L’intelligence artificielle connue également sous le nom de “IA”, permet aux systèmes de prendre des décisions intelligentes et d’effectuer des tâches de manière automatisée, qui ne nécessite pas l’intervention humaine. Si dans d’autres domaines, l’IA est encore au stade de la fiction, dans la Supply Chain, elle imprègne chaque année un peu plus les différentes facettes des opérations. Avec des bénéfices réels et stratégiques, l’Intelligence Artificielle apparaît comme une solution pleine de promesses.
Les entreprises qui ont investi dans l’intelligence artificielle appliquée au transport et à la logistique, ont augmenté leurs marges de plus de 5 %. D’après une étude de IBM, seuls 10% des systèmes actuels impliquent une intelligence artificielle, la marge de progression est donc très importante.
Dans le secteur de l’e-commerce où les clients veulent pouvoir obtenir leurs produits partout, tout le temps et au meilleur prix, l’IA peut se révéler extrêmement utile. En effet, l’intelligence artificielle n’a jamais été aussi mature et accessible qu’aujourd’hui notamment dans la logistique, car son environnement et son fonctionnement permettent d’imaginer de nombreuses applications de l’IA pour optimiser les processus.
Elle apporte aussi des bénéfices non négligeables dans l’optimisation du transport, notamment grâce à sa capacité à exploiter de grands volumes de données pour des prévisions encore plus fiables.
L’Intelligence Artificielle est une technologie prometteuse en pleine évolution :
- 950 startups sont dédiées à l’intelligence artificielle dans le monde ;
- 5,52 milliards de dollars ont été injectés par les investisseurs sur le secteur au premier trimestre 2018 ;
- 54% des personnes perçoivent l’IA comme vecteur d’opportunités pour la vie quotidienne ;
- 84% des responsables Supply Chain expliquent que le manque de visibilité sur leur chaîne d’approvisionnement est leur préoccupation principale ;
- +5% d’augmentation de la marge des entreprises pour ceux qui ont investi dans l’intelligence artificielle appliquée au transport et à la logistique.
Alors comment l’intelligence artificielle transforme la supply chain ? Quels sont ses avantages ? De quoi serait capable l’intelligence artificielle appliquée à la logistique ?
Autant de questions que nous avons abordées au cours de ce webinar avec Yasmina Sfeir, Marketing specialist France chez SendCloud.
Quels sont les champs d’application de l’intelligence artificielle dans le processus logistique ?
Aujourd’hui, toutes les entreprises, peu importe leur taille et la quantité de données gérées, peuvent bénéficier de l’intelligence artificielle. Finalement, là où il y a du digital, il y a (ou aura) de l’intelligence artificielle, ce qui peut vous offrir un réel avantage compétitif.
Même si l’IA n’a pas encore atteint son potentiel maximum, son champ d’action au sein de la supply chain est déjà conséquent.
L’intelligence artificielle dans l’automatisation des processus logistiques
De plus en plus d’entreprises avec des chaînes logistiques très grandes et avec un nombre important de commandes font aujourd’hui appel à l’IA pour automatiser ces processus. En effet, avec la quantité de données qui est générée par les différents maillons de la supply chain, l’IA permet d’éviter les sources d’erreurs et d’obtenir un gain de temps et d’argent.
Dans un premier temps, il faut différencier l’automatisation des processus (RPA) et l’Intelligence Artificielle. La RPA permet d’exécuter des processus de données sans grand nombre d’options possibles en reproduisant les gestes mécaniques de l’être humain. L’Intelligence Artificielle, elle, est capable d’analyser et de structurer des informations (machine learning) et ainsi de reproduire des cheminements de pensée que pourraient avoir l’humain. Bien sûr, ces concepts peuvent être utilisés en même temps au sein d’une structure.
L’automatisation des processus est un domaine où l’intelligence artificielle va utiliser le machine learning pour apprendre à identifier des phénomènes ou analyser des données grâce à des algorithmes. Ainsi, la machine va dégager des schémas et associer des réponses à des questions pour comprendre le fonctionnement de certaines situations données.
Les axes de développement principaux de la Supply Chain du futur :
- Réduction des coûts ;
- Variété ;
- Flexibilité ;
- Fiabilité des nouveaux services.
Grâce à l’IA, il est possible d’optimiser la supply chain en traitant les données, en les corrélant et en facilitant leur compréhension, notamment pour anticiper les impacts des événements externes pour prévenir les situations de crise afin de réagir rapidement à un incident.
Ainsi, grâce à l’IA, vous pouvez corréler toutes les informations pertinentes sur un fournisseur ou un client. Ce qui permet à termes, d’améliorer la performance globale de l’entreprise.
L’intelligence artificielle dans l’optimisation des transports
Les moyens de transport sont en pleine révolution, notamment pour un environnement plus durable, donc les modes de livraison sont également en mutation avec la livraison par drones, navettes autonomes, véhicules électriques… C’est sur ce point des transports autonomes que l’IA pourrait bouleverser le monde de la livraison. Google a récemment lancé son premier service de livraison par drones en Australie via sa filiale Wing. C’est aussi le cas d’Amazon qui teste son service de livraison par drone (Prime Air).
