u00e9s11<\/a><\/sup> dans son centre de traitement des commandes.<\/p>\n\n\n\n Le march\u00e9 mondial des chatbots \u00e9tait \u00e9valu\u00e9 \u00e0 5,13 millions de dollars en 2022. Le march\u00e9 se d\u00e9veloppera \u00e0 un taux de croissance annuel compos\u00e9 de 23,3 % entre 2023 et 203012<\/a><\/sup>. Les chatbots aliment\u00e9s par l’IA peuvent aider \u00e0 diff\u00e9rents niveaux d’interactions et d’exp\u00e9rience client. Par exemple, ils peuvent aider \u00e0 g\u00e9rer les exp\u00e9ditions, fournir un \u00e9tat des commandes, modifier les commandes et r\u00e9pondre aux questions les plus fr\u00e9quentes.<\/p>\n\n\n\n Les chatbots permettent de lib\u00e9rer les ressources humaines des t\u00e2ches routini\u00e8res et r\u00e9p\u00e9titives. Ils peuvent offrir aux clients une exp\u00e9rience efficace tout au long du cycle de vie de la cha\u00eene d’approvisionnement en proposant des r\u00e9ponses imm\u00e9diates.<\/p>\n\n\n\n DHL utilise des chatbots qui tirent parti de l’apprentissage automatique pour aider les clients internationaux \u00e0 passer la douane. Il aide \u00e9galement les petits clients \u00e0 d\u00e9terminer le classement tarifaire correct de leurs marchandises, ce qui permet un d\u00e9douanement plus rapide13<\/a><\/sup>. De m\u00eame, UPS utilise un assistant virtuel sur son site web pour r\u00e9pondre instantan\u00e9ment aux questions de base.<\/p>\n\n\n\n Comprendre la demande future est essentiel pour les entreprises de logistique. Les syst\u00e8mes pilot\u00e9s par l’IA peuvent analyser les donn\u00e9es historiques, les tendances du march\u00e9 et d’autres facteurs externes pour g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9visions de demande pr\u00e9cises. Cela permet aux entreprises de planifier leurs op\u00e9rations logistiques de mani\u00e8re appropri\u00e9e, de la commande \u00e0 l’exp\u00e9dition. <\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage continu, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA deviennent plus intelligents, ce qui facilite la planification strat\u00e9gique et la prise de d\u00e9cision. Ils peuvent prendre en compte diff\u00e9rentes variables, aidant ainsi les entreprises \u00e0 affiner leurs plans de transport, leurs niveaux de stocks et l’allocation de leurs ressources.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises de transport et de logistique continuent de miser sur l’automatisation. Les progr\u00e8s constants de l’IA et des algorithmes d’apprentissage automatique ont entra\u00een\u00e9 une augmentation du nombre de v\u00e9hicules autonomes et d’outils robotiques. <\/p>\n\n\n\n Des entreprises comme Amazon, UPS et FedEx testent d\u00e9j\u00e0 des v\u00e9hicules autonomes pour r\u00e9pondre \u00e0 leurs besoins en mati\u00e8re de transport et de logistique. Par exemple, UPS s’est associ\u00e9 \u00e0 Waymo pour exp\u00e9rimenter le ramassage de colis \u00e0 l’aide de v\u00e9hicules autonomes aux \u00c9tats-Unis14<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises tirent de multiples avantages de l’int\u00e9gration de l’IA dans leurs op\u00e9rations de transport et de logistique.<\/p>\n\n\n\n Voici les cinq principaux avantages de l’utilisation de l’IA dans ce domaine.<\/p>\n\n\n\n R\u00e9duction des co\u00fbts op\u00e9rationnels :<\/strong> L’adoption de l’IA a montr\u00e9 qu’elle pouvait permettre de r\u00e9duire les co\u00fbts \u00e0 diff\u00e9rents niveaux. Par exemple, en utilisant des mod\u00e8les d’optimisation des itin\u00e9raires, les entreprises de transport peuvent r\u00e9duire la consommation de carburant et les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l’usure. <\/p>\n\n\n\n Am\u00e9lioration de la s\u00e9curit\u00e9 : <\/strong>L’exploitation de l’IA peut contribuer \u00e0 renforcer la s\u00e9curit\u00e9, en particulier dans le secteur des transports. Lors de la s\u00e9lection des itin\u00e9raires optimaux, les syst\u00e8mes aliment\u00e9s par l’IA identifient les risques potentiels tels que les accidents, le mauvais temps ou les routes. Les mises \u00e0 jour en temps r\u00e9el aident les conducteurs et les op\u00e9rateurs \u00e0 r\u00e9duire les risques d’accident. De plus, les drones et les v\u00e9hicules autonomes utilisent des syst\u00e8mes intelligents qui les aident \u00e0 \u00e9viter les situations dangereuses.