Machine Learning : 8 innovations pour la livraison du dernier kilomètre
- 17 janvier 2025
- 8 mins
Le secteur de la livraison du dernier kilomètre connaît actuellement une véritable révolution grâce à l’intégration du machine learning. Cette technologie d’intelligence artificielle apporte des solutions innovantes aux défis complexes de la logistique urbaine et rurale, transformant radicalement la manière dont les colis sont acheminés jusqu’à leur destination finale.
Dans un contexte où les attentes des consommateurs en matière de rapidité, de flexibilité et de personnalisation ne cessent de croître, le machine learning offre aux entreprises de livraison des outils puissants pour optimiser leurs opérations et améliorer la satisfaction client. De l’anticipation des changements organisationnels à la personnalisation avancée de l’expérience client, en passant par l’optimisation des tournées et l’automatisation des livraisons, cette technologie révolutionne chaque aspect de la chaîne logistique du dernier kilomètre.
Cet article explore 8 innovations majeures rendues possibles par le machine learning, illustrant comment cette technologie transforme le paysage de la livraison et prépare le terrain pour un avenir où efficacité, durabilité et satisfaction client vont de pair.
1. Anticipation des changements organisationnels
Le machine learning révolutionne la planification stratégique dans la livraison du dernier kilomètre en permettant aux entreprises d’anticiper et de se préparer aux changements organisationnels majeurs. Les algorithmes avancés peuvent simuler divers scénarios, offrant ainsi une vision précieuse pour la prise de décision :
- Fluctuations de volume : Les systèmes prédisent les variations saisonnières ou ponctuelles de la demande, permettant d’ajuster les ressources en conséquence.
- Évolution du portefeuille clients : L’IA peut modéliser l’impact de l’ajout ou de la perte d’un client important, aidant à adapter la capacité logistique.
- Préparation à la peak season : Les algorithmes simulent différentes stratégies pour gérer les pics d’activité, optimisant l’allocation des ressources et la planification des effectifs.
- Transition vers une flotte électrique : Le machine learning aide à planifier l’électrification progressive de la flotte en analysant les itinéraires, les autonomies et les besoins en infrastructure de recharge.
- Expansion géographique : Les outils d’IA peuvent modéliser l’impact de l’expansion vers de nouvelles zones de livraison, prévoyant les besoins en ressources et les défis potentiels.
Cette capacité à simuler des scénarios complexes permet aux entreprises de se préparer efficacement aux changements, d’optimiser leurs investissements et de maintenir un niveau de service élevé malgré les évolutions de leur environnement opérationnel.
💡 La solution Kardinal accompagne les acteurs logistiques dans l’anticipation et l’optimisation de leurs changements organisationnels : ajout ou suppression de dépôts, intégration de nouveaux véhicules (véhicules électriques, vélos cargos, etc.), variations de volumes, réorganisation du territoire exploité par des sous-traitants, etc.
2. Validation et correction automatique des adresses
Les outils d’intelligence artificielle (IA) révolutionnent la gestion des adresses dans le processus de livraison du dernier kilomètre, offrant une solution robuste à un problème récurrent et coûteux. Ces systèmes avancés sont capables d’analyser en temps réel les adresses saisies lors de la prise de commande, les comparant à des bases de données géographiques constamment mises à jour. Grâce à un apprentissage continu, ils s’améliorent en tirant les leçons des corrections précédentes et des livraisons réussies.
Ils corrigent automatiquement les fautes d’orthographe dans les noms de rues ou de villes, identifient et rectifient les codes postaux erronés, et complètent les informations manquantes telles que les numéros d’étage. De plus, ils standardisent le format des adresses selon les normes postales locales et reconnaissent les différentes variantes d’écriture d’une même adresse.
Cette technologie apporte des avantages significatifs aux entreprises de livraison. Elle réduit considérablement les échecs de livraison dus à des adresses incorrectes, générant ainsi des économies opérationnelles importantes. L’expérience client s’en trouve améliorée grâce à la diminution des retards et des erreurs de livraison. De plus, des adresses précises permettent une meilleure planification des tournées, optimisant l’ensemble du processus logistique.
