[RAPPORT]
Intelligence Artificielle en logistique : 6 exemples d’applications
Depuis quelques années, la Supply Chain s’est beaucoup transformée : d’une fonction support aux entreprises, elle s’est placée au coeur de la stratégie des organisations. Les progrès technologiques ont permis aux entreprises de fluidifier leurs processus à chaque étape de la chaîne d’approvisionnement. Cette transformation digitale a notamment débuté avec la mise en œuvre de systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP), de robots de fabrication, de dessins numériques et l’échange de données informatisé (EDI).
L’adoption de technologies avancées composées de capteurs, de Machine Learning, d’Intelligence Artificielle, de blockchain et de robotique a facilité la visibilité de bout en bout, le contrôle et la prise de décision automatisée. La Supply Chain traditionnelle manuelle sera bientôt remplacée par des réseaux davantage automatisés et transparents, connectés à chaque instant. Grâce à cette transformation numérique, les organisations peuvent fournir à leurs clients des produits et services innovants de haute qualité et au moindre coût.
En quoi consistent ces nouvelles technologies ? Comment sont-elles appliquées à la Supply Chain ? Pour quels bénéfices ? Explications et exemples concrets pour mieux appréhender l’usage de ces technologies disruptives en Supply Chain.
L’Internet des objets (IoT)
L’Internet of Things ou l’Internet des objets (IoT) renvoie au réseau d’appareils physiques (les « objets ») capables d’émettre de la donnée grâce à des capteurs et de la transmettre via une connexion Internet. Boosté par le déploiement de la 5G, le marché de l’IoT atteindra plus de 2,4 billions de dollars par an d’ici 2027 avec plus de 41 milliards d’appareils IoT (contre environ 6 milliards en 2019) selon Business Insider. On peut retrouver l’IoT dans certains objets du quotidien tels que les ampoules, les télévisions, les montres et bracelets sportifs, etc. Dans le secteur de la logistique et du transport, l’IoT permet d’abord de disposer d’une meilleure visibilité sur les opérations tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Grâce à l’identification par radiofréquence (ou « Radio Frequency Identification »), il est par exemple possible de tracker les marchandises. Ce type de technologie permet de mémoriser et récupérer des données via un transfert d’énergie électromagnétique. Une étiquette RFID équipée d’une puce est placée sur le produit et stocke des données transmises par signal radio. Cela permet aux logisticiens de suivre son parcours : stockage, transport, mise en rayon… La lecture de la puce pouvant se faire à plusieurs mètres de distance, il n’est pas nécessaire d’ouvrir les cartons pour la scanner. La RFID nécessite toutefois des lecteurs équipés de la technologie pour pouvoir lire les données.
Les technologies d’IoT évoluent et il est désormais possible d’utiliser des outils transmettant les données en continu. Certains objets intelligents vont pouvoir être programmés pour déclencher une action en cas d’anomalie, par exemple : baisser la température d’un entrepôt si le système détecte qu’elle dépasse les limites fixées. L’IoT permet, en effet, de remonter diverses informations pour contrôler la qualité de la marchandise telles que la lumière, le taux d’humidité, les températures, les vibrations, les chocs, etc.
Le cas Decathlon
Decathlon est l’un des champions de la RFID en France grâce à la généralisation de son usage dans toute sa Supply Chain en 2014. Des usines et entrepôts aux points de vente, la RFID est implémentée à chaque étape. Au niveau des magasins, les employés gagnent un temps colossal pour réaliser l’encaissement et les inventaires : lorsqu’ils réalisaient deux inventaires par an sans l’IoT, ils en font à présent entre 12 et 52 grâce à la technologie. Les employés n’ont plus besoin de scanner chaque code-barre et de compter les articles correspondants : ils passent simplement devant les rayons avec un lecteur RFID et les stocks sont comptabilisés. 10 000 articles sont comptés par heure contre 500 lors d’un comptage manuel. Grâce à l’IoT, la gestion des stocks est faite en temps réel, ce qui permet un approvisionnement optimisé et une meilleure disponibilité des produits.
L'Intelligence Artificielle (IA)
L’Intelligence Artificielle (IA) se définit comme étant « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine ». Le rôle de l’IA est d’analyser et de relier les données en essayant de reproduire le mode de pensée et d’action d’un humain.
Le marché de l’IA pour les applications en entreprise est estimé à plus de 36 milliards de dollars d’ici 2025 contre 643 millions de dollars en 2016 (source : institut d’études et d’analyse Tractica, 2017), soit une tendance d’augmentation de plus de 50 % par an. L’IA se démocratise petit à petit et envahit tous les secteurs d’activité. Elle prend de plus en plus de place dans les pratiques quotidiennes : GPS, robots aspirateurs, jeux vidéo, analyse et suggestion de textes sur Gmail, enceintes connectées vocales telles qu’Alexa d’Amazon, etc.
