Logistique Nouvelle Génération : Comment l’IA Générative Redessine la Supply Chain

L'IA générative redéfinit la logistique, ouvrant la voie à des niveaux inédits d'efficacité, de visibilité et de durabilité au sein des Supply Chains mondiales.

Le secteur logistique connaît bien l’usage de l’intelligence artificielle (IA), qu’il déploie avec succès depuis des années pour optimiser les itinéraires et gérer les stocks. Cependant, l’arrivée de l’IA générative (Gen AI) a massivement dynamisé ces applications. Elle leur apporte une puissance de calcul décuplée pour analyser les données et exécuter des tâches complexes, ce qui non seulement améliore les usages existants mais en crée de nouveaux.

L’industrie reconnaît le pouvoir transformateur de cette technologie, qui devrait réduire les coûts de 15%, améliorer les niveaux de service jusqu’à 65 % et offrir un avantage concurrentiel dans un marché exigeant et saturé.. Des études montrent que près de 40 % des organisations de la chaîne d’approvisionnement investissent déjà dans l’IA générative, et le marché de cette technologie dans la logistique devrait passer d’environ 800 millions de dollars en 2024 à plus de 13 milliards de dollars d’ici 2032.

Selon Axelle Ratte, Directrice Processus, Méthodes et Industrialisation chez FM Logistic, l’industrie a accueilli la Gen AI pour optimiser ses opérations et sa productivité, tout en restant attentive à ses limites et défis.

« En tant qu’industrie, nous sommes à la fois enthousiastes et prudents. Bien qu’il soit prématuré de mesurer concrètement les gains, le potentiel d’optimisation de cette technologie, notamment pour les tâches administratives, est largement reconnu et très bien reçu par nos employés. Elle permet de gagner du temps, d’améliorer la productivité et de faciliter la prise de décision », explique Axelle Ratte. Elle précise que l’entreprise utilise des applications de Gen AI via Google Workspace. « Néanmoins, nous devons gérer des défis importants: assurer la qualité et l’intégration des données, maîtriser les risques de cybersécurité et se méfier de la tendance de l’IA à halluciner (produire des informations erronées mais crédibles). »

CONTACTEZ-NOUS

Transformer la Logistique et la Supply Chain Mondiale

Les cas d’usage suivants, bien que non exhaustifs, s’attaquent aux problèmes logistiques fondamentaux en facilitant une prise de décision rapide et intelligente, guidée par les données. Ils apportent des retours sur investissement (ROI) mesurables par la réduction des coûts, l’amélioration des services et l’augmentation de l’efficacité opérationnelle, remodelant ainsi l’ensemble du secteur.

Optimisation des Itinéraires et des Flottes: L’IA générative dépasse la simple suggestion d’itinéraires basée sur l’historique. Elle analyse des facteurs variés: délais de livraison, capacité des flottes, trafic, événements géopolitiques impactant les routes commerciales, coûts du carburant et infrastructures. Elle est capable d’intégrer des scénarios hypothétiques proposés par l’utilisateur pour générer des plans d’urgence. De plus, elle maximise l’utilisation des véhicules en assurant une charge optimale à chaque trajet, y compris les retours à l’entrepôt.

Conception d’Entrepôt et des Opérations: La Gen AI optimise le rangement des marchandises en entrepôt pour faciliter la préparation des commandes contenant divers produits (par exemple, des produits secs et de l’alcool). Elle suit la fréquence des commandes entrantes pour améliorer l’accessibilité des produits et minimiser la congestion. Ces actions réduisent le temps et l’effort nécessaires à l’exécution des commandes, améliorant même l’ergonomie pour les employés.

Maintenance Prédictive et Gestion des Actifs: Les applications de Gen AI analysent les schémas d’utilisation et les taux de défaillance des équipements afin de planifier la maintenance au moment optimal. Cette approche permet une gestion efficace des équipements. L’analyse détaillée des données de télémétrie d’une flotte de camions, par exemple, peut suggérer les interventions précises requises pour chaque véhicule. Ceci devrait réduire les temps d’arrêt jusqu’à 30% et diminuer les coûts de maintenance et de réparation jusqu’à 10%.

Visibilité, Contrôle Qualité et Conformité de la Supply Chain: Les outils basés sur la Gen AI augmentent considérablement la visibilité de bout en bout grâce à la synthèse de données en temps réel et à l’analyse prédictive. Ils améliorent le contrôle et l’assurance qualité en détectant automatiquement les modèles et les anomalies lors de l’expédition et de la manutention, facilitant l’identification rapide des défauts et des problèmes de conformité. De plus, la Gen AI simplifie la conformité réglementaire, y compris les rapports complexes sur les émissions (Scope 3), en regroupant et vérifiant les données issues des diverses activités de la Supply Chain pour générer des métriques d’émissions précises et automatiser les processus de reporting.

Prévision de la Demande et Gestion des Stocks: Grâce à sa capacité d’analyser d’énormes volumes d’informations, l’IA générative intègre divers indicateurs : ventes historiques, économie, météo et même le sentiment sur les réseaux sociaux. Elle peut aussi évaluer des données synthétiques basées sur des simulations pour affiner ses prévisions. Cela aide les entreprises à planifier et optimiser leurs ressources et leurs systèmes de stocks, souvent hésitants entre les modèles « juste-à-temps » et « juste-au-cas-où », avec une potentielle réduction des coûts opérationnels allant jusqu’à 20%.

