La symphonie des données : comment l’IA harmonise la logistique moderne

Il n’y a pas si longtemps, le secteur de la logistique considérait les données comme un simple sous-produit de ses opérations quotidiennes. Ce n’est qu’avec l’avènement d’une puissance de calcul véritablement avancée que cette perception a commencé à évoluer. En attendant la publication de notre prochain livre blanc consacré à ce sujet, découvrez comment l’intelligence artificielle (IA) orchestre les données pour transformer la manière dont nous travaillons.

Aujourd’hui, les meilleurs experts de la logistique reconnaissent que les données sont la clé pour passer d’un modèle réactif à une gestion unifiée et intelligente de la Supply Chain (SCM), capable de répondre aux problèmes au moment où ils surviennent, voire avant qu’ils ne se produisent. En bref, les données sont essentielles à la prochaine évolution du secteur de la logistique de services.

« Dans bien des cas, l’information a presque autant de valeur que le produit lui-même », souligne Eric Siebering, Directeur de l’innovation Supply Chain chez FM Logistic. « Pour le client de notre client, l’essentiel est de savoir quand un produit arrivera afin de pouvoir s’organiser en cas de retard. »

Les estimations actuelles montrent qu’environ la moitié des entreprises ne disposent pas d’une visibilité de bout en bout, une lacune qui représente un coût annuel estimé à 184 milliards de dollars. Ce manque de données essentielles constitue le principal obstacle à l’excellence de la Supply Chain.

Les informations sont souvent dispersées dans des systèmes hérités hétérogènes, ce qui impose des traitements lents et manuels pour les exploiter. Les acteurs de la logistique qui parviendront à remplacer ces freins par des systèmes rapides et automatisés, s’appuyant sur l’intelligence artificielle, seront les leaders de demain.

« Les données sont véritablement la clé de tout, en particulier pour l’intelligence artificielle », explique Jean-Pierre Le Pogam, Chef de projet IA chez FM Logistic. « Nous pouvons disposer d’un grand volume de données, mais si elles sont de mauvaise qualité dès leur collecte, nous ne pouvons rien en faire. La qualité des données est donc elle aussi essentielle. »

Pour FM Logistic, cette transformation s’articule autour de trois étapes distinctes :

Pour illustrer l’apport de ces outils dans les entrepôts, Florent Martin, Data & AI Manager chez FM Logistic, explique : « Nous utilisons un algorithme pour optimiser le parcours de préparation des commandes dans l’entrepôt. Par exemple, si un client commande des chaussures, il y a une forte probabilité qu’il commande aussi des chaussettes. Nous les plaçons donc à proximité l’une de l’autre. En optimisant le parcours, nous optimisons le temps et, par conséquent, la productivité. »

Mais cette évolution en trois étapes est-elle vraiment nécessaire ? Après tout, tout le monde peut utiliser l’IA, et nombreux sont ceux qui le font déjà. Il existe toutefois une différence entre utiliser l’IA de manière superficielle, pour obtenir ponctuellement des conseils ou comme un simple moteur de recherche amélioré, et l’intégrer en profondeur dans les processus afin de générer des gains d’efficacité durables.

FM Logistic a choisi la seconde approche, notamment en déployant des modèles d’IA tels que Vertex AI de Google pour analyser les preuves de livraison (Proof of Delivery – POD). Nos modèles d’IA extraient les dates manuscrites figurant sur ces documents afin de les comparer aux informations enregistrées dans le système. Cela garantit la conformité, permet de détecter d’éventuelles anomalies et libère les équipes des tâches répétitives de recherche d’informations pour qu’elles puissent se concentrer sur la résolution de problèmes plus complexes.

« Nous poursuivons également le développement de plateformes comme MySCM et Control Tower afin de ne pas utiliser l’IA de manière improvisée ou ponctuelle, mais comme un véritable levier de création de valeur qui renforce notre stratégie fondée sur un modèle allégé en actifs », explique Florent Martin. « Pour cela, le lac de données sous-jacent doit être riche, parfaitement fiable, et notre socle technologique à la fois sophistiqué et évolutif. »

Rappelant que FM Logistic s’appuie sur un modèle allégé en actifs, Eric Siebering précise : « Nous gérons le réseau, mais ce n’est pas notre propre réseau. C’est celui de nos partenaires. Nous achetons les capacités dont nous avons besoin et nous gérons ce réseau pour le compte de nos clients, ce qui est plus rentable et présente moins de difficultés. »

La qualité de l’information détermine la qualité de l’exécution dans l’économie numérique. Les entreprises qui adoptent une plateforme centralisée, fondée sur l’analyse des données, peuvent transformer leur Supply Chain d’un simple centre de coûts opérationnels en un véritable centre de profit tourné vers l’avenir.

Les organisations qui tirent parti de la flexibilité d’un modèle 3PL allégé en actifs, associé à des plateformes intelligentes de gestion de la Supply Chain (SCM), peuvent transformer leurs défis opérationnels en un avantage concurrentiel durable. Le moment choisi pour engager cette transformation sera tout aussi déterminant.

Comme le souligne Eric Siebering : « L’IA va profondément transformer notre façon de gérer les Supply Chains de manière durable… Mais l’un des principaux facteurs de différenciation sera d’intégrer les nouvelles technologies au bon moment. Car celles-ci doivent avoir atteint un niveau de maturité suffisant pour être déployées efficacement à grande échelle. »