Dans un marché de plus en plus compétitif, la transformation digitale de la supply chain s’avère être l’un des défis les plus cruciaux pour les acteurs du secteur. Une chaîne logistique flexible et performante est devenue un avantage stratégique indéniable. Face à cette exigence, les entreprises cherchent des outils capables d’optimiser leurs processus et de les orienter vers des décisions visant à améliorer leur efficacité opérationnelle, la satisfaction client, tout en réduisant les coûts économiques et environnementaux. Dans cette quête, les nouvelles technologies, et en particulier l’Intelligence Artificielle (IA), jouent un rôle central.
L’IA, un outil d’automatisation et d’aide à la décision en logistique
L’IA se distingue par sa capacité à analyser et à corréler les données dans le but d’imiter le mode de pensée et d’action humain. Contrairement à d’autres technologies, l’IA peut améliorer ses propres performances en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique telles que le machine learning et le deep learning. Cette capacité permet à l’IA d’automatiser des tâches et d’assister les humains dans leur prise de décision.
Dans le contexte logistique, l’Intelligence Artificielle devient un outil précieux pour :
- Les tâches à faible valeur ajoutée ou répétitives, telles que le tri et le rangement de petites pièces, où l’automatisation par l’IA permet une exécution rapide avec un taux d’erreur très inférieur à l’homme.
- Les tâches à haute valeur ajoutée ou complexes, où l’IA devient un véritable outil d’aide à la décision en fournissant des informations et en effectuant des calculs complexes pour soutenir les décisions humaines.
De l’automatisation de l’inventaire à l’optimisation des tournées de livraison, en passant par la préparation de commandes et la visibilité du transport, l’intelligence artificielle offre une multitude de cas d’usage.
Par exemple, l’utilisation de drones équipés de caméras embarquées et alimentés par l’IA permet une vérification précise des stocks dans les entrepôts. Cela se traduit par une réduction des erreurs, une accélération du processus d’inventaire, une diminution des coûts opérationnels et une amélioration de la sécurité des employés, qui ne sont plus obligés de travailler en hauteur. Cette automatisation peut être effectuée de manière régulière sans immobiliser l’entrepôt pendant de longues périodes.
IA générative : une nouvelle ère d’optimisation et d’innovation pour la supply chain
Ces dernières années, l’IA générative (ou GenAI) est devenue un sujet brûlant et un véritable levier d’innovation pour les entreprises du secteur logistique. Une récente enquête de Gartner révèle que la moitié des responsables supply chain interrogés prévoient de mettre en œuvre l’IA Générative au cours des 12 prochains mois. De plus, 14% d’entre eux ont déjà commencé à mettre en œuvre ce type de projet. Cela montre qu’il y a une vraie prise de conscience du potentiel de cette technologie dans l’industrie.
L’IA générative est capable de créer du nouveau contenu de manière autonome, comme des images, des textes, des sons ou des vidéos. Contrairement à l’IA classique conçue pour résoudre des problèmes spécifiques, l’IA générative peut produire des données entièrement nouvelles et réalistes, qui n’ont pas été explicitement programmées à l’avance.
Dans le secteur de la supply chain, l’IA générative peut être appliquée de plusieurs manières pour résoudre des problèmes complexes et anticiper les besoins futurs :
- Prévision de la demande : En analysant d’importants volumes de données historiques sur les ventes, les tendances du marché et d’autres facteurs clés, l’IA est capable de modéliser en temps réel les évolutions de la demande client. Sur cette base, l’IA générative peut alors créer des scénarios optimisés pour ajuster avec précision les niveaux de stocks, les calendriers de production et les plans de distribution.
- Gestion des risques : Les systèmes d’IA générative permettent aux entreprises d’identifier et de modéliser de manière proactive les risques potentiels pour leur supply chain, en analysant des données massives provenant de multiples sources. Mais au-delà de cette capacité d’analyse prédictive, l’IA générative apporte une valeur ajoutée décisive grâce à sa faculté de générer, sur demande, des évaluations de risques détaillées, des simulations de scénarios de crise et des stratégies de réduction des risques personnalisées.
- Sélection des fournisseurs : L’intelligence artificielle générative représente un atout précieux pour optimiser le processus de sélection et d’évaluation des fournisseurs. En ingérant et analysant des données massives sur les performances passées, les capacités techniques, la structure de coûts ou encore les profils de risque des différents fournisseurs potentiels, les algorithmes d’IA générative sont en mesure de fournir des recommandations éclairées.
L’optimisation du dernier kilomètre révolutionnée par l’IA
Parmi toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement, c’est la livraison du dernier kilomètre qui cristallise les enjeux opérationnels et financiers les plus importants pour les acteurs logistiques. Celle-ci peut représenter jusqu’à la moitié des coûts d’une livraison ! L’IA et l’IA générative ont ainsi toute leur place pour optimiser les performances du dernier kilomètre. Au cœur des solutions de planification et d’optimisation des tournées, elles permettent aux acteurs logistiques de nombreux bénéfices : meilleure productivité, réduction des kilomètres parcourus, des coûts et des émissions de CO2…
Depuis presque 10 ans, les équipes de Kardinal développe un moteur d’optimisation basé sur des techniques de recherche opérationnelle et de machine learning. Basée sur des modèles mathématiques, des statistiques et des algorithmes d’optimisation, la recherche opérationnelle est une branche de l’intelligence artificielle dédiée à la prise de décision optimale. Son objectif est d’identifier la meilleure solution possible à des problèmes complexes, en analysant de multiples scénarios et en tenant compte de contraintes parfois contradictoires.
L’IA intégrée dans les solutions de Kardinal s’appuie sur de nombreuses données – telles que l’historique des volumes ou le trafic prédictif et en temps réel – pour générer des plans de transport optimisés. Nous utilisons le machine learning pour affiner nos prédictions grâce aux données collectées sur le terrain ainsi que pour identifier des problèmes qui se posent et d’en estimer les conséquences.
Par exemple, pour un transporteur livrant des colis en B2B et B2C avec des durées de livraison variables, les algorithmes de Kardinal collectent les données terrain (temps de trajet, arrivée/départ) via l’application mobile des chauffeurs. Ces données sont ensuite croisées avec de multiples variables pouvant impacter les temps de livraison (taille/poids des colis, étage, zone, type de client, etc.). Les algorithmes de machine learning identifient alors automatiquement les patterns sous-jacents pour modéliser précisément la durée de livraison en fonction du contexte. Cela permet d’optimiser les tournées en définissant des durées adaptées pour chaque point de livraison, plutôt qu’une valeur moyenne unique. L’accumulation continue de données de terrain affine la prédiction des temps de livraison, améliorant ainsi l’optimisation de manière itérative.
Basée sur l’IA, la solution d’optimisation de tournées de Kardinal fonctionne en continu : avant (calculs prédictifs), pendant (prise en compte des aléas en temps réel) et après (affinement des futures prédictions) le déroulé des tournées pour une optimisation plus proche de la réalité du terrain. Combinée aux techniques de recherche opérationnelle et de machine learning, l’IA générative propulse ainsi la logistique vers plus d’agilité, d’efficacité et de durabilité, apportant un avantage concurrentiel décisif aux entreprises.
En savoir plus : https://kardinal.ai/
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