Transport : l’IA, le nouveau levier de croissance
- 16 décembre 2020
- 11 mins
[RAPPORT]
Intelligence Artificielle en logistique : 6 exemples d’applications
Jonathan Bouaziz est le CEO de Kardinal, une startup tech dédiée au secteur du transport et de la logistique qu’il a fondé en 2015. Kardinal propose une solution d’optimisation de tournées basée sur des algorithmes innovants et ambitionne de devenir le leader technologique de l’intelligence logistique de ses clients.
Introduction
Dans le monde du transport et de la logistique, l’IA est souvent associée aux drones, aux véhicules autonomes ou encore aux robots-trieurs. Cette application de l’IA, qui se passe de l’intervention humaine, fait parler : en septembre 2020, quand Amazon reçoit l’autorisation de tester son service de livraison par drone sur le territoire américain, les médias s’emparent du sujet. Quoi de plus photogénique qu’un drone s’envolant dans le ciel ?
Pourtant, ce n’est que la partie visible de l’iceberg !
En effet, il existe beaucoup d’autres applications de l’IA, dites d’aide à la décision. Ces solutions – certes moins impressionnantes qu’une flotte de robots-trieurs – n’excluent pas l’homme. Au contraire, elles l’accompagnent au cœur de son activité quotidienne. De plus, elles s’attaquent à des enjeux stratégiques et opérationnels (prévisions des ventes, optimisation des flux…) à fort impact pour les entreprises.
Mais, aujourd’hui, on accorde plus de valeur aux applications visibles de l’IA en pensant, à tort, que supprimer l’humain de l’équation réduirait les erreurs et permettrait de gagner en rentabilité.
Selon une récente étude américaine, réalisée auprès de plus de 3000 dirigeants dans 29 industries et 112 pays, seulement 10% des entreprises perçoivent un impact financier sur leur business grâce à l’IA. C’est lorsqu’elles mettent en place une solution d’apprentissage en continu entre la machine et l’homme, que les bénéfices sont significatifs : 73% d’entre elles, ayant opté pour cette solution, disent constater un véritable impact financier.
Cette application de l’IA – l’aide à la décision – n’est pas réservée qu’aux grands groupes internationaux. Développée par Kardinal pour optimiser les opérations de transport, elle est à la portée de tous les transporteurs et chargeurs désireux de restructurer leur organisation ou d’accroître leur agilité opérationnelle.
Elle est la réponse directe aux grands enjeux d’aujourd’hui, développés dans cet article :
- La pénurie de la main-d’oeuvre spécialisée et le turn-over,
- Le manque de communication et de fluidité dans l’organisation et l’opérationnel,
- L’explosion des volumes B2C et la baisse des marges associées.
Pour autant, ici, il se n’agit pas de faire un simple constat (que beaucoup d’entre vous ont déjà fait), mais de montrer comment l’IA permet de :
- Résoudre les problématiques RH et de fluidifier l’opérationnel,
- Capitaliser sur les atouts déjà existants pour se conformer aux nouveaux standards de qualité de service.
Deux plans de bataille tech seront ensuite détaillés, ce qui permettra d’avoir une vision très pragmatique de ce qu’implique la mise en place d’une solution IA dans une entreprise.
Les grands enjeux du marché
Pénurie de main-d’oeuvre spécialisée et turn over
Actuellement, le métier de chauffeur n’est pas assez reconnu.
Conséquence, le turn-over est important et les chauffeurs, avec une vraie expertise, se font rares.
Perdre du jour au lendemain un chauffeur senior n’est pas une situation exceptionnelle. Tous les transporteurs connaissent cela. Et c’est un véritable coup dur car cela affecte la productivité et la rentabilité pendant plusieurs mois.
Le manque de main-d’œuvre spécialisée et le turn-over posent donc de vrais problèmes, qui n’ont fait qu’empirer avec la COVID.
Dernièrement, un CEO d’un grand groupe de transport me confiait qu’une de ses principales préoccupations était la spécialisation. Il n’est pas le seul : de plus en plus de CEO ont intégré ce besoin d’expertise pour gagner en productivité et rentabilité.
