Qu’apporte le temps réel en optimisation de tournées ?

Les planificateurs de tournées manquent souvent de visibilité sur ce qui est en train de se passer sur le terrain. La plupart du temps, ils construisent leurs plans de tournées manuellement. Pourtant optimiser ses tournées est une problématique complexe, fréquemment perturbée par de nombreuses contraintes (créneaux horaires, capacité des véhicules, chauffeurs disponibles, trafic routier, etc.) qu’il n’est pas toujours facile à anticiper. Une erreur d’adresse, un client absent, des embouteillages, un chauffeur en retard… les aléas peuvent vite survenir en cours de tournée. Les planificateurs se retrouvent alors au pied du mur et peinent à réagir efficacement à ces complications. Cela menace toute leur organisation mais également leur qualité de service : leur capacité à s’adapter et trouver une solution alternative est ici challengée afin de tout de même garantir la meilleure expérience possible à leurs clients.

Différents logiciels d’optimisation existent pour soulager les opérationnels de cette tâche parfois fastidieuse. Cependant, ils ne sont souvent pas adaptés à la complexité de l’activité et ne prennent pas toujours en compte leurs contraintes. Les tournées ne sont alors déjà plus réalisables sur le terrain. Pour répondre à cet enjeu, Kardinal a développé une solution d’optimisation de tournées “qui ne s’arrête jamais” afin de proposer des tournées encore plus performantes et en parfaite adéquation avec la réalité du terrain.

En quoi consiste l’optimisation continue ? Dans quels cas est-il pertinent d’utiliser ce type de technologie ? Qu’est-ce que cela implique pour les utilisateurs ?

Cédric Hervet, Directeur Scientifique et co-fondateur de Kardinal répond à ces questions pour expliquer l’importance d’une optimisation de tournées en temps réel et en continu.

Cédric Hervet, Head of Science @Kardinal

Cédric Hervet est docteur en Mathématiques Appliquées et co-fondateur de Kardinal. Depuis plus de 10 ans, il étudie et conçoit des systèmes d’Intelligence Artificielle pour des applications industrielles dans les secteurs des télécommunications, du marketing digital et du transport.

Sa double compétence en statistiques/Machine Learning ainsi qu’en algorithmie/Recherche Opérationnelle lui permet d’articuler ces deux grands ensembles de techniques pour concevoir les systèmes intelligents de demain.

Concrètement, qu'est ce qu'une optimisation de tournées en temps réel ?

L’optimisation “en continu” ne s’arrête jamais d’optimiser : avant, pendant et après les opérations. Du premier colis qui rentre dans le système jusqu’à la dernière livraison effectuée, le logiciel optimise continuellement pendant toute cette période et suggère des recommandations. Le planificateur n’a jamais besoin d’exprimer de manière proactive le redémarrage de l’optimisation avec de nouvelles données. L’algorithme est sans cesse connecté au monde réel et a des échanges permanents avec le système d’information.

En associant une optimisation en temps réel et en continu, les tournées seront davantage performantes et adaptées à la réalité du terrain. Toutes les données définissant l’activité du jour (les ordres/tâches à réaliser et les ressources disponibles) sont intégrées au plan d’optimisation global.

Les sources de données peuvent être multiples :

  • Le chauffeur notifiant via une application qu’il est en train d’arriver au point de livraison et qu’il va en repartir,
  • L’opérationnel sur le quai en train de charger le camion communiquant que le poids réel du colis ne correspond pas au poids annoncé,
  • Les nouvelles commandes rentrant dans le système,
  • Etc.

Tous ces changements se produisant au fil de l’eau vont être réconciliés par la machine pour un planning unique. A n’importe quel moment, le logisticien a la possibilité de se référer aux tournées proposées par l’algorithme (qui sont les meilleures tournées possibles avec les données connues à l’instant T) afin de prendre des décisions lorsqu’il en a besoin.

Pourquoi avoir développé une solution d'optimisation en temps réel et en continu ?

Cédric Hervet : L’optimisation de tournées n’est pas une technique toute récente, les premières recherches datent des années 1970 quand les mathématiciens ont essayé de résoudre cette problématique avec la création de logiciels dédiés. Pourtant, à la création de Kardinal, nous avons fait le constat que malgré l’existence de ces technologies, la grande majorité des logisticiens n’en utilisaient pas et s’appuyaient plutôt sur des outils tels qu’Excel.

L’une des raisons est que la maturité digitale n’était pas encore très présente dans ces entreprises, la digitalisation étant relativement récente dans ces domaines là. La difficulté est d’avoir un outil s’intègrant bien au processus du client et ne perturbant pas sa manière de travailler. Les outils d’optimisation de tournées sont rarement capables de gérer la totalité des contraintes et la complexité du terrain, ce qui génère des frustrations au regard des tournées obtenues et conduit à l’abandon des projets. L’optimisation en continu et en temps réel permet de s’insérer de manière beaucoup plus fluide dans les process. Elle s’adapte à la complexité de l’activité et permet aux planificateur de réagir très rapidement en cas d’imprévus.