3. Affectation intelligente des livreurs
Le machine learning peut révolutionner l’attribution des tournées en analysant une multitude de facteurs pour optimiser l’affectation des chauffeurs. Cette approche sophistiquée peut aller bien au-delà de la simple répartition géographique, puisque les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent intégrer plusieurs éléments clés :
- Historique des performances : Le système analyse les données historiques de chaque livreur, incluant les temps de livraison, les taux de réussite et la satisfaction client.
- Compétences spécifiques : Certains livreurs peuvent avoir des compétences particulières (manipulation de colis lourds, montage de meubles, etc.) que le système intègre dans ses décisions.
- Connaissance du terrain : L’expérience d’un livreur dans une zone spécifique est valorisée, permettant des livraisons plus efficaces dans des quartiers complexes.
- Compatibilité avec les clients : Le système peut associer des livreurs à des clients spécifiques en fonction des interactions passées positives.
Cette approche intelligente offre de nombreux avantages. Tout d’abord, elle permet une augmentation significative de l’efficacité, les livreurs étant plus performants sur des tournées adaptées à leurs compétences. La satisfaction client s’en trouve également améliorée, car des livreurs expérimentés dans certaines zones sont en mesure d’offrir un meilleur service.
Naturellement, pour pouvoir intégrer ces éléments, il est essentiel que les algorithmes aient accès à des données fiables et actualisées. Cependant, certaines informations cruciales sont souvent détenues uniquement par les opérateurs sur le terrain et ne sont pas toujours présentes dans les bases de données.
💡 La solution Kardinal est capable d’intégrer tout type de contraintes dans ses algorithmes pour des tournées réellement efficaces et compatibles avec la réalité du terrain. Ainsi l’affectation d’un chauffeur à une zone ou un client ou les compétences techniques de certains livreurs peuvent être pris en compte lors du calcul des tournées.
4. Optimisation dynamique des tournées
L’optimisation dynamique des tournées dépasse la simple planification statique, s’adaptant instantanément aux changements et ajustant les parcours en conséquence. Les algorithmes de machine learning révolutionnent cette étape cruciale du dernier kilomètre en analysant en temps réel une multitude de facteurs :
- Intégration des données historiques : L’analyse des livraisons passées permet d’anticiper les difficultés récurrentes sur certains trajets et d’optimiser les parcours en conséquence.
- Prise en compte des conditions météorologiques : Les intempéries peuvent affecter les temps de trajet et l’accessibilité de certaines zones. En mettant en corrélation les données météorologiques avec les incidents passés tels que les ralentissements, les accidents ou les variations de temps de trajet, le système ajuste les itinéraires en fonction des prévisions météorologiques actualisées pour optimiser la performance des tournées.
- Réaction aux événements locaux : Les algorithmes apprennent des événements passés tels que les manifestations, les travaux ou d’autres perturbations de la circulation pour calculer des itinéraires futurs plus efficaces. En apprenant de ces événements passés, ils peuvent mieux anticiper et ajuster les tournées en fonction des perturbations locales actuelles.
- Optimisation des séquences de tournée : Le machine learning peut également optimiser les séquences de livraison en apprenant des comportements des chauffeurs et des ajustements manuels précédents. Il permet de programmer dynamiquement les livraisons en tenant compte de la disponibilité des clients, de la proximité et des créneaux de livraison, augmentant ainsi l’efficacité et la satisfaction client.
💡 Basée sur l’IA, la solution d’optimisation de tournées Kardinal fonctionne en continu : avant (calculs prédictifs), pendant (prise en compte des aléas en temps réel) et après (affinement des futures prédictions) le déroulé des tournées pour une optimisation plus proche de la réalité du terrain.
5. Prévision ultra-précise des délais de livraison
Grâce à l’analyse de données massives, le machine learning offre des estimations de délais d’une précision inédite. Les fenêtres de livraison passent de plusieurs heures à des créneaux de 30 minutes, améliorant considérablement la satisfaction client.
Cette précision accrue dans la prévision des délais de livraison repose sur l’intégration et l’analyse de multiples facteurs :
- Historique des livraisons : Les algorithmes apprennent des tendances passées pour affiner leurs prédictions.
