Elle imprègne tout ce que nous faisons, et pourtant, elle ne fait que commencer à réaliser son potentiel de transformation du monde. Comme l’a fait remarquer un professeur de Harvard cet été : « L’IA ne remplacera pas les humains, mais les humains dotés d’IA remplaceront les humains sans IA. »
Avertissement: Ce texte a été initialement rédigé en anglais et traduit à l’aide d’une IA.
Et on peut en dire autant des entreprises du segment Courrier Express Colis (CEP) : éviter l’IA, et espérer qu’elle disparaisse, n’est tout simplement pas une option… car elle imprègne tout ce qu’elles font.
De l’optimisation de son utilisation dans le transport – prédiction de la demande et des pics de livraison afin qu’il y ait toujours suffisamment de capacité – à l’automatisation complète du processus de tri, son rôle dans l’aide au remplissage du camion de livraison pour le dernier kilomètre aide les opérateurs CEP à réduire les coûts, les émissions, l’utilisation de main-d’œuvre et la durée du trajet du colis, de l’expéditeur au consommateur final.
Mais c’est dans le dernier kilomètre lui-même, la partie la plus coûteuse du trajet du colis, qu’elle fait la plus grande différence.
Les algorithmes basés sur l’IA aident déjà à optimiser les itinéraires de livraison et les stocks locaux en utilisant les données des clients et les informations en temps réel.
Et bientôt, l’IA sera chargée de la logistique de l’orchestration d’un système de livraison entièrement automatisé utilisant des robots, des drones et des véhicules autonomes.
Examinons donc comment l’intelligence artificielle révolutionne le secteur CEP, réparti sur trois sous-segments : le transport, les centres de distribution (CD) et le dernier kilomètre.
Les opérateurs CEP utilisent l’IA pour réduire leur transport d’air : la quantité d’espace non occupée par les colis dans le transport. Cela diminue non seulement le coût, mais aussi l’impact environnemental de chaque article.
En exploitant les données, les opérateurs CEP peuvent prédire quand il pourrait être avantageux de retarder les livraisons jusqu’à ce qu’il y ait une capacité adéquate, ainsi que lorsqu’il pourrait y avoir des scénarios de pointe et qu’une capacité supplémentaire sera nécessaire.
Par exemple, retarder les livraisons du mardi au mercredi pourrait être judicieux lorsqu’il y a suffisamment de colis pour remplir le camion.
Pour tirer parti de la situation, l’IA pourrait suggérer de baisser le prix le lundi pour attirer plus de clients.
Les charges en vrac qui limitent le transport d’air prennent beaucoup plus de temps à charger et à décharger que les charges en cage, mais l’apprentissage automatique basé sur l’IA accélérera à l’avenir ce processus en permettant un processus de chargement plus automatisé.
Certains processus de chargement automatisés chargent déjà les camions à 70 à 80 % de leur capacité, ce qui est comparable au taux d’utilisation des charges en cage.
Alors que d’autres opérateurs se rapprochent d’un taux d’utilisation élevé avec un système qui utilise des cartons de même taille, qui peuvent être emballés plus étroitement que les chargeurs jouant à « Tétris de colis »
Les solutions logicielles d’IA sont de plus en plus utilisées dans les CD pour améliorer les taux de tri : notamment les jumeaux numériques et les systèmes OCR basés sur le cloud.
Un jumeau numérique est une représentation numérique de quelque chose qui existe dans le monde physique, comme un système de tri, qui permet à l’opérateur de mieux comprendre le fonctionnement d’un système – en ce qui concerne la capacité ou les ressources, etc.
Le jumeau numérique permettra aux opérateurs CEP de prédire les problèmes de tri avant qu’ils ne surviennent, de mieux planifier stratégiquement, de tester de nouvelles innovations et de tirer des leçons des performances et des informations.
Pendant ce temps, l’OCR basé sur le cloud est une technologie basée sur l’IA qui peut lire jusqu’à 60 000 codes-barres par heure, réduisant ainsi le pourcentage de codes-barres non définis de 5 à 2 % du total.
La technologie basée sur le cloud ne prend que quelques secondes pour fonctionner, et au-delà d’une petite redevance d’installation, les entreprises ne paient que ce qu’elles utilisent, c’est donc une aubaine pour les petits opérateurs disposant de fonds limités à investir.
L’automatisation basée sur l’IA améliore également le tri grâce à l’utilisation de bras robotisés pour séparer les colis afin qu’ils puissent être lus par le scanner – un problème qui nécessitait auparavant souvent une intervention manuelle.
L’augmentation de la numérisation et l’utilisation des données par les outils basés sur l’IA ont également un impact énorme sur le dernier kilomètre.
Un chauffeur peut avoir des connaissances locales précieuses, mais l’IA détectera des schémas que l’œil humain ne peut pas voir, traçant le meilleur ordre possible dans lequel livrer un chargement de colis.
Les algorithmes basés sur l’IA utilisent un mélange de données clients et d’informations en temps réel, telles que les conditions météorologiques et liées à la circulation.
Les outils de prévision peuvent prédire si les clients seront à la maison et prédire avec précision les volumes de colis et les dates de livraison estimées.
Les données peuvent être utilisées davantage pour prédire les commandes avant même qu’elles ne se produisent, permettant ainsi aux opérateurs CEP et aux détaillants en ligne de s’assurer que les stocks des dépôts locaux sont approvisionnés en articles commandés, ce qui réduit considérablement les délais de livraison.
Tout cela n’est que le début. Dans un avenir où les robots, les drones et les véhicules autonomes joueront un rôle plus central, l’IA poussera de plus en plus les humains sur la touche, car elle prendra en charge la plupart de la logistique.
Bien sûr, l’IA ne sera pas aux commandes, mais les humains dotés d’IA le seront – une période passionnante pour un secteur CEP qui a besoin de solutions d’automatisation pour faire face aux pénuries de main-d’œuvre. Et la technologie ne doit pas nécessairement être coûteuse. La plupart des solutions basées sur l’IA sur le cloud sont strictement à la carte.
