La plupart des expéditeurs, transporteurs et prestataires de services logistiques comprennent l’importance de la collecte de données et de la prise de décision fondée sur les données. Les données collectées au fil du temps fournissent des informations permettant aux entreprises d’améliorer la prise de décision à long terme. Parallèlement, les données en temps réel peuvent être utilisées pour prendre des décisions intelligentes en une fraction de seconde, comme par exemple comment corriger ou replanifier lorsque des problèmes surviennent.
L’intelligence artificielle est un outil puissant qui aide les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données. Cela prend plusieurs formes. « L'IA statistique » permet aux utilisateurs d'analyser d'énormes quantités d'informations pour trouver des modèles cachés et prendre des décisions intelligentes. Parallèlement, les entreprises peuvent utiliser les données passées pour programmer des modèles « d'IA symbolique », qui peuvent être utilisés pour des applications « de recherche d'objectifs », telles que l'optimisation des processus. Jonah Mcintire (photo), directeur du réseau chezTransporéon, A Trimble Company, explore plus loin.
Automatisation vs IA – comprendre la différence
L’automatisation et l’IA sont souvent évoquées dans le même souffle, comme si elles étaient synonymes. Cependant, bien qu’ils soient liés, il existe une distinction importante entre les deux. L'automatisation consiste à déléguer des tâches banales, souvent administratives, à un logiciel. C'est du bureau. D’un autre côté, la véritable IA implique le transfert du pouvoir de décision. Le logiciel reçoit des paramètres définis, mais il les utilisera pour tirer des conclusions inattendues. Les utilisateurs peuvent donner à l’IA différents degrés de liberté. Une approche plus prudente consiste à permettre au logiciel de calculer les options et de formuler des recommandations qu'un humain doit approuver. Cependant, il lui est également possible de tirer des conclusions et de prendre des décisions de manière autonome, sans même en informer un humain.
Alors, où l’IA dans le transport logistique peut-elle avoir le plus d’impact ? La réponse courte est « partout ». En fait, les expéditeurs, transporteurs et prestataires de services logistiques avant-gardistes intègrent déjà l’IA dans leurs piles technologiques.
Il y a quelques considérations à garder à l’esprit. L’IA est mieux utilisée pour les décisions comportant des valeurs financières concrètes, faciles à évaluer et comportant des variables discrètes et bien connues. Des cycles de prise de décision rapides sont également importants. Comme les humains, l’IA apprend de l’expérimentation. Ainsi, si une décision n’est prise qu’une fois par an, il faudra des décennies au logiciel pour collecter suffisamment de données pour obtenir un retour d’information. En réalité, vous souhaitez que les modèles d’IA analysent des milliers de décisions par jour. Idéalement, les acteurs utiliseraient des modèles formés non seulement avec leurs propres données, mais aussi avec des données recueillies auprès de l’ensemble du secteur. Cette approche collaborative (également appelée « plateforme ») permet à chacun d'avancer.
Alors, comment l’IA peut-elle transformer la manière dont les entreprises utilisent leurs données grâce à l’approvisionnement autonome, aux outils ETA en temps réel et à la décarbonisation ?
Outils ETA en temps réel
La déconnexion entre les expéditeurs et les transporteurs constitue depuis longtemps un défi dans le secteur du transport logistique. Pour améliorer la visibilité, la transparence et l’efficacité, nous devons connecter les récepteurs de charge et les donneurs de charge. Par exemple, prédire les heures d'arrivée des chargements a toujours été un problème pour les deuxexpéditeurset les transporteurs. Les causes courantes de retard – comme les grèves, les embouteillages et les problèmes mécaniques – peuvent sembler complètement aléatoires à l’œil humain. Mais lorsqu’un modèle d’IA analyse des années de données, des modèles cachés émergent. En règle générale, à moins que les circonstances ne soient vraiment sans précédent, l'IA est bien meilleure pour prédire les ETA et, avec l'aide d'un outil d'ETA en temps réel assisté par l'IA, les entreprises peuvent s'assurer qu'elles sont prêtes à recevoir des chargements à leur arrivée.