La période que nous traversons aura au moins permis d’aller vers une reconnaissance et une spécialisation des métiers de la logistique.
Mais comment rendre plus attractif ces métiers ? Comment les faire gagner en expertise assez rapidement ?
Les anciens schémas organisationnels face à la gestion de l’incertitude
Les transporteurs sont habitués à gérer des moments-clés de l’année, comme le Black Friday ou la période de Noël. Mais ces moments sont anticipés. Les process opérationnels sont rodés et les aléas gérés tant bien que mal !
Avec l’effet boule de neige de la COVID, ces aléas se sont transformés en de véritables avalanches, rebattant les cartes de l’opérationnel.
Comment anticiper l’incertitude ?
Avant, les organisations reposaient sur des schémas récurrents avec une certaine marge d’anticipation. Mais la communication manquait de fluidité : une information donnée par un directeur des opérations avait du mal à arriver sur le terrain.
Maintenant, les transporteurs constatent les limites de cette communication enserrée dans les rouages d’une organisation stratifiée et de systèmes d’informations vieillissants.
Elle ne répond tout simplement plus aux contraintes hebdomadaires. D’un point de vue stratégique, comment s’adapter à des changements de volumes brutaux et aux imprévus ?
Dorénavant, il faut penser une nouvelle organisation, toujours mouvante et capable de rebondir sur les exceptions.
Les CEO en ont bien conscience et ils sont nombreux à se demander :
- Comment transformer mon organisation sans anéantir l’existant ?
- Comment transformer mon organisation pour qu’elle gagne en agilité ?
- Comment faire pour que les différents postes interagissent mieux et plus rapidement entre eux ?
- Comment répondre aux imprévus ?
Désormais, tous les acteurs de la Supply Chain doivent être extrêmement réactifs, mais cela n’est possible que si l’organisation change de modèle.
Comment donc réinventer une organisation prenant en compte, non plus des systèmes compliqués, mais des systèmes complexes et sans mode d’emploi ?
Explosion des volumes B2C et baisse des marges associées
La complexité des situations à gérer trouve aussi son origine dans l’explosion des volumes B2C, générée par le développement de l’e-commerce.
Le business change : avec le B2C, les marges s’effondrent.
Amazon joue un rôle dans ce phénomène économique : faisant croire aux consommateurs que la livraison ne coûtait rien, ces derniers tiennent maintenant pour acquis le free shipping ! Certes, le client est roi mais il est devenu de plus en plus exigeant. Par exemple, il veut une livraison qui est en adéquation avec son besoin et une meilleure visibilité sur la réception de ses colis. L’augmentation de ces contraintes impacte le coût de la livraison, en particulier le dernier kilomètre qui représente jusqu’à 40% du coût total.
Face à l’explosion des volumes du e-commerce, les transporteurs ont dû proposer une offre B2C avec des marges plus faibles mais avec un volume beaucoup plus important.
Leur situation est complexe car ils sont pris en tenaille entre une qualité de service (censée augmentée) et des marges très faibles imposées par les retailers.
Comment sortir de cet étau ?
Les grands transporteurs ont choisi de massifier leurs volumes pour pouvoir baisser les prix, quitte à subventionner et à perdre de l’argent sur certains volumes pour en gagner sur d’autres.
Or, côté logistique, la pression sur les prix va augmenter : les retailers estiment que leurs profits vont s’effondrer de 25% dans les trois prochaines années en raison du coût trop important des livraisons Last Mile.
Qui va payer ces livraisons ?
Les grands transporteurs vont devoir se positionner sur une de ces deux stratégies :
Continuer à subventionner pour gagner des parts de marché,
Se remettre en question et se spécialiser sur un segment pour justifier une valeur ajoutée, que le client a encore du mal à percevoir.
Avec l’explosion du B2C et la baisse des marges, les transporteurs et les chargeurs vont devoir s’accrocher et s’adapter à de nouvelles façons de faire !
