Les acteurs du transport et de la logistique recherchent des solutions agiles et flexibles pour renforcer la résilience de la chaîne d'approvisionnement.
Les acteurs du transport et de la logistique recherchent des solutions agiles et flexibles pour renforcer la résilience de la chaîne d'approvisionnement. Les avancées technologiques en matière d'intelligence artificielle (IA), de big data, d'informatique en nuage et d'internet des objets ("internet of things", IoT) offrent cette possibilité.
L'intégration de l'IA dans le transport et la logistique devrait aider les entreprises à atteindre des performances de niveau supérieur. Il s'agit de tirer parti de solutions d'IA qui offrent des capacités telles que l'optimisation des itinéraires et l'inspection visuelle.
Des études indiquent que l'IA dans les transports devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 22,7 % entre 2022 et 2032. La taille du marché est évaluée à 3,67 milliards de dollars et devrait dépasser les 23 milliards de dollars d'ici 2032[1]. Selon un rapport de McKinsey, les solutions basées sur l'IA dans la chaîne d'approvisionnement améliorent les coûts logistiques de 15 % et les niveaux de service de 65 %[2].
Cet article explore les différentes façons dont l'IA influe sur le secteur du transport et de la logistique, les avantages qui en découlent, etc.
Le Machine Learning (ML), le Deep Learning, la vision artificielle et le traitement du langage naturel ("Natural Language Processing", NLP) sont quelques-unes des technologies de l'IA qui alimentent différentes applications.
Voici quelques-uns des cas d'utilisation de l'IA dans le transport et la logistique.
L'optimisation des itinéraires par l'IA utilise le machine learning et l'analyse prédictive pour déterminer des itinéraires efficaces. Les algorithmes les plus courants utilisés dans les solutions d'optimisation d'itinéraires sont le clustering, la génétique, le renforcement et l'intelligence en essaim[3]. Leur utilisation permet de construire des systèmes d'IA qui analysent les données historiques et en temps réel pour produire des itinéraires idéaux.
Les progrès de l'IA logistique ont permis d'utiliser des techniques de prédiction et de reconnaissance de modèles. Des modèles peuvent être construits pour déterminer les couloirs routiers qui ont des performances favorables ou défavorables dans certaines conditions.
Grâce aux applications mobiles, aux CRM et à l'intégration ERP, les solutions d'optimisation des tournées aident les chauffeurs et le personnel de back-office à économiser des ressources et à améliorer l'efficacité. Des entreprises comme Amazon, Coca-Cola et FedEx utilisent l'optimisation des tournées pour leurs livraisons[4].
Traditionnellement, des aspects tels que la maintenance des véhicules, la prévision de la demande et la gestion des stocks étaient réactifs. Ces processus étaient inefficaces et gourmands en ressources. Les modèles d'IA peuvent passer au crible de vastes quantités de données et offrir des approches proactives.
Les solutions de modélisation prédictive utilisent des algorithmes tels que les arbres de décision, la régression, les réseaux neuronaux et les méthodes d'ensemble[5]. Elles s'efforcent de dégager des tendances et des idées à partir des données et de les utiliser pour découvrir des modèles futurs. Par exemple, en se basant sur des facteurs tels que les habitudes d'utilisation, le kilométrage, le modèle et les problèmes récurrents, les systèmes d'IA peuvent aider à prévoir les calendriers d'entretien des véhicules.
Hitachi AI a intégré l'IA dans les transports en utilisant un algorithme de diagnostic prédictif. L'entreprise recueille les données de son parc automobile, et l'algorithme extrait et analyse les données. Le système peut détecter des signes de défaillance lorsqu'il est alimenté par des données présentant des caractéristiques de détérioration[6].
Les drones sont sur le point d'avoir un impact significatif sur la logistique du commerce électronique, les fournitures médicales d'urgence et les livraisons de produits alimentaires. Ils sont également utiles pour l'exécution des commandes dans les grands entrepôts, l'accès aux sites éloignés, les livraisons urgentes et les livraisons sur le dernier kilomètre.
L'IA travaille avec d'autres technologies, telles que la cartographie géospatiale et l'nternet des Objets (IdO), en recevant et en traitant des informations à la volée. Elle aide les drones à détecter et à éviter les objets tout en percevant leur environnement. Les principales techniques utilisées sont le machine learning et le computer vision (vision par ordinateur)[7].
L'utilisation de l'IA dote les drones des capacités suivantes:
Walmart et le géant du commerce électronique Amazon ont déployé des technologies de drones pour les livraisons dans différents États[8]. 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 matière de vision par ordinateur pour détecter les obstacles, tels que d'autres aéronefs, lors de ses opérations de vol [9].
Les chaînes d'approvisionnement peuvent tirer parti de l'apprentissage automatique et des modèles de vision par ordinateur pour améliorer le contrôle de la qualité. Parmi les algorithmes utilisés pour les modèles d'inspection visuelle figurent les réseaux neuronaux à convolution ("convolution neural networks", CNN) et les algorithmes de détection d'objets. Avec des systèmes d'inspection formés à reconnaître des modèles, il est plus facile d'identifier les produits défectueux.
Des entreprises comme DHL utilisent des bras robotisés alimentés par l'IA pour trier et prélever des colis de toute forme et de tout emballage. Le robot utilise des capacités de vision 2D et 3D pour ses opérations[10]. De même, Amazon utilise sa solution d'inspection visuelle alimentée par l'IA pour identifier les produits endommagés[11] dans son centre de traitement des commandes.