- Caractéristiques spécifiques de la livraison : Le type de colis, son poids, et les exigences particulières de manipulation sont intégrés dans le calcul.
- Performance des livreurs : Les algorithmes peuvent tenir compte des performances individuelles des livreurs pour des estimations plus précises.
- Particularités géographiques : Les spécificités des zones de livraison (zones urbaines denses, zones rurales, etc.) sont prises en compte.
Cette précision accrue dans les délais de livraison offre plusieurs avantages. Elle permet une amélioration de la satisfaction client, car les clients apprécient de savoir précisément quand leur colis sera livré, ce qui leur permet de mieux planifier leur journée. On constate également une réduction des échecs de livraison, car avec des créneaux plus précis, les clients sont plus susceptibles d’être présents pour réceptionner leur colis. De plus, cette précision favorise l’optimisation des ressources, permettant aux entreprises de mieux planifier leurs ressources humaines et matérielles en fonction de ces prévisions précises.
En offrant des estimations de délais plus précises, le machine learning transforme l’expérience de livraison, la rendant plus fiable et plus adaptée aux attentes des consommateurs modernes.
💡 Grâce au machine learning, la solution d’optimisation de tournées Kardinal apprend des données historiques pour estimer avec davantage de précision les heures d’arrivée estimées (ETA) futures.
6. Maintenance prédictive des véhicules
Les algorithmes de machine learning prédisent les besoins de maintenance des véhicules de livraison, prévenant ainsi les pannes et retards. En analysant les données des capteurs embarqués, les algorithmes peuvent détecter les signes avant-coureurs de défaillances mécaniques, telles que l’usure des freins, les anomalies du moteur ou les problèmes de transmission.
Cette approche proactive permet de planifier les interventions de maintenance avant que les pannes ne surviennent, minimisant ainsi les interruptions de service. Les véhicules peuvent être entretenus de manière plus efficace, en fonction de leur état réel plutôt que selon un calendrier fixe, ce qui optimise les coûts de maintenance et prolonge la durée de vie des véhicules.
Les avantages de la maintenance prédictive incluent :
- Réduction des temps d’immobilisation : En anticipant les besoins de maintenance, les véhicules passent moins de temps en réparation, ce qui augmente leur disponibilité pour les livraisons.
- Amélioration de la fiabilité des livraisons : La prévention des pannes imprévues assure que les livraisons se déroulent sans interruption, améliorant ainsi la ponctualité et la satisfaction client.
- Optimisation des coûts de maintenance : En intervenant uniquement lorsque cela est nécessaire, les entreprises peuvent réduire les coûts associés à la maintenance préventive excessive ou aux réparations d’urgence.
- Prolongation de la durée de vie des véhicules : Une maintenance bien planifiée et ciblée permet de maintenir les véhicules en meilleur état plus longtemps, retardant ainsi les investissements dans de nouveaux véhicules.
- Sécurité accrue : En assurant que les véhicules sont toujours en bon état de fonctionnement, la maintenance prédictive contribue à la sécurité des conducteurs et des autres usagers de la route.
En intégrant la maintenance prédictive dans la gestion de leur flotte, les entreprises de livraison peuvent non seulement améliorer l’efficacité opérationnelle, mais aussi offrir un service plus fiable et de meilleure qualité à leurs clients.
7. Livraisons par drones et véhicules autonomes
Le machine learning est au cœur des technologies de livraison autonome par drones ou véhicules sans conducteur. Ces innovations peuvent naviguer et livrer des marchandises avec une intervention humaine minimale, transformant potentiellement la rapidité et le coût des livraisons du dernier kilomètre.
Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent à ces systèmes autonomes de prendre des décisions en temps réel basées sur leur environnement. Pour les drones, cela inclut l’évitement d’obstacles, l’optimisation de l’itinéraire en fonction des conditions météorologiques, et la navigation précise jusqu’au point de livraison. Les véhicules autonomes, quant à eux, utilisent le machine learning pour interpréter les données des capteurs, prédire le comportement des autres usagers de la route, et naviguer efficacement dans des environnements urbains complexes.
