L’IA pour le transport de marchandises : Des opérations plus efficaces et durables

Selon une étude récente, l’IA pourrait réduire les coûts logistiques des entreprises jusqu’à 15 % d’ici 2030, tout en améliorant l’efficacité des opérations et en réduisant leur impact environnemental. Dans cet article nous nous intéressons à l’impact de l’IA sur le transport de marchandises, via un aperçu non exhaustif de cas d’usages concrets.

Automatisation et optimisation des opérations

Commençons par les applications de l’IA sur l’une des premières phases du processus de transport : le chargement.

Lorsqu’il s’agit de transporter des marchandises, la configuration du chargement dans les camions a bien un impact direct sur l’efficacité des trajets et les coûts d’exploitation. En effet, un chargement mal optimisé entraîne une perte d’espace, une consommation excessive de carburant et un besoin accru de camions pour transporter le même volume de marchandises.

L’intelligence artificielle aide à résoudre ce problème en calculant le meilleur agencement des colis dans le véhicule en fonction de paramètres qui peuvent être nombreux :

• le poids, la taille, avec prise en compte des formats particuliers (‘hors gabarit’, palettes non gerbables…)
• les normes d’hygiène et sécurité pour les produits concernés (température dirigée par exemple, des produits incompatibles… )
• la destination des marchandises
• les caractéristiques du véhicule
• l’ordre dans lequel est réalisé chargement, la facilité d’accès lors du déchargement…

Toutefois cette optimisation n’est possible que si l’on dispose de suffisamment de données, notamment sur les volumes, poids ou dimensions des colis/produits qui ne sont pas toujours bien référencés.

A condition donc de pouvoir répondre à cette problématique, les systèmes d’IA vont permettre une meilleure utilisation de l’espace dans les camions. Les entreprises peuvent ainsi réduire le nombre de trajets à effectuer, ce qui diminue les coûts opérationnels tout en abaissant les émissions de CO2.

Optimisation de la planification et des livraisons

Une autre application de l’IA pour le transport est la planification des itinéraires et l’organisation des livraisons.

Via l’analyse en temps réel des conditions de circulation (trafic, travaux…) et des prévisions météorologiques notamment, l’IA suggère des itinéraires optimisés de manière dynamique. Elle peut ainsi éviter les embouteillages, réaffecter les véhicules disponibles en cas d’incident, et s’assurer que les livraisons sont effectuées dans les délais.

Cette optimisation s’avère particulièrement précieuse dans la gestion du « dernier kilomètre », qui représente souvent la phase la plus coûteuse et complexe de la chaîne logistique. L’IA peut améliorer la sectorisation des zones de livraison en analysant les volumes de commandes et en anticipant les pics de demande. Grâce à des algorithmes de gestion de flotte, elle permet aussi une répartition plus efficace des chauffeurs et sous-traitants, maximisant ainsi l’utilisation des véhicules tout en réduisant les trajets inutiles.

L’optimisation de la planification des trajets permet donc de minimiser les distances parcourues et donc de réduire les délais, les coûts et les émissions de CO2.

Visibilité en temps réel et gestion proactive du service client

Une autre application de l’intelligence artificielle pour le transport est la visibilité en temps réel sur les opérations de transport. En utilisant des données collectées par des capteurs, des systèmes GPS, et des algorithmes prédictifs, l’IA peut fournir aux gestionnaires logistiques et aux clients une vision en temps réel des trajets en cours, des délais de livraison, et des éventuels problèmes rencontrés.

Grâce à cette transparence, les entreprises peuvent proposer un meilleur service client en fournissant des temps d’arrivée estimés (ETA) plus précis. Cela permet de réduire les temps d’attente pour les chauffeurs, tout en offrant aux clients des informations plus fiables sur l’heure de réception de leurs colis. En cas d’imprévu, l’IA permet de proposer des alternatives, comme la réorganisation des plannings pour rediriger un camion ou envoyer une notification d’un léger retard.

Ces différents éléments permettent l’amélioration du taux de service et donc de la satisfaction client.

Conclusion

L’intelligence artificielle apporte une valeur ajoutée à différentes étapes du transport de marchandises, notamment par l’optimisation des plans de chargement, la planification des itinéraires ou encore la gestion des livraisons. Pour l’ensemble des cas d’usage nous avons vu que l’IA permet notamment l’optimisation des coûts, la réduction des délais de livraison et la diminution des émissions de CO2.

Nous avons sélectionné quelques cas d’usage pour cet article mais il en existe bien d’autres. On peut citer par exemple l’utilisation de l’IA pour le fret ferroviaire afin notamment d’optimiser l’agrégation des volumes entre enseignes et réduire ainsi les ruptures de charge. Le développement de véhicules autonomes constitue un autre exemple à fort impact qui pourrait permettre de fluidifier les trajets et pallier la pénurie de chauffeurs.

Toutefois l’utilisation de l’IA fait face à plusieurs défis qu’il ne faut pas négliger si l’on souhaite se lancer dans sa mise en place. Entre autres, les coûts d’implémentation, les risques liés à la sécurité des données et les impacts sur l’emploi dans ce secteur.

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