Les enjeux de la logistique urbaine vont en grandissant : les exigences client du B2C tendent à devenir la norme et augmentent fortement la complexité de la logistique, qui doit répondre à une demande plus difficile à satisfaire dans un contexte où tous les acteurs sont incités à adopter une démarche plus respectueuse de l’environnement, où les villes deviennent piétonnes et où la pénurie de chauffeurs-livreurs met tout le secteur en tension.

Face à ces enjeux, les technologies d’optimisation de tournées représentent la réponse de choix. Pour autant, nombre d’acteurs ayant tenté d’utiliser au quotidien de tels outils ont connu d’importantes déceptions. 

Une des raisons invoquées : la réalité est trop complexe pour que ces outils puissent véritablement aider. N’est-ce pas un paradoxe pour des outils dont le but est justement de gérer la complexité ?

Le problème de fond : les aléas du terrain, grande source de variabilité

Parce qu’elle intervient dans un contexte par nature changeant, la logistique urbaine doit faire face à des changements permanents qui rendent difficile toute estimation en amont des tournées. En effet, les données, aussi détaillées qu’elles puissent être, pourront seulement rendre compte de la très grande variabilité des situations qu’un chauffeur peut rencontrer sur le terrain et qui feront qu’en pratique, d’un jour à l’autre, le même trajet ou la même opération de livraison prendra un temps qui va du simple au triple.

Les causes de ces changements sont de deux sortes : les causes endogènes et exogènes.

Les causes endogènes de variabilité

Les causes endogènes sont celles qui proviennent de l’activité du logisticien lui-même. Aucun processus n’est jamais parfait, et de nombreux aléas peuvent venir perturber le déroulement d’une tournée :

• un chauffeur en retard, ou absent
• un chauffeur débutant, qui connait mal la zone
• un colis mal pesé ou mal mesuré, qui ne rentre pas dans le véhicule
• un colis perdu dans le dépôt
• une panne ou une casse qui rend impossible certaines livraisons
• etc.

S’il est possible de limiter les impacts de ces aléas, on comprend aisément qu’il est impossible de les éviter complètement. De plus, ces causes sont sans commune mesure en nombre et en impact par rapport aux causes exogènes de variabilité.

Les causes exogènes de variabilité

Ce sont les sources d’aléas qui dépendent de causes extérieures au logisticien, lequel ne peut à priori que les subir et s’y adapter. Parmi ces causes, on peut citer :

• le trafic routier, l’accident sur la route, le quartier fermé à cause d’une manifestation / de travaux
• le client absent ou qui met du temps à rejoindre le livreur
• la modification d’un créneau horaire de livraison en cours de tournée
• l’adresse mal écrite, imprécise ou erronée
• l’entrée difficile à trouver
• l’impossibilité de stationner
• etc.

Dans la pratique, on observe que les équipes opérationnelles, en particulier les chauffeurs, font preuve de ressources incroyables sur la route pour s’adapter à ces difficultés. Grâce à sa connaissance fine de la zone à livrer, le chauffeur évite de livrer dans la rue de l’école entre 16h et 17h car il sait qu’il ne pourra pas se garer, il sait que la livraison de cet hôtel ne se fait pas sur la rue de l’entrée principale mais à l’arrière via une rue en sens unique, il groupe les livraisons d’un même quartier et réalise des “micro-tournées” à pied dans les quartiers parisiens les plus denses, etc. Les exemples sont inépuisables.

Au même titre que les aléas du terrain, les inputs du chauffeur sont autant de modifications potentielles de la tournée calculée initialement.

La réponse : une optimisation qui ne s’arrête pas, même après le départ des véhicules sur la route

La majorité des solution d’optimisation de tournées fonctionnent de manière statique, à savoir : elles calculent les tournées puis s’arrêtent de calculer et les tournées sont transmises au chauffeur via son PDA (ou imprimées en version papier avant le départ sur la route dans le pire des cas).

Les solutions les plus avancées réalisent le suivi de la tournée via ce PDA et recalculent en temps réel les ETA (heure de livraison estimée) en fonction de l’avancement de la tournée. Certaines solutions permettent également au planificateur d’envoyer en live de nouvelles missions qui s’ajoutent intelligemment aux tournées déjà en cours. C’est bien, mais pas suffisant : en effet, avec ce fonctionnement, comment s’assurer qu’un embouteillage de début de journée n’impacte pas un créneau horaire un peu serré planifié plus tard ? Comment rééquilibrer les enlèvements en temps réel sur l’ensemble de la flotte si un des chauffeurs est en avance sur sa tournée ?

Découvrez notre article « De la planification manuelle à l’optimisation continue : les différents niveaux d’optimisation de tournées »

La réalité du terrain en logistique urbaine est à ce point changeant que ne pas tenir compte (ou laisser le chauffeur gérer seul) tous les aléas qui vont se produire en cours de journée n’est désormais plus possible.