L’IA Générative en Logistique : quels cas d’usage et bénéfices ?
- 19 septembre 2024
- 9 mins
[RAPPORT]
Intelligence Artificielle en logistique : 6 exemples d’applications
L’Intelligence Artificielle Générative (IA Générative ou GenAI) représente une avancée technologique majeure pour le secteur de la logistique et de la supply chain. En effet, près de deux tiers des responsables supply chain interrogés prévoient de déployer cette technologie de rupture dans les 12 prochains mois (50%) ou l’ont déjà mise en œuvre au sein de leurs organisations (14%) selon une récente enquête menée par Gartner. Son potentiel disruptif ouvre de vastes perspectives pour repenser et optimiser en profondeur les processus logistiques.
Dans cet article, nous explorons en détail les multiples cas d’usage concrets de l’IA Générative dans le secteur de la logistique. Nous verrons comment cette technologie disruptive permet aux entreprises de se différencier en offrant une supply chain véritablement intelligente, flexible et orientée “données” pour relever les défis d’un monde en constante évolution.
IA classique versus IA Générative : quelles différences ?
IA classique : résoudre des tâches spécifiques
L’intelligence artificielle classique repose sur des algorithmes et des modèles mathématiques programmés manuellement pour reproduire certaines capacités cognitives humaines. Elle utilise principalement des techniques basées sur des règles définies par des experts, sans réelle capacité d’apprentissage autonome. L’IA classique permet donc de résoudre des tâches spécifiques comme la reconnaissance d’images ou de textes, la traduction, la détection d’anomalies, etc. Mais elle reste limitée pour s’adapter à des problèmes complexes.
Dans le domaine logistique, l’IA classique a permis d’automatiser certaines tâches répétitives à faible valeur ajoutée comme le tri, le rangement ou l’inventaire des stocks grâce à des systèmes de vision par ordinateur, reconnaissance vocale ou robotique. Elle a également contribué à optimiser des processus complexes à forte valeur ajoutée comme la planification de la production, la gestion des approvisionnements ou l’optimisation des tournées de livraison, en fournissant des recommandations basées sur l’analyse de données massives pour soutenir la prise de décision humaine.
Découvrez notre article dédié aux cas d’usage de l’IA en logistique.
Cependant, les techniques d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) ont progressivement supplanté l’IA traditionnelle, en permettant aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome à partir de données, dépassant les limites des approches basées sur des règles prédéfinies.
GenAI : créer de nouvelles données
Contrairement à l’IA classique limitée à des tâches prédéfinies, l’IA Générative a la capacité unique de créer de manière autonome du contenu entièrement nouveau comme des textes, images ou modèles. Reposant sur des modèles d’apprentissage profond entraînés sur d’immenses volumes de données, la GenAI peut détecter et reproduire les motifs, structures et corrélations sous-jacentes pour générer du contenu réaliste et pertinent.
Grâce à ces capacités d’auto-apprentissage, la GenAI dispose d’un large éventail de compétences avancées. Elle peut analyser et classer efficacement tout type de données structurées ou non, modéliser et optimiser rapidement les stratégies opérationnelles en s’appuyant sur les données en temps réel. Elle génère également de manière automatisée du contenu décisionnel multiformat (textes, visualisations, etc.), synthétise les insights clés de grands volumes de données complexes, et fournit des réponses instantanées aux requêtes.
Ces capacités uniques de l’IA Générative ouvrent de nombreuses perspectives pour repenser et optimiser en profondeur les processus de la supply chain. La GenAI trouve déjà de multiples cas d’application concrets dans ce secteur permettant d’accroître l’agilité, la productivité et la résilience des opérations.
Cas d’usage de l’IA Générative en logistique
Prévision de la demande
De nombreuses organisations exploitent désormais la puissance de l’Intelligence Artificielle Générative pour optimiser leur gestion de la demande. En ingérant et analysant d’importants volumes de données historiques sur les ventes, les tendances du marché, les comportements des consommateurs et d’autres variables clés, ces systèmes d’IA sont en mesure de modéliser avec précision et en temps réel les évolutions futures de la demande client.
S’appuyant sur ces prévisions, l’IA Générative peut ensuite créer des scénarios logistiques optimisés. Elle permet d’ajuster avec une grande réactivité les niveaux de stocks, les plans de production et les calendriers de distribution, afin de répondre au plus près aux fluctuations de la demande. Cette capacité prédictive permet ainsi de répondre au plus près aux attentes des clients, tout en rationalisant les opérations logistiques. L’IA Générative devient un atout majeur pour synchroniser efficacement l’offre et la demande dans la supply chain, réduisant les risques de rupture de stock ou de surstockage.
