Le marché du transport et de la logistique représente aujourd’hui près de 1,8 million d’emplois en France selon le ministère de la transition écologique. Le secteur du transport de marchandises est estimé à 200 milliards d’euros et représente 10% du PIB national. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer profondément cette industrie en optimisant les processus et en réduisant les coûts. L’adoption de l’IA dans ce secteur est en pleine expansion et devrait atteindre une valeur de 6,8 milliards de dollars d’ici 2025. Dans cet article, nous explorerons 5 cas d’usages marquants de l’IA dans le secteur du transport et de la logistique.
1. Optimisation des itinéraires
L’intelligence artificielle permet d’optimiser les itinéraires de transport en analysant en temps réel les données sur le trafic, la météo et les incidents routiers. Cette optimisation permet de réduire considérablement les coûts de transport, les émissions de gaz à effet de serre et d’améliorer l’efficacité du transport. Par exemple, UPS a mis en place son système d’optimisation ORION basé sur l’IA, ce qui a permis d’économiser environ 100 millions de milles et 10 millions de gallons de carburant par année aux États-Unis. Cette réduction des distances parcourues permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les émissions de CO2.
2. Gestion des stocks intelligente et efficace
La gestion des stocks est un enjeu majeur pour les entreprises du secteur du transport et de la logistique. Les systèmes d’IA peuvent analyser les données historiques et prévoir la demande pour optimiser la gestion des stocks, réduire les coûts liés au surstockage et aux ruptures de stock, et améliorer la disponibilité des produits pour les clients. Par exemple, Amazon économise 20% sur ses charges d’expédition de stockage grâce à l’utilisation de l’IA pour anticiper les besoins en stock. Cette optimisation permet de minimiser les coûts associés au surstockage et aux ruptures de stock, tout en garantissant une disponibilité optimale des produits pour les clients.
3. Automatisation de la préparation de commande
L’IA, combinée à la robotique avancée, permet d’automatiser la préparation de commande dans les entrepôts, en réduisant les erreurs et en accélérant le processus. Cette automatisation permet aux entreprises de réaliser d’importantes économies en termes de temps et de main-d’œuvre. D’après une étude de MHI et Deloitte, 80% des entreprises de logistique prévoient d’adopter la robotique et l’automatisation d’ici 2025. Ocado, par exemple, a augmenté l’efficacité de la préparation des commandes de façon significative grâce à l’utilisation de robots guidés par l’IA dans ses centres de distribution. Cette automatisation améliore non seulement l’efficacité et la précision de la préparation des commandes, mais réduit également les risques d’accidents de travail.
4. Une meilleure gestion des demandes
Les systèmes d’IA comme InboxCare de Golem.ai améliorent la gestion des demandes entrantes en utilisant l’interprétation du langage naturel. Ces solutions permettent d’identifier automatiquement les demandes de suivi de fret, d’extraire des informations clés telles que le numéro de compte client, le lieu, la date ou bien le statut de la commande via API, et d’envoyer automatiquement la réponse aux clients. Selon une étude de McKinsey, l’adoption de solutions d’IA pour la gestion des demandes peut réduire les coûts de traitement des transactions dans les centres de service client de 30 à 70%. Par exemple, InboxCare de Golem.ai utilise une technologie propriétaire basée sur de l’intelligence artificielle symbolique pour catégoriser automatiquement les demandes entrantes et générer des réponses automatiques, améliorant ainsi l’expérience client et libérant du temps pour les collaborateurs.
5. Une logistique plus durable et respectueuse de l’environnement
L’intelligence artificielle peut contribuer à une logistique plus respectueuse de l’environnement en optimisant les itinéraires pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, en améliorant l’efficacité énergétique des véhicules et en favorisant la transition vers des solutions de transport plus durables. Selon une étude de McKinsey, les États-Unis se sont engagés à ce que les ventes de camions ZE (zéro émission) à l’échelle nationale atteignent 100% en 2040. De plus, des entreprises comme Tesla utilisent l’IA pour améliorer l’autonomie et la performance de leurs véhicules, contribuant ainsi à réduire l’impact du secteur du transport sur l’environnement.
En conclusion, l’intelligence artificielle est en train de révolutionner le secteur du transport et de la logistique à travers une multitude de cas d’usages. Selon une étude de Gartner, d’ici à 2025, la moitié des entreprises auront élaboré des plateformes d’orchestration pour l’intelligence artificielle, alors qu’en 2020, moins de 10% d’entre elles en étaient équipées. De l’optimisation des itinéraires à la gestion des stocks, en passant par l’automatisation de la préparation de commande, l’amélioration de la gestion des demandes et la promotion d’une logistique plus durable, l’IA offre des opportunités considérables pour améliorer l’efficacité et la compétitivité des entreprises dans ce secteur en pleine expansion.
