Qu'est-ce que l'IA ?
L'IA est un domaine de l'informatique qui décrit un système capable d'imiter l'intelligence humaine. Elle y parvient grâce à l'apprentissage automatique (machine learning) ou à l'apprentissage profond (deep learning), ce qui lui permet de comprendre une situation en examinant de grandes quantités de données pour les appliquer à un problème donné.
Grâce aux réseaux neuronaux, un système d'IA peut analyser des données et utiliser des algorithmes pour réagir de manière autonome. Le système informatique s'adapte et agit en fonction de ce qu'il a appris et déduit des données, sans instructions explicites.
À un niveau élémentaire, tous les ordinateurs sont artificiellement intelligents. Ils fonctionnent selon le niveau le plus simple de l'IA : l'IA réactive. Ils répondent de manière prévisible aux entrées, sans apprentissage. Un exemple serait les moteurs de recommandation utilisés par Amazon ou Netflix. Ils font des suggestions personnalisées sur ce qu'il faut acheter ou regarder en fonction de nos actions précédentes. Ces suggestions sont uniques pour chaque utilisateur, ce qui peut être considéré comme intelligent, mais ces systèmes n'entreprennent pas d'actions autonomes sans avoir été programmés à l'avance.
Plus haut dans l'échelle de l'IA se trouve la capacité d'apprendre et de réagir. En utilisant l'observation et des informations historiques, combinées à des instructions préprogrammées, un système peut faire des prédictions et agir en conséquence. Les véhicules autonomes possèdent cette capacité. Ils utilisent des données historiques combinées aux observations des caméras et des capteurs pour prédire les actions des autres usagers de la route et agir en conséquence.
Les voitures autonomes sont un exemple d'IA à mémoire limitée. Il existe d'innombrables systèmes qui utilisent ce niveau d'IA, exploitant des traits humains courants tels que la capacité d'analyser des informations, d'en tirer des conclusions et de résoudre des problèmes en apprenant de l'expérience passée. Cela inclut des systèmes tels que les grands modèles de langage (GPT), les chatbots, la technologie vocale intelligente et les systèmes de reconnaissance d'image.
Au-delà, l'IA n'existe qu'à l'état de concept. Il est généralement admis qu'il existe deux niveaux supplémentaires d'IA. Le premier décrit un système doté d'une intelligence émotionnelle capable de discerner de manière autonome les besoins, les croyances et les émotions humaines pour les comprendre et réagir en conséquence.
Le niveau le plus élevé est l'IA consciente d'elle-même. Il s'agirait d'un système si proche de l'humain qu'il posséderait une conscience de soi et pourrait agir indépendamment au même niveau qu'un être humain.
L'IA dans la chaîne logistique.
Des recherches récentes montrent que « les chaînes logistiques optimisées par l'IA sont plus de 67 % plus efficaces, avec une réduction des risques et des coûts globaux moindres ».
L'IA peut être utilisée dans les chaînes logistiques pour améliorer l'efficacité et le service client, réaliser des économies et satisfaire les clients, tout en apprenant, en affinant et en rationalisant les processus logistiques.
Prévision de la demande et gestion des stocks.
L'une des utilisations potentielles les plus prometteuses de l'IA dans la chaîne logistique est l'amélioration de la prévision de la demande. En analysant de grands volumes de données, les entreprises peuvent utiliser l'IA pour accroître la précision de leurs prévisions. Il peut s'agir d'informations historiques internes à l'entreprise ou de données et expériences externes.
L'IA pourrait utiliser l'analyse de données en temps réel et l'analyse prédictive pour prendre des décisions concernant les besoins en stock. Grâce à une gestion optimisée des stocks par la prévision de la demande basée sur l'IA, les entreprises pourraient réduire les ruptures de stock tout en anticipant les pics de demande et en garantissant un stock suffisant.
Imaginez pouvoir prédire avec précision combien de produits les clients achèteront le mois prochain ou même l'année prochaine. Réussir ces prédictions permet à la fois d'économiser et de générer des revenus, mais cela dépend d'une multitude de facteurs tels que les tendances du marché, la population, la démographie, la météo, les facteurs économiques, la politique, la disponibilité des matériaux, et bien plus encore. Seul un programme d'IA sophistiqué peut analyser et modéliser suffisamment de données pour y parvenir.
Grâce à l'IA, un distributeur pourrait prédire l'ordre dans lequel les articles entreront et sortiront de l'entrepôt et utiliser ces informations pour stocker les marchandises de manière optimale. Par exemple, les produits à rotation rapide fréquemment consultés peuvent être placés plus près des zones d'emballage et d'expédition afin de minimiser les déplacements des opérateurs dans l'entrepôt. Ceux dont la rotation est prévue comme plus lente peuvent être placés dans des zones moins accessibles, par exemple sur les rayonnages les plus hauts ou les plus éloignés de la zone d'emballage.
Grâce à des prédictions améliorées, les entreprises peuvent libérer de l'espace de stockage et réduire le capital immobilisé dans les stocks. L'utilisation d'algorithmes d'IA pour prédire la demande pourrait permettre aux entreprises d'économiser des millions. C'est particulièrement crucial pour toute entreprise opérant avec des marges serrées, comme celles du secteur des produits de grande consommation (FMCG).
Au sein de l'entrepôt.