Le marché mondial des chatbots était évalué à 5,13 millions de dollars en 2022. Le marché se développera à un taux de croissance annuel composé de 23,3 % entre 2023 et 2030[12]. Les chatbots alimentés par l'IA peuvent aider à différents niveaux d'interactions et d'expérience client. Par exemple, ils peuvent aider à gérer les expéditions, fournir un état des commandes, modifier les commandes et répondre aux questions les plus fréquentes.
Les chatbots permettent de libérer les ressources humaines des tâches routinières et répétitives. Ils peuvent offrir aux clients une expérience efficace tout au long du cycle de vie de la chaîne d'approvisionnement en proposant des réponses immédiates.
DHL utilise des chatbots qui tirent parti de l'apprentissage automatique pour aider les clients internationaux à passer la douane. Il aide également les petits clients à déterminer le classement tarifaire correct de leurs marchandises, ce qui permet un dédouanement plus rapide[13]. De même, UPS utilise un assistant virtuel sur son site web pour répondre instantanément aux questions de base[14].
Comprendre la demande future est essentiel pour les entreprises de logistique. Les systèmes pilotés par l'IA peuvent analyser les données historiques, les tendances du marché et d'autres facteurs externes pour générer des prévisions de demande précises. Cela permet aux entreprises de planifier leurs opérations logistiques de manière appropriée, de la commande à l'expédition.
Grâce à l'apprentissage continu, les systèmes basés sur l'IA deviennent plus intelligents, ce qui facilite la planification stratégique et la prise de décision. Ils peuvent prendre en compte différentes variables, aidant ainsi les entreprises à affiner leurs plans de transport, leurs niveaux de stocks et l'allocation de leurs ressources.
Les entreprises de transport et de logistique continuent de miser sur l'automatisation. Les progrès constants de l'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique ont entraîné une augmentation du nombre de véhicules autonomes et d'outils robotiques.
Des entreprises comme Amazon, UPS et FedEx testent déjà des véhicules autonomes pour répondre à leurs besoins en matière de transport et de logistique. Par exemple, UPS s'est associé à Waymo pour expérimenter le ramassage de colis à l'aide de véhicules autonomes aux États-Unis[15].
Les entreprises tirent de multiples avantages de l'intégration de l'IA dans leurs opérations de transport et de logistique.
Voici les cinq principaux avantages de l'utilisation de l'IA dans ce domaine.
Réduction des coûts opérationnels : L'adoption de l'IA a montré qu'elle pouvait permettre de réduire les coûts à différents niveaux. Par exemple, en utilisant des modèles d'optimisation des itinéraires, les entreprises de transport peuvent réduire la consommation de carburant et les coûts liés à l'usure.
Amélioration de la sécurité : L'exploitation de l'IA peut contribuer à renforcer la sécurité, en particulier dans le secteur des transports. Lors de la sélection des itinéraires optimaux, les systèmes alimentés par l'IA identifient les risques potentiels tels que les accidents, le mauvais temps ou les routes. Les mises à jour en temps réel aident les conducteurs et les opérateurs à réduire les risques d'accident.
De plus, les drones et les véhicules autonomes utilisent des systèmes intelligents qui les aident à éviter les situations dangereuses.
Meilleure satisfaction des clients : Les chatbots équipés de NLP peuvent fournir une assistance fiable aux demandes des clients. Ils peuvent apprendre les préférences des clients et procéder à une analyse des sentiments pour fournir de meilleures réponses ou lancer d'autres processus. Par exemple, les chatbots peuvent donner des délais de livraison en temps réel ou même répondre aux demandes de changement des clients.
Efficacité accrue : L'intégration de l'IA dans les systèmes existants est un moyen de continuer à améliorer l'efficacité par le biais de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, les prévisions de la demande basées sur l'IA facilitent la prédiction de la demande, évitent les ruptures de stock et automatisent le réapprovisionnement. Il n'est plus nécessaire d'utiliser des feuilles de travail manuelles susceptibles d'être entachées de biais et d'erreurs humaines.
Économiser les ressources : L'utilisation efficace du temps et de la main-d'œuvre est dans l'intérêt de toute entreprise de transport et de logistique. L'utilisation d'applications d'inspection visuelle alimentées par l'IA pour le tri et la détection des défauts permet d'économiser du temps et de la main-d'œuvre. En outre, les drones alimentés par l'IA promettent des livraisons plus rapides, tandis que les robots réduisent le travail manuel pour les tâches répétitives.
L'impact transformateur de l'IA dans l'industrie du transport et de la logistique est évident grâce aux nombreuses applications déjà utilisées. Les systèmes pilotés par l'IA facilitent la découverte des tendances et des modèles, ce qui permet de prendre des décisions éclairées.
Le dynamisme des secteurs du transport et de la logistique en fait un domaine de prédilection pour les innovations en matière d'IA. L'analyse prédictive, la livraison par drone et les véhicules autonomes continuent de stimuler l'industrie du transport. D'autre part, l'IA dans la logistique a connu des progrès notables dans l'utilisation d'applications de chatbot, d'applications de prévision de la demande et d'outils d'inspection visuelle. Collectivement, ces avancées aident les entreprises à économiser sur les coûts, la main-d'œuvre et le temps.
Written by Baptiste Aelbrecht