Planification de la production
En prenant en compte des facteurs tels que les changements de la demande client, les capacités de production, la disponibilité des ressources et les priorités des commandes, l’IA peut générer des plans de production optimisés. Tout comme pour ses capacités de prévision de la demande, l’IA Générative permet d’établir des plans de production, de séquencer les opérations et d’allouer efficacement les ressources, afin de minimiser les goulots d’étranglement et d’optimiser l’efficacité de la production.
Anticipation des risques
Les systèmes d’IA Générative offrent désormais aux entreprises un outil inédit pour renforcer la résilience de leur chaîne d’approvisionnement. En ingérant et croisant des données massives – historiques d’activité, conditions de marché, aléas météorologiques, contexte géopolitique, etc. – ces systèmes sont capables d’identifier et de modéliser les risques potentiels de manière proactive.
Mais au-delà de cette capacité d’analyse prédictive, l’IA Générative apporte une valeur ajoutée décisive. Sur simple requête des planificateurs, elle peut générer des évaluations de risques détaillées, simuler divers scénarios de crise et proposer des stratégies de réduction de risques sur mesure. Grâce aux simulations dynamiques et recommandations générées par l’IA, ils peuvent mettre en œuvre des plans d’urgence ajustés et des parades efficaces pour assurer la continuité des opérations.
L’IA Générative fait ainsi entrer la gestion des risques logistiques dans une nouvelle ère d’agilité et de réactivité, en permettant d’accroître significativement la robustesse de la supply chain face aux chocs internes ou externes.
Sélection des fournisseurs et sous-traitants
L’Intelligence Artificielle Générative offre désormais aux entreprises un outil puissant pour rationaliser et fiabiliser leur processus de sélection des fournisseurs. En ingérant et croisant des volumes massifs de données – historiques de performance, expertises techniques, structures de coûts, profils de risque, etc. – sur l’ensemble des fournisseurs potentiels, ces systèmes d’IA nouvelle génération sont capables de générer des analyses décisionnelles d’une grande finesse.
En générant des classements objectifs des fournisseurs les plus pertinents pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise, l’IA Générative apporte ainsi une aide à la décision stratégique en identifiant les partenaires les plus fiables, compétitifs et à même d’assurer un approvisionnement pérenne.
💡 Walmart a expérimenté une utilisation innovante de l’IA Générative pour les négociations avec ses fournisseurs. Un chatbot IA a mené des négociations avec 89 fournisseurs d’équipements comme des chariots, et a réussi à conclure des accords avec 64% d’entre eux. Ces accords ont permis en moyenne 1,5% d’économies sur les coûts et 35 jours supplémentaires de délais de paiement. De plus, 83% des fournisseurs ont apprécié cette expérience de négociation automatisée. Cela démontre que l’IA Générative peut non seulement obtenir de meilleures conditions commerciales, mais aussi offrir une expérience positive aux partenaires.
Conception de produits
Dans la conception de produits, la GenAI permet de générer et d’évaluer rapidement des centaines de designs alternatifs en fonction de critères prédéfinis (fonctionnalités, esthétique, durabilité, etc.). Que ce soit pour concevoir de nouvelles pièces mécaniques, des produits de consommation plus efficients ou des packagings attrayants, l’IA Générative accélère considérablement le processus d’innovation en explorant un vaste espace de conception.
En traitant des données massives sur les propriétés des matériaux existants et en explorant différentes combinaisons, elle peut proposer de nouveaux matériaux aux caractéristiques optimisées (efficacité, durabilité, résistance, etc.) ou suggérer des améliorations sur les matériaux actuels.
💡 La créatrice de mode Stella McCartney, réputée pour ses valeurs éco-responsables, a fait le pari de l’IA Générative pour repousser les limites de la mode durable. Pionnière dans ce domaine, sa marque exploite cette technologie d’avant-garde afin de concevoir des matériaux et tissus novateurs, plus respectueux de l’environnement.
Personnalisation de l’expérience client
L’IA Générative offre de nouvelles possibilités pour créer du contenu personnalisé à grande échelle, adapté aux préférences et au contexte unique de chaque client. Par exemple, pour le parcours d’achat en ligne, elle peut créer des descriptions produit, des visuels ou même des démos vidéo personnalisées en fonction des centres d’intérêt et du profil de chaque visiteur. Ces contenus personnalisés améliorent considérablement l’engagement et la conversion.
Dans les centres d’appels, l’Intelligence Artificielle Générative assiste les agents en générant des réponses personnalisées aux questions des clients, basées sur leur historique d’interactions et leur contexte spécifique.
L’IA générative permet également de créer des expériences de marque immersives et uniques, comme des avatars virtuels capables d’interagir de manière naturelle et personnalisée avec les clients.