Un autre facteur important d’échec de ce type de projet concerne la data : l’entreprise manque de données ou à défaut, celle-ci est de mauvaise qualité, ce qui fausse toutes les optimisations planifiées (par exemple : le retard d’une tournée n’est pas remonté au planificateur). Grâce à une optimisation en continu, il est possible de résoudre ce problème : l’un des moyens de gérer une donnée imparfaite, c’est de pouvoir la corriger alors même que l’optimisation est en cours.

Quel intérêt d'utiliser ce type d'optimisation ?

Cédric Hervet : L’optimisation en temps réel est réalisée durant le déroulé des tournées, notamment pour réagir aux retards générés par les embouteillages. Mais elle est également importante, voire plus, en amont des tournées car le processus de planification n’est pas figé (il est rare que les tournées partent toutes au même moment, il est donc possible d’ajouter des points à livrer aux camions partant plus tard) et il faut pouvoir réajuster les tournées au fil des décisions prises.

Une optimisation de tournées peut, par exemple, démarrer 2 jours avant la tournée, comme ce fut le cas pour l’un de nos clients, acteur de la livraison de meubles à domicile : les commandes arrivent 2 jours avant durant lesquels un processus de prise de rendez-vous est mis en place pour fixer les tournées. L’algorithme suggère le meilleur moment pour placer une livraison, en prenant en compte les créneaux déjà pris.

La prise en compte du trafic est primordiale durant le déroulé des tournées mais également en amont de celles-ci grâce au trafic prédictif. Les tournées planifiées seront ainsi plus réalistes, le trafic étant une variable difficile à anticiper. Cela est particulièrement crucial pour les acteurs de la messagerie où les derniers colis rentrent dans l’agence 1h ou 2h avant le départ des camions. L’optimisation en temps réel et en continu actualise les tournées en fonction des données trafic qui remontent.

En cas d’imprévu tel que le retard d’un chauffeur, optimiser en continu est essentiel. Cela permet de changer la tournée, de mieux aménager les visites ou en déporter à d’autres chauffeurs, notamment si certaines ont des créneaux horaires à respecter. Les solutions d’optimisation en temps réel et en continu évitent donc aux opérationnels de changer complètement leur manière de travailler afin de s’adapter au logiciel. Chez Kardinal, nous visons l’inverse : c’est à la machine de s’adapter à l’humain.

Qu'est ce que cela implique techniquement ?

Cédric Hervet : Ce type d’optimisation implique une architecture logicielle permettant d’avoir un moteur d’optimisation en continu qui puisse intégrer de nouvelles informations à tout moment afin de mettre à jour n’importe quelle donnée. C’est précisément la technologie qu’a développée Kardinal aujourd’hui. Du côté des logisticiens, il est nécessaire d’être en mesure d’alimenter les algorithmes avec de la donnée de manière plus ou moins continue. En fonction de leurs besoins en optimisation temps réel, certains exportent leurs données vers les systèmes de Kardinal plus ou moins fréquemment.

La technologie développée par Kardinal s’appuie sur les données des systèmes d’information de ses clients (TMS, ERP) qui doivent avoir la capacité de transmettre ces informations proactivement dès qu’elles sont mises à jour. Grâce à une connexion API, les données sont intégrées à la solution d’optimisation. Le client peut réaliser ses modifications directement sur une application reliée à la solution Kardinal.

Quel impact pour l'utilisateur ?

Cédric Hervet : La plupart des logiciels d’optimisation de tournées fonctionnent en optimisation statique. On observe alors différentes étapes :

  1. Les données sont intégrées à la solution
  2. Le planificateur lance l’optimisation
  3. La solution renvoie, au bout d’un certain temps, un plan de tournées figé

Ce résultat peut être appliqué tel quel ou être modifié à la main. Contrairement à l’optimisation en continu, la réponse du logiciel est définitive et l’optimisation se termine. Une optimisation en continu permet qu’au moindre changement dans les données, une nouvelle tournée soit proposée en quelques secondes sans avoir besoin de la relancer.

Dans le cas de l’optimisation statique, le planificateur attend la réponse du logiciel pour travailler. L’optimisation en continu, quant à elle, part de son besoin : s’il doit prendre une décision, alors à tout moment, il a à sa disposition le meilleur planning possible à cet instant précis. Si les chauffeurs attendent leurs instructions, le planificateur peut déjà prendre des décisions.

Cependant, il n’est pas envisageable que l’optimisation fonctionne à l’infini. Si des actions sont prises dans le monde réel, les algorithmes doivent en être informés pour ne plus toucher à ce qui a été décidé. L’optimisation en continu implique que l’on doit reproduire cette démarcation naturellement induite en optimisation statique pour que l’être humain puisse reprendre la main sur les opérations. Chez Kardinal, l’utilisateur peut, à n’importe quel moment, décider de verrouiller entièrement ou en partie un plan de tournées qui est en cours d’optimisation. De manière très fluide, il est en mesure d’ajouter ou de retirer des tournées dans l’optimisation.

C’est cette nouvelle façon de penser l’interaction entre les opérationnels et l’algorithme que nous considérons chez Kardinal comme étant le fondement de l’optimisation de tournées du futur.

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