Automatisation des achats et des devis
L'achat ponctuel est un cas d'utilisation parfait pour l'IA symbolique, car les entreprises disposent d'un budget défini et de contraintes claires concernant les délais de livraison et les types de transporteurs. Au-delà de cela, la structure des négociations est relativement simple : les participants peuvent faire une offre, attendre une réponse, faire une contre-offre, accepter une offre ou mettre fin à une négociation. Cela permet aux logiciels de poursuivre facilement leurs objectifs de manière indépendante, économisant ainsi des milliers d’heures d’administration manuelle.
Ceci n'est qu'un exemple. Dans le domaine des marchés publics, l’IA statistique peut également révolutionner les appels d’offres en utilisant d’énormes quantités de données pour prédire les prix. Par exemple, au lieu de demander aux transporteurs de soumissionner sur un appel d’offres de chargement, AI peut présenter ledit appel d’offres – ainsi qu’une offre tarifaire – à un nombre sélectionné de transporteurs. Si aucun transporteur n'accepte le chargement proposé au prix proposé, l'IA peut lancer des appels d'offres supplémentaires si nécessaire.
L’IA peut également avoir un effet transformateur pour les vendeurs de services logistiques, en leur permettant de proposer automatiquement à leurs clients une tarification instantanée et précise pour les transports ponctuels, basée sur les tarifs prévus du marché. Grâce à cette capacité, les preneurs de charge peuvent augmenter le volume d'opportunités pour lesquelles ils proposent et finalement remporter davantage de nouvelles affaires.
Décarbonisation
Le secteur du transport logistique est sous pression pour réduire ses émissions de carbone. Les clients finaux s’appuient sur les expéditeurs pour qu’ils se décarbonent. Pendant ce temps, les expéditeurs exercent la même pression sur les transporteurs en les engageant sur la base de leurs pratiques de durabilité, en proposant des contrats de fret plus longs aux transporteurs respectueux de l'environnement et en payant même une prime pour un transport à faibles émissions de carbone.
Alors que la durabilité affecte désormais les résultats financiers, il n'est pas surprenant que la décarbonisation soit devenue une priorité pour les expéditeurs et les transporteurs. Alors, comment l’IA peut-elle aider dans tout cela ? La première chose à souligner est que – contrairement aux achats – il n'existe souvent pas de « bonne » réponse unique en matière de durabilité. Les entreprises peuvent avoir des idées différentes sur la stratégie optimale, en équilibrant soigneusement « coût et émissions » ou « certitude et émissions ». Cependant, une fois que les expéditeurs, les transporteurs et les prestataires de services logistiques ont décidé de leur appétit pour le risque, l’IA peut jouer un rôle crucial en les aidant à respecter leurs objectifs.
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Les entreprises adoptent généralement l’une des deux mentalités suivantes. La première est une stratégie de plafonnement et d'échange, dans laquelle l'entreprise décide qu'elle ne tolérera pas plus de X émissions. La seconde est une taxe carbone, par laquelle une entreprise décide de compenser ses émissions. Pour ces deux stratégies, les expéditeurs et les transporteurs peuvent prendre en compte le « prix par tonne d'émissions » dans les opérations d'approvisionnement. L’IA statistique peut être un outil de prise de décision utile. Par exemple, au moment de décider quel mode de transport doit être utilisé pour chaque expédition.
L’avenir de l’IA dans le transport logistique est collaboratif
Nous sommes à un point d’inflexion important dans l’utilisation de l’IA dans le transport logistique. Il est sur le point de réduire considérablement le travail administratif et d'aider les entreprises à devenir plus efficaces et plus durables. Mais pour y parvenir, il faut une collecte et un partage efficaces des données. C’est là qu’intervient la coopération entre les acteurs du secteur. Pour maximiser les résultats positifs pour tous, les expéditeurs, les transporteurs et les prestataires de services logistiques ont besoin de plateformes numériques collaboratives pour partager des données afin d’alimenter les modèles d’IA. En envisageant cette approche, nous pouvons accélérer considérablement nos progrès vers la réalisation des objectifs de numérisation et de décarbonation du secteur.