Communication Client et Documentation: De l’envoi de mises à jour proactives et hyper-personnalisées sur les expéditions, au traitement accéléré des plaintes et réclamations, la Gen AI améliore l’expérience client. Ceci a un impact direct sur les résultats, puisque les études montrent que près de 80% des clients privilégient une marque offrant un service personnalisé. De plus, les applications Gen AI réduisent les frais administratifs et minimisent les erreurs en automatisant la documentation (avis de livraison, contrats, factures, manifestes d’expédition, documents douaniers).

Chez FM Logistic, par exemple, le service concerné utilise l’IA générative pour lire des milliers de documents de classification afin de garantir la bonne gestion des marchandises dangereuses, en accord avec la réglementation, comme le confirme Axelle Ratte.

L’Avènement de l’IA Agentique: Considérée comme la prochaine étape, l’IA Agentique va au-delà de la Gen AI en conférant aux outils une agentivité et une autonomie pour exécuter des tâches courantes: gérer les stocks, optimiser l’espace de stockage ou surveiller les expéditions en temps réel. Cette avancée augmente la productivité et libère les employés pour des fonctions plus stratégiques. On estime que l’IA Agentique pourrait améliorer l’efficacité opérationnelle de 30% et générer des économies substantielles, tout en optimisant le service client et en réduisant les émissions de carbone.

FM Logistic teste déjà l’IA Agentique pour analyser et traiter les tickets informatiques, et pour récupérer des preuves de livraison (PoD) à partir des portails transporteurs, vérifiant leur statut par rapport à la date de livraison. « De cette façon, les agents d’IA – capables de collaborer, de comprendre et de répondre à des requêtes complexes – peuvent automatiser entièrement une variété de processus administratifs », précise Axelle Ratte.

CONTACTEZ-NOUS

Défis et Enjeux liés à l’Adoption de l’IA Générative

Si le potentiel de la Gen AI est évident pour transformer la logistique, son déploiement pose de nombreux défis. Les entreprises doivent planifier attentivement leur passage de la phase pilote à la mise en œuvre à grande échelle.

Coûts Initiaux Élevés et Maintenance Continue: L’adoption de la Gen AI exige des investissements en capital importants pour acquérir les licences de modèles sophistiqués et la puissance de calcul nécessaire. Un autre investissement crucial concerne l’intégration des informations cloisonnées dans des jeux de données unifiés, indispensables à l’exploitation de la technologie. Par exemple, FM Logistic a migré l’intégralité de son système informatique vers la plateforme Google Cloud, supportant désormais la gestion des entrepôts et du transport. Les modèles d’IA nécessitent aussi une surveillance et un réentraînement constants avec de nouvelles données pour éviter la « dérive de modèle » et l’obsolescence, ce qui représente une dépense opérationnelle notable. De plus, l’embauche d’experts en IA et en science des données est une démarche coûteuse, compte tenu de la rareté de ces profils.

Formation des Employés et Gestion du Changement: Le manque de talents spécialisés rend impératif l’investissement dans la montée en compétence de la main-d’œuvre existante. Cependant, les entreprises peuvent faire face à une résistance des employés craignant pour leur emploi. Il est donc crucial d’investir du temps et des ressources pour gérer le changement de manière sensible et établir une relation de confiance avec la nouvelle technologie.

Systèmes Hérités et Limites d’Infrastructure: La logistique repose souvent sur des technologies anciennes, qui ne sont ni compatibles ni capables d’exécuter les nouvelles applications. L’intégration de ces systèmes existants avec des plateformes d’IA est non seulement déconseillée, mais peut s’avérer impossible.

Disponibilité, Qualité et Sécurité des Données: La donnée étant le moteur des applications d’IA, il est essentiel d’en assurer la quantité et la haute qualité pour garantir la fiabilité des résultats. Cela implique de mettre en place des systèmes capables de consolider des données issues de sources et de formats divers, souvent isolés, dans des ensembles de données unifiés pour l’IA. Les entreprises doivent aussi considérer la gouvernance des données, la sécurité et la confidentialité des informations sensibles, surtout si elles utilisent des applications d’IA cloud tierces.

La Transition Verte: Un défi majeur pour les logisticiens est de concilier l’utilisation d’une technologie énergivore comme la Gen AI avec leurs objectifs de durabilité. Axelle Ratte souligne toutefois que cette technologie contribue également à la décarbonation en optimisant les itinéraires de transport, en allégeant les tâches administratives et en augmentant la productivité. Ces gains réduisent les émissions globales et dégagent des ressources (financières et matérielles) pouvant être réinvesties dans la transition écologique. Comme le formule Axelle Ratte : « Si nous utilisons la Gen AI au service de la durabilité – pour améliorer notre gestion des stocks, notre efficacité énergétique, pour réduire les émissions et les déchets, et pour gérer les ressources de manière responsable – elle peut devenir un outil essentiel pour soutenir la transition. »

La leçon principale est claire: le déploiement de la Gen AI dans la logistique est une promesse immense pour relever les défis de l’industrie. Cependant, ce domaine en pleine évolution exige de surmonter les obstacles complexes de l’implémentation. Pour y parvenir, les entreprises doivent élaborer une stratégie d’IA nouvelle génération claire et exhaustive, basée sur des objectifs définis et mesurables, afin de maximiser pleinement leurs rendements.

CONTACTEZ-NOUS