Dans l'entrepôt, les systèmes basés sur l'IA peuvent utiliser la vision par ordinateur pour inspecter les marchandises. Aussi bien, voire mieux qu'un humain, ces systèmes peuvent repérer les défauts de fabrication et d'assemblage. Utilisés sur la ligne de production elle-même, ils permettent d'écarter les produits défectueux avant qu'ils n'atteignent les rayons de l'entrepôt.
Pour les entreprises qui fabriquent et distribuent des produits coûteux, l'IA peut permettre d'économiser de l'argent en limitant le nombre de retours dus à des produits défectueux. Pour celles qui dépendent de procédures de sécurité strictes, l'utilisation de tests basés sur l'IA peut prévenir les accidents et préserver leur réputation.
En utilisant des capteurs intelligents et des données historiques, l'IA peut également prédire quand les machines et les équipements pourraient tomber en panne. Cela permet de planifier correctement la maintenance et d'anticiper tout problème. Cette technologie s'applique à tous types d'équipements utilisés dans les entrepôts, des chariots élévateurs aux bras robotisés, en passant par les convoyeurs et autres équipements spécialisés de manutention.
Les robots mobiles autonomes (AMR) sont également parfois propulsés par l'IA. Ceux qui le sont utilisent des capteurs pour éviter les collisions avec les rayonnages, les véhicules ou les travailleurs, et utilisent les données pour trouver les itinéraires les plus courts ou les plus rapides au sein d'une installation.
Logistique et transport.
L'IA offre un potentiel massif pour transformer la logistique et la livraison du dernier kilomètre.
Grâce à l'IA, les entreprises peuvent améliorer l'optimisation des chargements en utilisant des données qui prédisent le nombre de commandes et les volumes. Cela réduirait le nombre de trajets effectués, limitant ainsi le nombre de véhicules et de chauffeurs nécessaires. D'autres économies de coûts liées à l'IA proviendraient de la maintenance prédictive, garantissant que les véhicules sont toujours en état de marche et entretenus à temps.
La planification des itinéraires bénéficie déjà de la technologie de l'IA. Des algorithmes de données complexes peuvent générer les itinéraires les plus efficaces en analysant les modèles de trafic, les travaux routiers, les conditions météorologiques et les points de livraison. Ils peuvent prédire comment le trafic pourrait être affecté en fonction du jour ou de l'heure.
Pour la livraison du dernier kilomètre, plusieurs entreprises ont été pionnières dans l'utilisation de drones, de camions autonomes et de véhicules de livraison autonomes. Ces véhicules peuvent améliorer la sécurité, réduire les coûts de transport et accélérer les livraisons.
Service client dans la chaîne logistique.
L'IA est utilisée dans les situations de service client au sein de la chaîne logistique pour faciliter et améliorer les communications. En utilisant des grands modèles de langage (LLM) – la technologie derrière des outils comme ChatGPT – les chatbots peuvent converser en langage naturel, faire des déductions, répondre aux questions et résoudre les problèmes des clients.
Au-delà des avantages pour le service client, un LLM pourrait être entraîné sur la vaste quantité de données internes de l'entreprise, telles que les e-mails, les comptes-rendus de réunions et d'autres documents. L'objectif ici pourrait être de répondre aux requêtes internes ou de combler les lacunes en matière de connaissances institutionnelles.
Par exemple, un LLM alimenté par l'IA pourrait révéler quels clients sont susceptibles de payer en retard, expliquer pourquoi un fournisseur spécifique ne livre que le mercredi ou donner des détails sur la manière dont un problème particulier a été traité précédemment.
Obstacles à l'adoption de l'IA dans la chaîne logistique.
Bien que l'avenir de l'IA dans la chaîne logistique semble prometteur, il est important d'être conscient des obstacles et des contraintes associés.
Construire et intégrer un logiciel d'IA peut être coûteux et chronophage pour les entreprises. Cela exige non seulement des compétences qui manquent à de nombreuses entreprises, mais implique également de naviguer sur une courbe d'apprentissage abrupte en raison des complexités inhérentes à ces systèmes.
Il est difficile de trouver des personnes possédant les compétences techniques et en données appropriées pour développer et mettre en œuvre l'IA, ainsi que pour gérer ses capacités dynamiques. De plus, pour de nombreuses entreprises, les coûts de recrutement et d'emploi de personnel supplémentaire sont prohibitifs.
Au-delà de la mise en œuvre initiale, une entreprise doit également déterminer si les technologies choisies nécessitent des mises à jour régulières et comment elle est en mesure de fournir les données nécessaires en continu.
Exploiter la puissance de l'IA dans la gestion de la chaîne logistique.
En regardant vers l'avenir, il est évident que l'IA jouera un rôle de plus en plus central dans la transformation de la gestion de la chaîne logistique.
Grâce à sa capacité à automatiser les tâches, réduire les erreurs et débloquer des informations précieuses, l'IA a le potentiel de révolutionner le fonctionnement des entreprises de la chaîne logistique. Les avantages qu'elle offre en matière d'optimisation de la prévision de la demande, d'amélioration des opérations d'entrepôt, de perfectionnement de la livraison du dernier kilomètre et d'élévation du service client rendent cette évolution passionnante.
En exploitant la puissance de l'IA, les entreprises peuvent passer d'une approche réactive à une approche proactive et ouvrir la voie à un avenir où la gestion de la chaîne logistique offre une efficacité et une rentabilité accrues.
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