Comment l’IA répond aux enjeux du marché
L’IA, qui privilégie l’équation machine + humain, permet de leverager l’organisation, l’opérationnel et la rentabilité, répondant directement aux grands enjeux d’aujourd’hui.
Contrairement à l’approche robotique, c’est l’humain – un humain désormais augmenté grâce à l’IA – qui devient le levier de croissance de l’entreprise.
Mais comment l’IA arrive à leverager l’humain ?
Un outil d’aide à la prise de décision
L’humain a tendance à prendre des décisions en fonction de ses biais cognitifs, de ses intuitions. Et s’il s’appuie sur des données, celles-ci ne vont pas l’aider à faire de bon choix car elles ne seront pas suffisantes ou tout simplement disponibles.
L’IA permet de contrer ces réflexes humains et de pallier ce déficit d’informations grâce à la puissance des données analytiques. Entre les mains d’un opérationnel, l’IA devient un véritable outil d’aide à la prise de décision.
Exemple d’aide à la décision avec la solution Kardinal : recommandations d’optimisation en temps réel avec compréhension des impacts
Or, cette aide à la décision ne peut s’effectuer sans l’apport de l’expertise humaine, et c’est vraiment là que la notion de dialogue entre en jeu. En effet, la réalité est toujours plus complexe que les modèles mathématiques et l’être humain apporte à l’IA toutes les nuances dont elle a besoin pour rééquilibrer ces données.
Grâce à ce ping-pong entre data et connaissances humaines, l’IA permet à son utilisateur de :
- Comprendre l’impact de ses décisions,
- D’avoir une vision plus globale du contexte,
- Parer rapidement aux imprévus, donc d’être plus agile.
Prenons le cas d’un responsable de camionnage qui doit, tous les jours, faire face à de nouvelles contraintes comme :
- L’absence d’un chauffeur,
- Un colis cassé,
- Un colis qui ne rentre pas dans un camion car il devait faire 5kg et non 50 kg (le fameux coup du client qui oublie de mettre un zéro pour payer moins cher…),
- Un client qui ne veut plus être livré par tel chauffeur car il s’est disputé avec lui la semaine dernière…
Ce responsable de camionnage doit prendre l’ensemble de ces événements, les analyser et réagir rapidement, tout en conjuguant qualité de service et contraintes de productivité. Un véritable casse-tête, qui s’est complexifié avec l’explosion des volumes B2C et du facteur incertitude.
L’IA va justement l’aider à démêler ce casse-tête, en modélisant toutes les contraintes et en trouvant la solution la plus adaptée à la situation du moment.
Mais le responsable de camionnage va aussi aiguiller la machine, en lui apportant des informations de dernière minute et sa connaissance du terrain.
L’IA augmente l’homme autant que l’homme augmente l’IA.
C’est cette équation qui va accroître la croissance des entreprises.
L’IA pour combler le manque de main-d’oeuvre spécialisée
Récemment, un directeur des opérations me disait que la personne la plus importante dans une agence de livraison était le responsable de camionnage.
Un responsable de camionnage gère le planning des tournées, manage les chauffeurs, contrôle le chargement des camions, range les quais, etc. Autrement dit, il participe à l’optimisation et au bon déroulement des tournées. Son rôle est central.
Aujourd’hui, trouver un responsable de camionnage senior relève du parcours du combattant !
Avant, on tirait profit de l’expertise des individus, aujourd’hui on ne peut plus autant se reposer sur la connaissance humaine en raison du turn-over et du manque de spécialisation.
Il faut donc repenser une organisation, qui s’appuie à la fois sur les hommes et la tech.
Imaginons un responsable de camionnage junior qui doit affronter une multitude d’imprévus.
Pour l’aider, on va l’outiller d’une solution qui va l’assister dans l’optimisation de ses tournées. L’IA va automatiquement lui apporter des informations, opérer des calculs complexes afin qu’il prenne la meilleure décision. Elle va l’accompagner sur le terrain et l’aider à se former, en lui apportant une distance analytique.