Au-delà du marketing et du service client, la GenAI révolutionne aussi la co-création et la personnalisation de produits. Les clients peuvent désormais concevoir eux-mêmes des produits sur-mesure (vêtements, accessoires, etc.), que l’IA Générative traduit ensuite en modèles 3D prêts à être fabriqués.
💡 Zalando, leader européen de la vente en ligne de prêt-à-porter et d’articles de mode, a déployé un assistant virtuel révolutionnaire alimenté par l’IA Générative d’OpenAI ChatGPT. Cet assistant a pour mission d’aider les clients à naviguer plus intuitivement sur le site web et l’application mobile de Zalando, mais aussi de leur prodiguer des conseils mode personnalisés et détaillés, de répondre à leurs questions fréquentes, et bien plus encore.
Prédiction de la maintenance des équipements
La GenAI permet de créer des modèles de maintenance prédictive très performants en analysant de grandes quantités de données issues des capteurs et systèmes de surveillance des machines. En ingérant ces données temporelles complexes (vibrations, températures, pressions, etc.), l’IA Générative peut détecter des changements et modéliser avec précision le comportement normal et anormal des équipements.
Grâce à ces modèles prédictifs, il devient possible d’anticiper les défaillances potentielles bien avant qu’elles ne surviennent, en identifiant les premiers signes de dégradation. L’IA Générative peut alors générer des recommandations personnalisées sur le moment optimal pour planifier une intervention de maintenance, en fonction de l’état réel de chaque machine.
Cette approche prédictive permet d’optimiser les plans de maintenance en n’intervenant que lorsque c’est vraiment nécessaire, plutôt que de suivre un calendrier fixe basé sur des moyennes statistiques. Cela réduit considérablement les temps d’arrêt imprévus et les coûts associés aux pannes, tout en maximisant la durée de vie des équipements.
Optimisation du commerce mondial
Pour les entreprises engagées dans le commerce international, l’Intelligence Artificielle Générative aide à naviguer la complexité des réseaux mondiaux tout en assurant la conformité et la maîtrise des coûts, grâce à :
- L’analyse des données commerciales historiques et actuelles (volumes, coûts, délais) pour modéliser les flux commerciaux existants et identifier les goulots d’étranglement.
- L’ingestion de données réglementaires, tarifaires et logistiques provenant de multiples sources pour construire une représentation unifiée des contraintes du commerce mondial.
- La génération de simulations et de scénarios “what-if” pour évaluer l’impact de changements réglementaires, de nouveaux accords commerciaux, de stratégies d’approvisionnement alternatives, etc.
- La recommandation de stratégies d’importation/exportation optimisées en termes de coûts, de délais et de conformité réglementaire, en prenant en compte tous les facteurs.
- L’identification des routes commerciales et des modes de transport les plus efficients et rentables en fonction des contraintes spécifiques de chaque flux.
Conception du réseau logistique
L’IA Générative permet d’explorer un très grand nombre de configurations possibles pour le réseau logistique (emplacements d’entrepôts, hubs, centres de distribution, schémas de transport, etc.) en générant et en évaluant rapidement des scénarios alternatifs. En ingérant des données massives sur les patterns de demande client (volumes, localisations, saisonnalités, etc.), les contraintes de délais de livraison, les coûts de transport et d’exploitation des différents sites potentiels, les capacités disponibles, etc. l’IA Générative peut modéliser de multiples scénarios de réseau.
Pour chaque scénario créé, elle évalue les performances attendues en termes de coûts totaux (transport, immobilier, main d’œuvre, etc.), de niveaux de service (délais, taux de service), mais aussi d’impacts environnementaux (émissions de CO2 liées au transport notamment). L’IA compare alors ces scénarios entre eux pour identifier la ou les configurations de réseau logistique optimales selon les critères de performance priorisés (coûts, service client, empreinte carbone, etc.). Cela permet aux experts logistiques de bien comprendre les forces, faiblesses et compromis de chaque option avant de prendre une décision éclairée.
L’IA Générative offre ainsi aux entreprises un outil puissant pour concevoir des réseaux logistiques résilients, agiles et durables, en explorant un vaste espace de solutions possibles de manière rapide et objective.
Préparation de commandes
La GenAI permet d’optimiser les processus de préparation de commandes dans les entrepôts logistiques pour des opérations efficaces. Elle analyse en temps réel de multiples données comme les volumes de commandes, l’emplacement des produits ou les schémas de circulation dans l’entrepôt. Sur cette base, elle ajuste dynamiquement les parcours des opérateurs pour qu’ils puissent collecter les articles dans l’ordre le plus optimal. Cela réduit considérablement les temps de déplacement et accroît la productivité globale.
