Quand l’IA vous transporte dans le futur de la supply chain

Et si l’intelligence artificielle était le remède aux maux du secteur des transports et de la logistique ? C’est l’une des questions que se pose le secteur à l’heure de sa transformation numérique.

C’est un fait, le secteur de la supply chain est souvent le parent pauvre de l’entreprise. Peu outillé, encore moins automatisé, à part pour quelques puissants tels qu’Amazon et Alibaba, il n’y a pas encore si longtemps, bon nombre de tâches se faisaient encore à l’aide de vieux outils, dans le feu de l’action, toujours en réactif. Mais la donne a changé, à plusieurs égards. Le monde de la supply chain est confronté à plusieurs tendances et défis. 

Tout d’abord, le secteur connaît une concentration qui rebat en permanence les cartes des acteurs. Ensuite, il tente de répondre à la pression de la demande, sur la qualité de service (livraison au plus court, au plus rapide). Le besoin de se conformer aux exigences réglementaires / écologiques / sociétales s’imposent à lui, tout comme la réduction de son empreinte carbone, souvent décriée.
Enfin, pour préparer l’avenir du secteur, les acteurs découvrent les possibilités qu’offrent les nouvelles technologies (big data, IA, machine learning, blockchain) pour lui permettre de rationaliser, rentabiliser et optimiser ses assets (matériels, moyens humains, entrepôts, process, etc.). Comme la norme est désormais d’être livré pour "avant-hier", ce secteur est en perpétuelle tension (flux tendus), soumis à de fortes pressions (temps/coûts/moyens). En bref, il fonctionne en permanence comme une cellule de crise. 

Fort de ces éléments contextuels, le constat s’impose aux logisticiens. Seule, leur logique d’efficacité n’est plus suffisante. Trop d’aléas, des coûts de fonctionnement et de maintenance croissants, une pénurie de transport, un fonctionnement en flux tendu qui occasionne des pertes de temps, épuise les équipes et limite les marges et contraint la croissance des acteurs. Le secteur de la supply chain fonctionne en mode réactif et doit opérer un véritable changement de paradigme pour gagner en efficience. Il s’agit selon moi pour lui d’embrasser un modèle plus vertueux, proactif et prédictif. 

Si la transformation numérique est une expression souvent galvaudée, elle n’en reste pas moins le meilleur outil à disposition des entreprises pour s’ancrer dans le nouveau monde, celui de la donnée et de l’IA. En effet, le big data et l’IA sont une véritable aubaine pour la supply chain. Elles permettent d'accroître son dynamisme, de la rendre plus efficiente, moins statique. En un mot, ces technologies la font sortir de sa zone d’inconfort actuelle pour optimiser/automatiser les tâches, les processus, les plans de transports, l’entreposage, le tout en temps réel et en collaboration avec l’action humaine qui parfait le dispositif.  

La data visualisation et la data recommandation, couplées aux technologies de machine learning et d’intelligence artificielle sont devenues le "must have" du secteur. En effet, bon nombre de logisticiens font déjà appel à la data visualisation. Mais celle-ci a ses propres limites. Lorsqu’on dispose de beaucoup de données, et c’est un avantage, il peut devenir compliqué de trouver l’information pertinente à un moment donné : c’est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. En outre, les outils de business intelligence et de data visualisation ne proposent pas ce qui est attendu par les équipes terrain et la direction, à savoir des possibilités d’optimisation en continu des réseaux logistiques : 

• Automatiser le filtrage et la qualification des données pour leur donner de la valeur,
• Optimiser ses plans de transport de manière dynamique et mieux gérer le fameux problème posé par le dernier kilomètre,
• Rationaliser ses moyens d’entreposage,
• Prévenir les anomalies sur le réseau et préparer les plans de remédiation de celui-ci, 
• Gérer les aléas en temps réel (nouveaux points à livrer, accroissement exceptionnel des flux, modification des capacités de transports et d’entreposage) et ainsi dimensionner précisément le réseau à l’échelle locale et/ou globale,
• Disposer de flottes autonomes grâce aux algorithmes qui permettent de connaître les plans satellites, les informations sur le trafic ou encore les spécificités de chaque ville.  

Je pense que l’efficience du secteur passera par sa capacité à mieux collecter, analyser et convertir la donnée, l’IA se nourrissant des jeux de données et capitalisant sur le machine learning pour permettre à tous les acteurs de la chaîne de convertir la data en actions et optimiser les flux. L’IA et le machine learning ne sont que la partie immergée de l’iceberg de données disponibles qui va permettre aux logisticiens d’anticiper, prévenir et faciliter leur prise de décision.

Par effet rebond, l’IA couplée à l’action de supervision/prise de décision des équipes terrain, va rationaliser les coûts et améliorer la productivité des équipes. Autre effet positif et non négligeable à l’heure de l’urgence climatique : le remplissage des camions. Le secteur ne se cache pas sur ce fait : bon nombre de camions circulent à moitié vide du fait de la pression sur les délais et les coûts imposée par les donneurs d’ordre. Grâce à ces nouvelles technologies (big data, IA, machine learning), nous sommes capables de réduire de 5 à 15% le nombre de camions sur la route sans entacher la rentabilité de la chaîne logistique. Soit une réduction des coûts, des risques liés à la tension du marché du transport et la possibilité de croître sans être verrouillé par ses capacités camions. 

Pour conclure et répondre à notre question de départ, l’IA réduit assurément bon nombre des maux du secteur supply chain. Gain de performance, optimisation des coûts, du routage du trafic de livraison, exploitation plus vertueuse du réseau de transport/entreposage, efficacité énergétique améliorée (carburant, électricité, etc.), capacité d’anticipation plus grande pour faire face aux imprévus, aléas (ex : anticipation d’ETA) et pics d’activités (ex : Black Friday).  

L’IA confère un pouvoir d’action proactive et de prédiction qui a double avantage pour les entreprises du secteur. Tout d’abord, elle simplifie grandement le quotidien des équipes opérationnelles. Ensuite, elle permet à la direction générale des entreprises de réduire ses coûts, d’augmenter sa rentabilité et la satisfaction de ses clients. En résumé, l’intelligence artificielle permettra de donner un nouveau souffle au secteur pour lui permettre de prendre le virage de l’industrie 4.0.