Elle va combler son déficit d’expertise et, au fil du temps, tirer profit de ce que, lui, opérationnel, constate sur le terrain pour perfectionner son algorithme.
Fluidifier l’opérationnel et l’organisation
Un opérationnel n’est jamais seul sur le terrain : il fait partie d’une organisation, d’un ensemble d’individus interagissant avec lui et entre eux.
Dans le milieu du transport et de la logistique, cette organisation est stratifiée. Nous l’avons vu précédemment, elle manque de fluidité, de souffle opérationnel.
La mise en place d’une IA dans une agence de livraison a pour conséquence d’en modifier l’organisation. Elle y introduit plus de fluidité dans la communication.
Il faut imaginer une organisation avec, en son centre, un système d’informations qui prend en compte et en direct toutes les interactions et les possibles imprévus (embouteillages en plein centre-ville, camion accidenté, etc.). Ces informations sont ensuite partagées avec les acteurs concernés, qui sont en mesure de réagir très vite. Les décisions High Level arrivent donc très rapidement sur le terrain, ce qui demeurait compliqué avec l’ancienne organisation !
L’IA assure la continuité dans la gestion des opérations et une meilleure communication entre toutes les parties prenantes.
Elle est un vrai atout à l’heure où le B2C requiert de l’agilité, de la flexibilité et une forte adaptabilité aux aléas du quotidien.
Il faut voir l’IA comme une sorte de matelas amortissant tous les chocs, comme l’explosion de l’e-commerce, les situations instables ou encore la massification et l’instabilité des volumes livrés.
Amazon VS Logisticiens : la tech au coeur du combat
Amazon a compris une chose : il ne faut pas seulement vendre un produit mais aussi une qualité de service ! Et pour améliorer sa qualité de service, Amazon a fait le pari de la tech.
Amazon n’est pas une entreprise de logistique mais une entreprise tech qui fait de la logistique depuis peu.
Cela change la donne car Amazon n’a pas les mêmes connaissances du terrain que les logisticiens implantés depuis des décennies sur le territoire.
Pour faire face au géant qui est à la fois un client et un concurrent sur le marché du e-commerce, les logisticiens peuvent s’appuyer sur leurs atouts existants :
- Leur présence sur le territoire,
- Leurs connaissances du terrain,
- Leurs partenariats tissés depuis plusieurs années,
- L’expertise de leurs équipes opérationnelles.
Ces atouts peuvent devenir de véritables leviers de croissance si les logisticiens prennent conscience de ce qui doit changer dans leur organisation. Il faut, par exemple, en finir avec les systèmes d’informations obsolètes et avec Excel, qui ne permettent pas d’optimiser correctement une organisation.
Les logisticiens peuvent aussi s’inspirer des bonnes pratiques mises en place par Amazon, comme :
- Donner de la visibilité aux clients pour réduire le taux de re-livraison,
- Trier les colis dans des petits bacs représentant chacun une zone bien définie,
- Intégrer la notion de qualité de service dans les contrats avec les prestataires,
- Fournir des solutions d’optimisation dans les outils de suivi destinés aux chauffeurs.
Ici, il n’est pas question d’automatiser les entrepôts, mais de reprendre des idées qui fonctionnent.
La question de l’IA ne se pose pas de la même façon pour les logisticiens classiques que pour Amazon.
Les deux plans de bataille tech
Si vous souhaitez déployer une IA dans votre entreprise, il existe deux plans de bataille :
- Mettre en place un Big Bang IT,
- Intégrer la tech pas à pas dans votre organisation.
Big Bang IT
Un Big Bang IT consiste à entreprendre un projet de transformation digitale colossal.
Le but n’est pas d’intégrer une nouvelle tech à la tech déjà en place, mais de repartir de zéro.
Le process se déroule ainsi.
Un cabinet de conseil va travailler pendant plusieurs mois sur votre projet pour faire un Transport Management System.
