Qu’est-ce que l’IA et pourquoi est-elle devenue incontournable ?
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur de la logistique et du transport en permettant une automatisation et une optimisation sans précédent des processus.
Grâce à l’analyse massive de données, aux algorithmes prédictifs et à l’automatisation intelligente, les entreprises du secteur peuvent réduire leurs coûts, améliorer de façon considérable leurs performances et répondre plus rapidement et plus efficacement aux attentes de leurs clients.
Utilisée correctement, l’IA devient un véritable outil d’aide à la décision, de pilotage et d’optimisation.
Quels sont les cas d’usage dans la logistique ?
L’IA trouve des applications concrètes à toutes les étapes de la chaîne logistique.
La prévision de la demande :
L’intelligence artificielle permet d’analyser des données historiques (ventes, tendances, comportement d’achat, panier moyen, données météo, etc…) pour prédire la demande future avec une grande précision.
Résultat : ces modèles prédictifs beaucoup plus fins s’adaptent en temps réel à l’évolution du marché pour anticiper les pics d’activité, les ruptures ou les ralentissements, et d’ajuster les achats, les ressources et les livraisons.
L’optimisation des itinéraires :
L’IA propose les itinéraires les plus courts, les moins coûteux ou les plus écologiques selon les priorités définies par l’entreprise. Elle tient compte des données externes en temps réel, des caractéristiques des véhicules (poids, capacité, consommation), des contraintes réglementaires (ZFE, interdictions, …) et des engagements clients.
La gestion des entrepôts :
L’intelligence artificielle peut intervenir à plusieurs niveaux dans les entrepôts : la gestion des emplacements, la planification des tâches, l’allocation des ressources, ou encore la gestion automatisée des flux entrants et sortants.
Cela se traduit par une diminution des erreurs de picking, un meilleur taux de remplissage, et une réduction des délais de traitement.
La gestion des stocks :
L’IA permet une vision prédictive et proactive de la gestion des stocks. Elle est capable d’identifier les ruptures potentielles, les produits à faible rotation ou encore les variations saisonnières.
Ainsi, grâce à des recommandations intelligentes, l’entreprise pourra ajuster ses approvisionnements pour réduire ses coûts de stockage, et éviter les pertes et invendus.
La visibilité des flux en temps réel :
En agrégeant des données provenant de divers systèmes (TMS Transport Management system, WMS (Warehouse management system), IoT, GPS, etc…), l’intelligence artificielle offre une traçabilité complète des flux.
Les entreprises comme les clients finaux bénéficient d’une vue à 360° de leurs marchandises, avec des alertes automatiques en cas de retard. Une fonction qui permet de renforcer la réactivité et la transparence vis-à-vis des clients.
Quels sont les processus logistiques que l’IA peut automatiser ?
L’automatisation est un des piliers de la transformation digitale. L’IA permet quant à elle d’aller plus loin que la simple exécution répétitive : elle automatise avec intelligence et adaptabilité.
Voici quelques exemples :
- Générer automatiquement les ordres de transport (OT) en analysant les emails de demande,
- Lire et structurer les documents logistiques via l’océrisation (factures, BL (Bill of Lading), eCMR, documents douaniers, etc…),
- Orchestrer les plannings d’expédition selon les priorités, capacités et contraintes,
- Anticiper les pannes ou besoins de maintenance grâce à des capteurs IoT sur les véhicules.
L’IA pour prendre de meilleures décisions
Les algorithmes analysent en continu les données issues des outils de gestion et autres bases de données : ERP, TMS, WMS, capteurs IoT, CRM.
L’objectif : dégager des tendances, repérer des anomalies, modéliser des scénarios et fournir des tableaux de bord dynamiques pour guider la prise de décision.
Les responsables logistiques peuvent alors piloter leur activité en toute connaissance de cause, arbitrer plus efficacement, réduire les risques et gagner en agilité.
L’IA pour une logistique orientée client
Cette technologie permet une logistique orientée expérience client, en s’adaptant aux préférences, comportements et historiques d’achat des consommateurs.
Cela se traduit par :
- Des créneaux de livraison précis avec des délais fiables,
- Des communications personnalisées,
- Un SAV plus réactif,
- Une meilleure gestion des imprévus.
L’IA pour une logistique plus durable
En optimisant les trajets, en favorisant le groupage de colis ou en réduisant les emballages, l’IA permet de réduire significativement l’empreinte carbone des fonctions logistiques des entreprises.
Certains systèmes calculent automatiquement l’impact CO2 de chaque expédition / segment de trajet et proposent des alternatives.
Quelles erreurs sont à éviter lors de l’adoption de l’IA en logistique ?
Bien que l’IA soit un outil très puissant, elle ne fonctionne pas seule. Son efficacité dépend également de la stratégie d’adoption. Voici quelques erreurs à éviter :
- Ne pas impliquer les équipes dès le départ : la réussite passe par la formation, l’adhésion et l’appropriation des outils,
- Ignorer la qualité des données : une IA nourrit d’information erronée prendre de mauvaises décisions,
- Sous-estimer le pilotage projet : l’IA doit s’inscrire dans une vision stratégique claire, avec des objectifs mesurables.
Quels sont les bénéfices concrets de l’IA pour la supply chain ?
- Réduction des coûts d’exploitation : en supprimant les gaspillages, en évitant les doublons ou erreurs humaines et en automatisant certaines tâches chronophages, elle participe à une réduction significative des coûts opérationnels.
- Amélioration de la fiabilité des opérations : les algorithmes prédictifs et les modèles d’analyse de données sont capables d’identifier des risques potentiels en amont, et permettent ainsi d’être plus réactif.
- Gain de temps administratif : la saisie automatique libère les équipes des tâches répétitives qui peuvent alors se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.
- Une meilleure visibilité sur la supply chain : en consolidant les données, l’IA offre une vision globale et actualisée de la chaîne logistique.
Quels sont les défis actuels liés à l’IA en logistique ?
- La consommation énergétique des modèles IA et serveurs : d’ici 2027, on estime que l’utilisation de l’intelligence artificielle pourrait consommer entre 85 et 134 térawattheures (TWh) d’électricité (source Place des énergies).
- L’impact social sur les métiers, l’emploi et les compétences.
- De nouvelles réglementations à respecter (comme la loi AI Act qui vise à garantir que le développement et l’utilisation des produits et productions de l’IA respectent les droits fondamentaux et les valeurs européennes).
- La sécurité des données face à la cybercriminalité.
AKANEA : l’intelligence artificielle appliquées à vos logiciels métiers
L’IA est au cœur de nos solutions logicielles pour le transport, la logistique et la douane, et conçue pour répondre aux besoins concrets du terrain.
Quelques exemples :
- La saisie intelligente des ordres de transport (OT) : dans IROAD, les champs sont complétés automatiquement à partir du contenu de l’email ou du document client.
- La recherche intelligence des codes SH pour les déclarations douanières : Akanea DOUANE propose une recherche automatique par simple mot-clé.
- L’océrisation des documents logistiques : les données clés des factures, bons de livraison ou eCMR sont extraites pour être intégrées dans le système.
- Le calcul automatique de l’empreinte CO2 pour vous aider à mesurer et maîtriser votre impact environnemental.
FAQ sur l’IA dans la logistique :
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