💡 Amazon exploite l’IA Générative pour créer des “données synthétiques” simulant divers scénarios que ses robots pourraient rencontrer lors des pics d’activité comme le Cyber Monday. Ces données synthétiques générées par l’IA permettent d’entraîner les systèmes d’apprentissage des robots pour les aider à mieux reconnaître, trier et inspecter les millions d’articles à expédier, optimisant ainsi les opérations logistiques d’Amazon lors de la peak season.
Suivi et visibilité en temps réel
L’IA Générative permet d’améliorer le suivi et la visibilité en temps réel des expéditions, en fournissant des informations précises et à jour sur la localisation et l’état des expéditions. En ingérant des flux de données de suivi provenant de multiples sources, elle synthétise ces informations complexes en représentations visuelles claires et facilement interprétables. Ces visualisations incluent des cartes dynamiques montrant les positions en direct, des chronologies détaillées retraçant le parcours complet, des indicateurs d’état sur les éventuels retards ou problèmes. La GenAI génère également des analyses prédictives et des recommandations d’action basées sur les données de suivi. Cette visibilité accrue permet une meilleure prise de décision, des estimations de livraison plus précises et une satisfaction client améliorée.
Tarification dynamique
La GenAI peut analyser de grands volumes de données historiques et en temps réel sur les coûts de transport (carburant, main-d’œuvre, etc.), les capacités disponibles, les niveaux de demande client, les conditions de marché, etc. pour modéliser et anticiper l’évolution de ces différents facteurs. Sur la base de ces modèles prédictifs, elle peut alors générer des simulations et des scénarios “what-if” pour évaluer l’impact de différentes stratégies de tarification dynamique sur les coûts et les revenus.
L’IA Générative peut recommander et créer des structures tarifaires dynamiques optimisées, en tenant compte de multiples contraintes et objectifs commerciaux complexes. Elle permet ainsi aux entreprises de mettre en œuvre des stratégies de tarification dynamique data-driven, compétitives et adaptées aux fluctuations du marché.
💡 Pendant la peak season 2022, FedEx a su tirer profit de la tarification dynamique pour ses services de livraison à domicile en réalisant un bénéfice de 150 millions de dollars. Les frais supplémentaires étaient ajustés chaque semaine en fonction des volumes expédiés par les clients (par rapport au début de l’année).
Optimisation dynamique des tournées
La livraison du dernier kilomètre représente un enjeu opérationnel et financier majeur pour les acteurs logistiques, pouvant concentrer jusqu’à 50% des coûts totaux d’une livraison. L’Intelligence Artificielle Générative permet d’optimiser de manière dynamique et continue les tournées de livraison pour relever ce défi crucial.
En intégrant et analysant en temps réel un flux continu de données sur les conditions de circulation, la météo, les priorités de livraison ou d’autres aléas, la GenAI recalcule et met à jour de façon proactive les itinéraires optimaux. Cette adaptation dynamique des tournées permet de maximiser l’efficacité opérationnelle sur le terrain, de réduire la consommation de carburant ainsi que les émissions de CO2, et in fine d’améliorer la satisfaction client grâce à un service plus fiable et réactif.
L’optimisation dynamique offre ainsi une grande souplesse pour s’adapter aux imprévus, même après le départ des véhicules. Par exemple, en cas d’incident perturbant l’itinéraire initial, le système peut immédiatement recalculer un trajet alternatif en l’évitant. De même, si une nouvelle commande prioritaire est ajoutée en cours de tournée, la GenAI détermine le chemin optimal pour l’intégrer au parcours sans retard ni détour superflu.
Grâce à cette capacité d’ajustement continu, les opérateurs de livraison peuvent ainsi faire face efficacement aux aléas tout en maximisant la productivité de leurs tournées et en offrant un service de qualité aux clients finaux.
💡 Kardinal édite une solution d’optimisation de tournées nouvelle génération basée sur l’IA. Sa technologie innovante fonctionne en continu pour adapter les itinéraires en temps réel en fonction des aléas du terrain pour des tournées plus pertinentes et réalistes.
Solution d'optimisation de tournées en continu
L’Intelligence Artificielle Générative représente donc une véritable disruption technologique pour le secteur de la supply chain. Comme nous l’avons vu à travers ces multiples cas d’usage concrets, la GenAI offre aux entreprises de nouveaux leviers pour repenser en profondeur leurs processus opérationnels et accroître leur agilité, leur productivité et leur résilience face aux défis d’un monde en constante évolution.
Que ce soit pour la prévision de la demande, la planification de la production, la gestion des risques, la sélection des fournisseurs ou encore la conception de produits, l’IA Générative apporte une intelligence augmentée permettant d’optimiser de manière dynamique les stratégies opérationnelles. Sa capacité unique à générer du contenu nouveau et pertinent, qu’il s’agisse de visualisations analytiques, de simulations ou de recommandations sur mesure, facilite grandement la prise de décision.