Le dernier kilomètre est la partie de la livraison la plus complexe à gérer avec des clients de plus en plus exigeants qui veulent de plus en plus de précisions sur leurs livraisons (horaires flexibles, livraison à domicile, en point relais, suivi du colis..). L’IA pourrait faciliter cette dernière étape de livraison grâce à la création d’une flotte autonome qui permettra le développement d’algorithmes pour connaître les plans satellites, les informations sur le trafic, les particularités de chaque ville pour avoir le meilleur itinéraire possible et optimiser la tournée d’un livreur.
Ce n’est pas tout, l’IA peut également prédire différents éléments comme la densité sur les routes, les probabilités d’accident et de panne, la météo et mesurer l’impact de ces éléments pour pouvoir réagir plus rapidement. Par exemple, Alibaba utilise Cainiao, sa filiale logistique pour mettre au point les itinéraires de livraison les plus efficaces, selon eux, cette technologie leur a permis de réduire de 10 % l’utilisation des véhicules et de 30 % les distances à parcourir.
La livraison représente un coût pour les entreprises. Comme les entreprises livrent de plus en plus fréquemment leurs clients avec des options de livraison multiples, pour limiter les frais, l’entreprise peut orienter le consommateur vers la solution la plus avantageuse économiquement par rapport aux ressources disponibles. C’est là que l’Intelligence Artificielle intervient puisqu’elle permet d’anticiper plusieurs choses en fonction des délais et des points de livraison.
L’une des grandes forces de l’IA, c’est sa capacité à traiter d’énormes volumes de données et de s’adapter en permanence grâce au machine learning. Elle peut aider à dimensionner les flottes et les parcs de véhicules, favoriser une meilleure planification du temps de travail des chauffeurs pour optimiser tout le processus.
L’intelligence artificielle dans la prévision des stocks
L’Intelligence Artificielle est efficace pour repérer dans des données brutes, des tendances qui ne sont pas facilement identifiables avec des méthodes analytiques traditionnelles.
Dans le domaine de la logistique, des algorithmes peuvent être appliqués pour identifier en amont les produits qui devraient se vendre plus rapidement ou plus lentement que prévu. Il est donc rendu possible la mise en place d’un inventaire très précis pour réduire les pénuries ou les excédents de marchandises. L’Intelligence Artificielle s’intéresse également aux prévisions pour aider à la prise de décision de manière à optimiser le positionnement des ressources. A partir des données, l’IA va pouvoir anticiper les intentions d’achat des consommateurs en fonction des jours, des heures, mais aussi selon d’autres facteurs comme la météo, les événements etc. Mais aussi d’améliorer la satisfaction client, en optimisant les délais de livraison et de retour.
Dans les entrepôts, l’Intelligence Artificielle change profondément la donne en gérant le cycle complet de la réception des stocks à la livraison des clients en passant par l’emballage et la préparation des commandes.
Exemples d’industries qui ont adopté l’intelligence artificielle
Engie avec l’Intelligence Artificielle de Vekia
L’IA de Vekia aide Engie à mettre en place sa supply chain sur la partie BtoC dans le but d’optimiser la gestion des stocks au niveau de l’entrepôt.
Engie a environ 14 000 interventions par jour (maintenance, réparation chauffage/climatisation…), 1 million de références sur le système d’information. Pour que le service soit parfait, le technicien devrait toujours avoir la pièce de rechange nécessaire dans son inventaire.
Avant d’en arriver là, Engie a fait appel à Vekia pour optimiser les stocks gérées par les 230 agences et automatiser les commandes auprès des entrepôts, en appliquant les techniques de machine learning pour obtenir un algorithme efficace qui reçoit les données des agences pour calculer les stocks restants et faire une proposition de commandes pour chaque point de gestion.
DHL avec l’Intelligence Artificielle Watson (IBM)
DHL a utilisé Watson pour prévoir les fluctuations des volumes d’expédition avant qu’elles ne se produisent. Le but de mettre en place ce type de technologie d’Intelligence Artificielle est d’utiliser la reconnaissance avancée d’images pour suivre l’état des expéditions afin, notamment, de prévoir les retards de transit.
Aujourd’hui, l’IA est déjà utilisée dans les grandes lignes de production de l’ingénierie et de l’industrie. Elle aide à gérer la maintenance et la rationalisation de la production notamment grâce à la reconnaissance d’images et au machine learning. L’IA aide tout le processus logistique dans chaque étape pour devenir plus proactif et prédictif.
Quelques outils permettant d’intégrer l’Intelligence Artificielle à sa supply chain
Il existe des plateformes dans lesquelles, c’est à vous de développer la technologie IA, avec un environnement adapté et des outils facilitant l’implémentation de votre modèle, telles que :
- Cloud AI de Google
- AWS SageMakers de Amazon
- Azure AI
Il existe également des plateformes SaaS, les plus connues sont :
- Les services Amazon (Comprehend, polly, etc.)
- Les services Microsoft (Azure Cognitive Services)
- Services google (Google Cloud Vision API)
Enfin, il existe des librairies de machine learning aussi disponibles qui sont :
- TensorFlow (python, java)
- Pytorch (python)
- Keras (surcouche de TensorFlow)
- Scikit-learn (python)
- Dl4j (java)
Alors pour tout savoir sur l’influence de l’intelligence artificielle sur le secteur de la logistique, regardez le replay de notre webinar !