Mais, pendant ce temps, votre vision, votre organisation, et vos périmètres d’action vont évoluer. A la fin, vous allez donc vous retrouver avec un résultat qui est en totale inadéquation avec vos besoins actuels et ce que vous aviez commandé.
Il faut comprendre que le cycle d’un Big Bang IT est un cycle en V, avec peu de marges de manœuvre et d’agilité.
Un Big Bang IT est un projet extrêmement long et parfois contre-productif pour trois raisons :
- Il mobilise toutes les équipes, donc il y a de la perte au niveau de la bande passante.
- Le ROI ne se fait pas sentir avant la fin, c’est-à-dire avant des mois, voire des années. Les équipes, ne constatant aucune retombée sur le moyen terme, risquent alors de se démobiliser.
- Les entreprises s’attaquent toujours au socle commun de leur organisation afin de préparer leur futur. Pour ce faire, elles repartent des technologies sans comprendre réellement leurs besoins et leurs use cases. Mais partir d’une feuille blanche pour construire sa propre solution, ce n’est pas forcément la meilleure idée car il existe déjà des solutions qui permettent d’adapter l’existant et, donc, de gagner du temps et de l’argent !
Ces dernières années, j’ai pu être le témoin de Big Bang IT virant au cauchemar !
Voici mon top trois des plus gros échecs de Big Bang IT :
1°) Un grand groupe a mis plus de 5000 jours-hommes à développer un TMS et, au final, ce TMS n’était pas capable d’intégrer l’optimisation de tournées. Un Big Bang IT, ça peut vraiment être la croix et la bannière !
2°) Autre échec : on devait mettre en place une solution d’optimisation dans une entreprise mais, une fois sur place, on nous a expliqué que le système d’information était en pleine refonte, donc qu’il fallait attendre. Cette refonte devait durer 6 mois et, finalement, elle a pris 2 ans. Pourquoi ? De nouvelles personnes, avec une vision différente, étaient arrivées dans l’entreprise et avaient voulu modifier certains aspects du projet.
Il faut vraiment avoir conscience que le moindre changement dans une organisation peut alourdir un process de transformation digitale.
3°) Dernier exemple : un grand transporteur a travaillé pendant plus d’un an avec un éditeur de solution d’optimisation pour intégrer l’ensemble des contraintes du métier. Le jour J, quand il a fallu mettre en production la solution, les opérationnels croulaient tellement sous les règles qu’il leur était impossible d’utiliser la solution ! La solution avait apporté plus de complexité que de solutions…
Intégrer la tech pas à pas
Pour éviter les lourdeurs et les ratés d’un Big Bang IT, je vous conseille d’intégrer la tech pas à pas dans votre entreprise.
Ce plan de bataille repose sur une approche ROIste, beaucoup plus agile et itérative que le Big Bang IT.
La courbe de cette solution évolue de manière constante car on construit la solution avec le client. Le scope s’élargit au fil des apprentissages, ce qui permet d’augmenter progressivement la productivité et la rentabilité.
Dans un premier temps, on ne vise pas la perfection, mais un Minimum Viable Product (la version la plus minimaliste mais fonctionnelle d’un produit) améliorable.
Sachez également que ce plan de bataille ne fonctionnera que s’il est bien amorcé par votre direction et compris par vos opérationnels.
Ce plan de bataille doit être un vrai projet, une priorité stratégique pour votre entreprise. La digitalisation ne doit pas être au service de projets non centraux et décousus.
De plus, une équipe doit être dédiée à ce plan de bataille. Dans l’idéal, elle doit comprendre un chef de projet, une personne issue du métier de la logistique et une autre issue de l’IT. Évitez de confier le projet à un nouveau venu ou seulement à la DSI. Des points réguliers entre les porteurs de projet et votre direction doivent être organisés pour maintenir vos équipes mobilisées et montrer l’importance de leur travail.
Quelles sont les grandes étapes de ce projet ?
1°) Définition des pain points
Tout d’abord, on définit les pain points. Dans une organisation logistique, il y a toujours un goulot d’étranglement.