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Meilleure satisfaction des clients :<\/strong> Les chatbots \u00e9quip\u00e9s de NLP peuvent fournir une assistance fiable aux demandes des clients. Ils peuvent apprendre les pr\u00e9f\u00e9rences des clients et proc\u00e9der \u00e0 une analyse des sentiments pour fournir de meilleures r\u00e9ponses ou lancer d’autres processus. Par exemple, les chatbots peuvent donner des d\u00e9lais de livraison en temps r\u00e9el ou m\u00eame r\u00e9pondre aux demandes de changement des clients. <\/p>\n\n\n\n Efficacit\u00e9 accrue :<\/strong> L’int\u00e9gration de l’IA dans les syst\u00e8mes existants est un moyen de continuer \u00e0 am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 par le biais de la gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement. Par exemple, les pr\u00e9visions de la demande bas\u00e9es sur l’IA facilitent la pr\u00e9diction de la demande, \u00e9vitent les ruptures de stock et automatisent le r\u00e9approvisionnement. Il n’est plus n\u00e9cessaire d’utiliser des feuilles de travail manuelles susceptibles d’\u00eatre entach\u00e9es de biais et d’erreurs humaines.<\/p>\n\n\n\n \u00c9conomiser les ressources :<\/strong> L’utilisation efficace du temps et de la main-d’\u0153uvre est dans l’int\u00e9r\u00eat de toute entreprise de transport et de logistique. L’utilisation d’applications d’inspection visuelle aliment\u00e9es par l’IA pour le tri et la d\u00e9tection des d\u00e9fauts permet d’\u00e9conomiser du temps et de la main-d’\u0153uvre. En outre, les drones aliment\u00e9s par l’IA promettent des livraisons plus rapides, tandis que les robots r\u00e9duisent le travail manuel pour les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives.<\/p>\n\n\n\n L’impact transformateur de l’IA dans l’industrie du transport et de la logistique est \u00e9vident gr\u00e2ce aux nombreuses applications d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9es. Les syst\u00e8mes pilot\u00e9s par l’IA facilitent la d\u00e9couverte des tendances et des mod\u00e8les, ce qui permet de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n Le dynamisme des secteurs du transport et de la logistique en fait un domaine de pr\u00e9dilection pour les innovations en mati\u00e8re d’IA. L’analyse pr\u00e9dictive, la livraison par drone et les v\u00e9hicules autonomes continuent de stimuler l’industrie du transport. D’autre part, l’IA dans la logistique a connu des progr\u00e8s notables dans l’utilisation d’applications de chatbot, d’applications de pr\u00e9vision de la demande et d’outils d’inspection visuelle. Collectivement, ces avanc\u00e9es aident les entreprises \u00e0 \u00e9conomiser sur les co\u00fbts, la main-d’\u0153uvre et le temps.<\/p>\n\n\n\n Les acteurs du transport et de la logistique recherchent des solutions agiles et flexibles pour renforcer la r\u00e9silience de la cha\u00eene d’approvisionnement. Les avanc\u00e9es technologiques en mati\u00e8re d’intelligence artificielle (IA), de big data, d’informatique en nuage et d’internet des objets (\u00ab\u00a0internet of things\u00a0\u00bb, IoT) offrent cette possibilit\u00e9. 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Optimisation des itin\u00e9raires<\/h3>\n\n\n\n
L’analyse pr\u00e9dictive<\/h3>\n\n\n\n
Les drones de livraison<\/h3>\n\n\n\n
\n
Inspection visuelle\/d\u00e9tection des dommages<\/h3>\n\n\n\n
Chatbots (assistants IA)<\/h3>\n\n\n\n
Pr\u00e9vision de la demande<\/h3>\n\n\n\n
L’automatisation au service de la conduite<\/h3>\n\n\n\n
Les avantages de l’IA dans le transport et la logistique : <\/h2>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n
Sources<\/h2>\n\n\n