Les promesses du numérique en matière de performance de livraison sont alléchantes : les intelligences artificielles pourraient, sur la base de prédictions de plus en plus fines décider par exemple de reprogrammer automatiquement les arrivages trop tardifs. Ou encore suspendre le départ d’une tournée de livraison si elles ont anticipé d’autres commandes imminentes afin d’optimiser le remplissage des véhicules.
Ce nouveau champ d’analyse, baptisé advanced analytics, ouvre la voie à une plus grande satisfaction client et à une réduction des coûts économiques et environnementaux.
Dès 2024, 50% des organisations supply chain investiront dans des technologies prenant en charge l’intelligence artificielle (IA) et des capacités d’analyse avancées. (Source : Gartner)
La digitalisation des données de transport
Avec la digitalisation, l’informatique s’est peu à peu rapprochée du terrain : logiciels de gestion de transport (TMS), télématique et désormais objets connectés (IoT). Chacun de ces dispositifs génère ou centralise des informations relatives à la démographie, à la logistique pure ou encore aux habitudes de consommation des clients finaux, parfois en s’appuyant sur des bases de données ouvertes (open data).
Malgré cette forte numérisation, le métier du transport est souvent considéré comme peu mature sur la question de la data. Cela s’explique par la nature même des données du secteur : celles-ci sont générées en nombre mais restent éclatées entre les différents acteurs, ce qui les rend peu exploitables en l’état.
Transformer ces informations en données intelligibles constitue donc la première étape vers l’exploitation de cette ressource pour Laurent Recors, CEO de Sightness : « Et ce n’est pas si simple que ça du fait de la forte volumétrie ! C’est pourquoi nous nous appuyons sur l’intelligence artificielle pour collecter, traiter, enrichir les données. Autant de modèles qu’un humain ne pourrait pas appliquer », explique-t-il.
L’IA est ainsi utile au secteur du transport et en particulier au segment de la livraison du dernier kilomètre car elle permet d’identifier des contraintes de livraison (météo, engorgement, etc.), de mieux comprendre les anomalies, d’analyser des données de position pour optimiser les déplacements ou des informations sur les pannes pour améliorer la maintenance. Et bien sûr de créer un historique qui permettra à l’IA d’apprendre au fur et à mesure et de corriger ses prédictions.
Les acteurs B2B comme B2C ont compris l’intérêt de la digitalisation des données de transport : faire les bons constats en matière d’approvisionnement et répondre efficacement au triptyque d’enjeux du dernier kilomètre : coûts, impact carbone et qualité de service.
- Laurent Recors, CEO Sightness.
L’intelligence artificielle se distingue donc comme l’une des tendances de 2023 concernant la logistique du dernier kilomètre. Découvrez en exclusivité notre dernier e-book : les 10 tendances 2023 de la livraison du dernier kilomètre !
Des données sensibles à manier avec précaution
Il convient toutefois de faire attention à la manipulation de ces données de transport qui peuvent être considérées comme sensibles. Elles contiennent en effet des données personnelles, protégées par exemple au niveau européen par le RGPD.
Les entreprises du transport traitent ainsi leurs datas de façon très verticalisée pour en garantir la sécurité et la confidentialité. Le recours à des applications d’optimisation de performance sécurisées permet alors d’obtenir des indicateurs partagés entre les différents systèmes d’information pour aboutir à des constats communs et standardiser les règles de gestion.
Un dernier kilomètre plus smart, mais surtout plus serein pour Yves Rocher
Pour Sébastien Bellone, Directeur transport et service logistique, la digitalisation est l’un des leviers permettant à Yves Rocher de contrôler la qualité de sa distribution.
Le réseau de 686 magasins en propre ou franchisés peinait à avoir une vraie visibilité sur les coûts et les volumes de livraison. Les reportings déclaratifs des différents acteurs ne permettaient pas d’établir des constats communs avec les cinq transporteurs et les deux expressistes qui travaillent avec le groupe sur le territoire français.
Pour mieux maîtriser la donnée et renforcer la collaboration, Yves Rocher a mis en place la solution Sightness en 2020. Grâce à elle et à ses modèles d’IA, le groupe dispose désormais de données fiables et normalisées. Celles-ci permettent de mettre en place les bons plans d’action à l’échelle globale ou locale via le suivi en temps réel ou en corrigeant les anomalies a posteriori. Le tout en renforçant la coopération entre chargeurs, transporteurs et magasins.
L’avis de Woop
L’intelligence artificielle ou IA désigne un ensemble de concepts et de technologies qui permettent de simuler une intelligence humaine. Ces algorithmes et ces modèles peuvent aller jusqu’à assister les équipes humaines dans leur prise de décisions.
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Le Delivery Management System unifié Woop permet aux retailers de pouvoir se connecter avec différents partenaires de transport répondant à leurs enjeux. En effet, il dispose d’un large catalogue de plus de 600 transporteurs.
Par ailleurs, la plateforme Woop génère pour les transporteurs, des tableaux de bord pour piloter la performance de leurs activités de livraison, mesurer et améliorer la bonne exécution de leurs prestations.
Les retailers ont également accès à un tableaux de bord sur mesure pour piloter avec précision les livraisons à leurs clients et la qualité de service de leurs partenaires de transport.
Notre plateforme technologique de Woop est accessible en Software-as-a-service et ne nécessite aucune installation logicielle sur site. Pour chaque livraison, la plateforme Woop propose automatiquement différents scenarii de transport en fonction de critères prédéfinis – prix, qualité de service, impact carbone - permettant ainsi d’opter pour la meilleure offre au meilleur tarif, en privilégiant dès que possible la mobilité douce.
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