Quelle que soit l’industrie (mais particulièrement en logistique), l’IA est un excellent outil pour assister les humains dans :
- Les tâches à faible valeur ajoutée ou répétitives : l’IA aide alors a l’automatisation. Pour des missions telles que le tri et rangement de petites pièces, ce type de technologie apporte de nombreux gains : la machine peut travailler sans s’arrêter, 24h sur 24, sans erreur, et plus vite que n’importe quel humain. De nombreuses techniques peuvent être employées : traitement d’image, optimisation des déplacements, robotique, etc. pour une vitesse et une précision impressionnantes.
- Les tâches à haute valeur ajoutée ou complexes : l’IA devient un véritable outil d’aide à la décision. Dans de nombreux cas, l’homme et la machine ne peuvent décider seuls : l’homme parce qu’il manque d’une information que seule l’IA peut lui apporter ; la machine parce que la réalité est toujours plus complexe que les meilleurs modèles mathématiques. La machine doit donc assister l’homme, lui amener de l’information, opérer des calculs complexes, à sa demande, pour qu’il parvienne à prendre la meilleure décision possible.
L’IA est en mesure d’améliorer ses propres prévisions et performances en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique tels que le Machine Learning et le Deep Learning. Grâce à une analyse précise des données, le Machine Learning est capable d’en ressortir des répétitions, des tendances (des patterns) et en tirer des prédictions sans avoir été programmé à le faire. Ce type de technologie “apprend continuellement” des données qu’il reçoit.
L’Intelligence Artificielle génère ainsi des gains colossaux à chacune des étapes de la Supply Chain : inventaire, gestion des stocks, préparation de commandes, tri des colis, expédition et optimisation des tournées. De nombreuses technologies à base d’IA ont été implémentées dans certaines entreprises telles que des véhicules autonomes (camions, chariots élévateurs…), des drones ou des robots. Ces derniers sont très rapides et efficaces pour détecter les produits en stock dans un entrepôt, réaliser des opérations de tri ou assister les Hommes dans la préparation de colis.
L’IA est également utilisée dans le domaine de la “visibilité du transport” car elle permet aux logisticiens de prédire l’ETA (heure d’arrivée estimée) de leurs livraisons et d’identifier les complications pouvant l’impacter.
Le cas Kardinal
Chez Kardinal, nous utilisons précisément l’IA et le Machine Learning dans notre solution d’optimisation de tournées dans le but d’affiner nos prédictions grâce aux données collectées sur le terrain mais également d’identifier de potentiels problèmes et d’en estimer les conséquences. Les algorithmes Kardinal recalculent en temps réel les tournées pour les adapter en fonction des aléas rencontrés sur la route. Les données du terrain récoltées sont corrélées en fonction de variables afin de construire des modèles prédictifs pertinents qui seront de plus en plus précis grâce à l’accumulation de data. Cela permet de garantir une plus grande fiabilité dans les prochains calculs de tournées.
Par exemple, les acteurs de la messagerie font face à des durées de livraison très variables d’un client à l’autre. Les algorithmes de Machine Learning identifient automatiquement des patterns selon différentes variables : la taille du colis, son poids, l’étage à livrer, la zone dans laquelle se trouve l’adresse, le type de client, et même le client lui même si c’est un client récurrent. Au lieu d’appliquer une valeur moyenne identique sur tous les points, comme c’est le cas dans les solutions standards, les algorithmes sont capables de définir une durée adaptée à chaque point.
Découvrez plus d’informations sur le Machine Learning en optimisation de tournées.
Les jumeaux numériques
Un jumeau numérique consiste en une représentation virtuelle d’un système ou d’un processus physique. Relié à son équivalent dans le monde réel par des capteurs d’IoT ou d’IA, il met à jour continuellement les modifications pouvant survenir. Le jumeau numérique est capable d’analyser les données pour en simuler des scénarios pertinents afin d’atteindre un objectif donné et préparer un plan d’action efficace face à des événements imprévus. Le marché du jumeau numérique, évalué à 3,1 milliards de dollars en 2020, devrait atteindre 48,2 milliards de dollars d’ici 2026.
Dans la Supply Chain, le jumeau numérique est très intéressant pour cartographier et optimiser son réseau logistique, en explorant les jeux de données sous forme de graphes relationnels. Il s’agit de modélisations mathématiques reproduisant des réseaux physiques (entrepôts, flux de transport, réseaux de gaz ou d’électricité, etc.) via lesquelles il est possible de simuler des modifications et d’en identifier les impacts.
L’utilisation de jumeau numérique permet d’identifier les optimisations les plus performantes (notamment en termes d’efficacité opérationnelle, de coûts) et qui répondent à toutes les contraintes spécifiées. Cette perspective globale donne la capacité aux entreprises de superviser et planifier les activités de chacun des maillons de la chaîne d’approvisionnement, d’optimiser les opérations et de réagir proactivement aux changements. Les processus gagnent en rapidité, en efficience et en fiabilité.
Le cas STEF
Le leader européen de la logistique sous température dirigée, STEF, a fait appel aux technologies d’IA de DC Brain pour la création d’un jumeau numérique représentant ses réseaux. A partir des données intégrées, le jumeau numérique permet à STEF de tester des jeux de données sous forme de graphes relationnels et simuler des plans de transports. L’outil identifie ensuite les potentielles anomalies et suggère des recommandations d’optimisation en temps réel. Face à la complexité de son activité, STEF utilise cette technologie pour optimiser le chargement de ses camions et augmenter leur taux de remplissage. Cela permet au transporteur de réaliser autant d’opérations avec moins de camions ou d’en faire plus avec autant de véhicules.