Pour cerner les pain points, il faut déjà se demander : quels sont les challenges qui doivent être résolus ? Quel est le projet de l’entreprise ?
Afin d’analyser correctement vos paint points, vous devez avoir de la data structurée. La data permet de bien cibler des cas d’utilisation problématiques.
Prenons l’exemple des créneaux de livraison. Si l’on a 5% du volume total des livraisons qui se font sur rendez-vous, cela est gérable par un opérationnel. Mais si ce chiffre augmente considérablement, par exemple en raison de l’évolution du marché B2C, cela va générer des problématiques organisationnelles extrêmement complexes à résoudre lors de la planification des tournées. La mise en place d’une solution d’optimisation de tournées est une bonne réponse à cette problématique.
Vous pouvez également vous appuyer sur vos opérationnels pour bien définir vos pain points. En effet, grâce à leur expertise des process, ils savent où il y a des gains, où aller creuser pour chercher de la valeur.
2°) Définition de la roadmap
Quand le projet est clair et la data bien structurée, on va tirer profit de la data pour trouver des clés d’amélioration.
Pour cela, on va établir une roadmap avec tous les cas d’utilisation qui doivent être adressés. On va se focaliser sur un use case qui a énormément de valeur.
Puis, le projet va être splitté au maximum pour avoir des étapes claires.
On va ensuite définir des KPIs (5 idéalement) d’avancée et de réussite de projet. Les KPIs les plus courants sont la productivité, le nombre de missions par chauffeur, le coût (OPEX), les kilomètres parcourus, la qualité de service.
3°) Mise en place itérative
Cette approche se divise en cinq étapes :
- Mise en place d’un pilote avec une première phase de simulation sur un périmètre restreint et en vase clos,
- Validation du pilote par des opérationnels, sur la base d’un jeu de données sur une journée. Puis, petit à petit, on va élargir le périmètre et s’assurer qu’il y a de la valeur à chaque étape.
- Test sur le terrain, par exemple avec deux systèmes mis en production en parallèle.
- A la fin, ce sont les utilisateurs qui vont choisir l’un des deux systèmes.
Le test peut être également réalisé sur un périmètre dans une agence, notamment avec un planificateur qui va travailler sur un petit groupe de chauffeurs. L’idée est d’avoir des outputs très qualitatifs. - Validation des KPIs,
- Déploiement du projet sur un scope plus large.
Grâce à cette chronologie bien maîtrisée, les opérationnels vont avoir confiance dans la solution. Ce point est capital car l’algorithme ne réfléchit pas de la même façon qu’un humain. L’IA a une vision plus macro que les opérationnels, ce qui peut déstabiliser ces derniers. La confiance va se consolider au rythme des simulations, des tests, des échanges et de la formation des utilisateurs.
Au fil des itérations, le projet va être de plus en plus ambitieux et prendre de l’envergure.
Il faut se représenter ce plan de bataille comme une sorte de spirale qui va grandir et générer de façon exponentielle de la croissance.
Conclusion
Dans le monde du transport, une nouvelle ère s’ouvre.
Les métiers de la logistique se modifient et demandent de plus en plus de compétences analytiques. Aujourd’hui, un opérationnel est bien plus qu’un simple exécutant : il arbitre au quotidien. L’aide à la décision va l’accompagner dans l’évolution et la complexification de son métier.
Cette solution permet également de préparer le changement de fond qui s’opère dans le monde du transport. En effet, ce n’est pas seulement les métiers qui se complexifient mais aussi les organisations.
Lancer un projet d’IA dans votre entreprise, c’est aussi amorcer le futur de votre organisation et de votre business.
L'auteur
Jonathan Bouaziz est le président et co-fondateur de Kardinal, société éditrice d’une solution dédiée à l’optimisation du dernier kilomètre. Expert logistique passionné de technologies, il dédie son expertise à la mise en place de solutions innovantes afin de construire une Supply Chain en ligne avec les nouveaux enjeux de son marché.
Retrouvez plus d’informations sur le sujet dans notre vidéo « Comment mener un projet d’IA en industrie ? »
