Intelligence artificielle : vers une logistique 5.0

Les dépenses mondiales en intelligence artificielle (IA) dépasseront les 150 milliards de dollars cette année. Cette technologie pourrait-elle faire passer la logistique à l'ère du 5.0 ?

Avec la pandémie de Covid-19, la guerre en Ukraine ou le réchauffement climatique, le contexte géo-politique et climatique impacte le secteur logistique, entraînant des retards et des perturbations d’approvisionnement. De plus, l'augmentation des achats en ligne a conduit à une forte croissance de la demande de livraison à domicile en un temps record, mettant une pression supplémentaire sur les entreprises.

Selon une étude IDC, publiée en 2023, les dépenses mondiales en matière de systèmes centrés sur l'intelligence artificielle (IA) dépasseront les 150 milliards de dollars cette année. Dans un environnement où l’adaptabilité et la réactivité sont clés, cette technologie pourrait-elle être la clé d’une logistique plus agile ?

Planifier la demande et améliorer la gestion des stocks

Les algorithmes de l'IA peuvent, en s’appuyant sur les historiques de ventes, les tendances saisonnières ou les événements marché, anticiper les demandes avec précision. En utilisant ces données, les entreprises pourraient planifier la production et l'approvisionnement pour répondre à la demande et éviter les problèmes de surstockage ou de rupture de stock.

Ils pourraient réduire les coûts liés aux stocks excédentaires (les frais de stockage et les coûts d'obsolescence) et éviter les coûts liés aux ruptures de stock, préjudiciables en termes de ventes ou de réputation pour l'entreprise. Ces algorithmes peuvent également s'adapter à des situations changeantes, tels que les changements dans les tendances de consommation, les pandémies, les guerres ou les catastrophes naturelles.

"Nos algorithmes d'IA, développés avec l'aide des chercheurs du LPSM, le Laboratoire de probabilités, statistique et modélisation de Sorbonne Université/CNRS/Université Paris-Cité, prennent en charge la modélisation et la prédiction des prix et de la demande, l'optimisation des stocks chez les grossistes, la prédiction de la satisfaction clients, les recommandations personnalisées de produits… ", confiait en novembre 2022 Simon Bussy, cofondateur et directeur scientifique de Califrais, au journal Les Échos.

En utilisant l'IA pour prédire la demande, les entreprises peuvent optimiser leur chaîne d'approvisionnement tout en minimisant les coûts et en améliorant la satisfaction des clients.

Optimiser les transports pour réduire les coûts et l’impact carbone

L'IA peut analyser des données en temps réel telles que les conditions de circulation, les itinéraires alternatifs et les emplacements des entrepôts pour élaborer le meilleur itinéraire pour un transport donné. Cette capacité permet aux entreprises de minimiser les temps de transit, les coûts de transport et les émissions de gaz à effet de serre.

En utilisant l'IA pour optimiser les itinéraires de transport, les entreprises peuvent améliorer l'efficacité de leur logistique tout en réduisant leur impact environnemental. De plus, ces algorithmes peuvent aider à planifier les livraisons en fonction des disponibilités de certains clients, en minimisant les temps d'attente et en améliorant la satisfaction des clients.

Par exemple, le transporteur lituanien Girteka collecte les données de ses 9000 camions connectés qui sont ensuite analysées par des algorithmes d’IA. Ces derniers émettent des recommandations, lui permettant de réduire le temps de transport de 10% et la consommation de carburant et les émissions d'environ 7%.

D’autres technologies, comme des capteurs intégrés à des emballages, permettent de recueillir des données précieuses sur les routes empruntées et les conditions de transport. Analysées par de l’IA, elles représentent une véritable mine d’or pour les entreprises soucieuses d’optimiser leurs itinéraires de transport, leur permettant d’être plus rentables et plus respectueuses de l'environnement, tout en améliorant la satisfaction des clients.

Si l’IA fait beaucoup parler d’elle ces derniers temps, notamment depuis le lancement de ChatGPT, un agent conversationnel développé par OpenAI, il est important de rappeler que son développement ne doit pas être pris à la légère et qu’il pose également des défis : collecter des données précises et fiables, former le personnel à l'utilisation de ces technologies, et investir dans une infrastructure pour l'accueillir. Pour en tirer pleinement parti, l'IA a besoin d’une approche stratégique et d’un engagement sur le long terme de la part des entreprises.