La blockchain
La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations, fonctionnant sans organe central de contrôle. Il s’agit d’une grande base de données transparente et sécurisée par la cryptographie, partagée entre ses utilisateurs. Certaines transactions peuvent passer par la technologie de la blockchain, dont la célèbre monnaie virtuelle cryptée : le bitcoin. Evalué à 2,01 milliards de dollars en 2019, le marché de la blockchain se hissera à 69,04 milliards de dollars en 2027 selon Fortune Business Insights.
Dans le secteur de la logistique, la blockchain apporte de la visibilité sur les opérations de la chaîne d’approvisionnement. Elle permet une traçabilité des marchandises ainsi qu’un relevé de toutes les interventions qui ont pu avoir lieu durant les différentes étapes de la chaine logistique, des éléments très utiles en cas de litiges. Pour le secteur agro-alimentaire, ce type de technologie peut être intéressant notamment pour retrouver les sources d’une contamination alimentaire.
En tant que registre, la blockchain permet un meilleur échange d’informations entre les parties prenantes et donne la possibilité de paramétrer les accès et droits de modification. Ces informations peuvent être ajoutées manuellement (en photographiant les documents puis en les intégrant dans la blockchain) ou de manière automatique grâce à d’autres technologies (telles que l’IoT ou l’IA) dont les capteurs vont pouvoir transmettre les données à la blockchain.
Pour le transport de marchandises par voie maritime, la blockchain permet de réduire les délais de contrôle. En moyenne, une expédition internationale de marchandises est inspectée par près de 30 organismes. S’il manque un document, le conteneur peut être retardé de plusieurs heures voire plusieurs jours, ce qui engendre des pertes importantes pour les acteurs concernés. La blockchain permet de stocker tous les documents nécessaires au transit et d’en donner l’accès aux parties prenantes. Cette technologie permet également de vérifier la provenance et l’authenticité d’un produit afin de mieux détecter les contrefaçons (produits de luxe, médicaments, vins…).
Cependant, même si les projets de blockchain se développent petit à petit, leur application aux activités du transport ne semble pas être assez mature pour un réel usage sur le terrain. Son rôle réside surtout dans la certification de la donnée, notamment parce que celle-ci n’est pas toujours de bonne qualité.
Le cas Carrefour
Le groupe Carrefour est l’un des premiers en Europe à avoir introduit la technologie blockchain dans le secteur agro-alimentaire en 2018. Les informations relatives aux produits sont stockées dans la blockchain (provenance, lieu d’élevage, mode de production…) et sont accessibles aux différents acteurs concernés (producteurs, transformateurs et distributeurs). Les consommateurs peuvent également accéder à ces données en scannant le QR code sur l’étiquette du produit. Cette technologie permet à Carrefour de garantir à ses clients une transparence complète sur le parcours suivi par les produits. Le groupe souhaite appliquer la blockchain aux produits non-alimentaires et l’a récemment déployée sur sa gamme de produits textiles bio.
Pour conclure...
Toutes ces nouvelles technologies peuvent être combinées afin de créer une Supply Chain et des usines intelligentes où les opérations sont interconnectées pour des processus plus fluides et optimisés. Dans cette industrie 4.0, les logisticiens bénéficient d’un support technique continu et en temps réel, leur permettant d’être mieux informés sur les opérations et de prendre de meilleures décisions.
Ces nouvelles technologies apportent des gains colossaux pour les entreprises :
- Un taux d’erreur plus faible
- Un gain de temps sur les opérations
- Une meilleure traçabilité de l’état des marchandises et leurs flux
- Une baisse des coûts d’opérations
- Des prises de décision facilitées
- Une meilleure anticipation des imprévus
- Une meilleure gestion des ressources
- De meilleures conditions de travail des équipes
- Une plus grande transparence auprès de chaque partie prenante et des clients
- Une meilleure qualité de service et de satisfaction client
- Une meilleure productivité globale
Mais ces technologies nécessitent plusieurs prérequis pour une mise en place réussie, notamment de la data de qualité et une conduite du changement efficace. En effet, puisque la data est au cœur de ces nouvelles technologies, de nombreuses tâches ne peuvent pas être effectuées efficacement sans accès aux données pertinentes et sans la capacité de les analyser. Certaines entreprises disposent, bien trop souvent, de données incomplètes, non structurées et donc inexploitables. Il est donc nécessaire de mettre en place des mesures correctives pour disposer de données de qualité en amont de tels projets.
Intégrer une nouvelle technologie dans ses processus engendre inévitablement une évolution de l’organisation du travail des équipes, pouvant générer chez elles interrogations ou rejet. Les experts métiers sont indispensables au succès d’un projet, et il est donc primordial de les placer au cœur des process pour réussir sa conduite du changement.
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