Ces technologies offrent plusieurs avantages potentiels :
- Réduction des coûts : En éliminant le besoin de chauffeurs humains pour chaque livraison, les coûts opérationnels peuvent être significativement réduits.
- Solution à la pénurie de main-d’œuvre : Face à la pénurie croissante de chauffeurs de livraison, les technologies autonomes offrent une alternative viable pour combler ce manque, assurant ainsi la continuité des services de livraison.
- Livraisons 24/7 : Les systèmes autonomes peuvent fonctionner en continu, permettant des livraisons à toute heure.
- Accès à des zones difficiles : Les drones peuvent atteindre des zones géographiquement isolées ou difficiles d’accès pour les véhicules traditionnels.
- Rapidité accrue : Sans les contraintes du trafic routier, les drones peuvent effectuer des livraisons plus rapides, particulièrement en milieu urbain congestionné.
- Réduction de l’empreinte carbone : Les véhicules électriques autonomes et les drones peuvent contribuer à réduire les émissions liées aux livraisons.
Cependant, ces technologies font face à des défis réglementaires et de sécurité. Les algorithmes de machine learning doivent être constamment affinés pour garantir une navigation sûre et efficace dans des environnements imprévisibles. De plus, l’acceptation publique et l’intégration dans les infrastructures existantes restent des enjeux majeurs.
8. Personnalisation avancée de l'expérience client
Le machine learning analyse les préférences individuelles pour proposer des créneaux de livraison personnalisés et des options alternatives (points relais, consignes) adaptées aux habitudes de chaque client. Cette personnalisation poussée transforme l’expérience de livraison en la rendant plus pratique et plus alignée avec le mode de vie de chaque consommateur.
Les algorithmes prennent en compte plusieurs facteurs pour offrir cette personnalisation :
- Historique des livraisons : Analyse des préférences passées en termes de créneaux horaires, lieux de livraison et modes de réception.
- Géolocalisation : Proposition d’options de livraison basées sur la proximité du domicile, du lieu de travail ou des trajets habituels du client.
- Comportement d’achat : Adaptation des options de livraison en fonction du type de produit acheté (livraison express pour les produits périssables, par exemple).
- Feedback sur les livraisons précédentes : Ajustement des recommandations en fonction des retours d’expérience du client.
Cette personnalisation offre plusieurs avantages pour la livraison du dernier kilomètre. Elle permet de réduire les échecs de livraison, car les créneaux proposés correspondent mieux aux disponibilités réelles du client. En encourageant l’utilisation de points relais ou de consignes, il est possible de rationaliser les itinéraires de livraison, optimisant ainsi les tournées. La personnalisation permet également d’améliorer la densité de livraison en regroupant plus efficacement les livraisons dans une même zone. Enfin, le système peut proposer des changements de dernière minute en fonction des imprévus (embouteillages, retards) pour assurer la livraison, offrant ainsi une flexibilité accrue.
De plus, le machine learning permet d’anticiper les besoins futurs en matière de livraison. Par exemple, il peut suggérer automatiquement une livraison en consigne pour un client habitué à être absent de son domicile, ou proposer une option de livraison écologique à un client sensible aux enjeux environnementaux.
Cette personnalisation avancée transforme la livraison du dernier kilomètre d’une simple étape logistique en un élément clé de la satisfaction client, contribuant ainsi à la fidélisation et à la différenciation des entreprises dans un marché de plus en plus concurrentiel.
Ces innovations basées sur le machine learning redéfinissent complètement l’approche de la livraison du dernier kilomètre. Elles permettent aux entreprises d’offrir un service plus rapide, plus fiable et plus personnalisé, tout en réduisant les coûts opérationnels et l’impact environnemental. À mesure que ces technologies évoluent et que de nouvelles sources de données deviennent disponibles, on peut s’attendre à voir émerger des solutions encore plus sophistiquées. Le machine learning continuera sans doute à jouer un rôle central dans la transformation de la logistique urbaine et rurale, ouvrant la voie à une ère de livraison intelligente et ultra-efficace.
Solution d'optimisation de tournées en continu
