L'intelligence artificielle donne aux entreprises un avantage concurrentiel

Malgré la numérisation croissante de la logistique, les entreprises ont encore du mal à passer à des opérations entièrement basées sur les données. Recueillir des données pertinentes et précises auprès de nombreux partenaires différents et agir en conséquence s'avère toujours un défi, en particulier dans le domaine de la logistique, où les données perdent rapidement de leur valeur. En effet, une approche véritablement axée sur les données nécessite des compétences analytiques, une programmation complexe, une intégration et des interfaces qui fournissent aux utilisateurs une aide efficace à la prise de décision.

Les limites de l'optimisation des processus
En revanche, l'intelligence artificielle a besoin d'une programmation congruente et solide des processus pour commencer, mais elle utilise ensuite l'ensemble du backend opérationnel pour consolider les données et en tirer des conclusions. Par exemple, un logiciel basé sur l'IA peut analyser les données en temps réel pour chaque conteneur en transit et traiter les données relatives au pays d'origine et au transitaire pour créer un profil de risque pour chaque conteneur et décider s'il doit être contrôlé et où il doit l'être.
Les systèmes d'IA peuvent également contribuer à l'optimisation et à l'exécution des processus. Les systèmes logistiques de gestion du transport, de planification des expéditions et d'expédition sont actuellement conçus pour maximiser le débit, réduire les coûts et accroître la transparence. Mais l'optimisation des processus a aussi ses limites, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer les exceptions. Le traitement des exceptions dans les réseaux complexes nécessite de nombreux ajustements du système, qui sont coûteux et peuvent submerger les utilisateurs du système.

Une simple erreur d'étiquetage peut entraîner des coûts, des retards et des risques de sécurité importants dans la chaîne d'approvisionnement et nécessiter une intervention humaine. Avec l'aide de la technologie basée sur l'IA, les exceptions qui se produisent en conjonction avec des ajustements de système moins ambitieux peuvent être traitées plus efficacement. Les entreprises qui ignorent les possibilités offertes par l'IA pour l'optimisation des processus auront sans aucun doute du mal à suivre.

En plus de prendre des décisions sur la base de vastes ensembles de données, l'IA est également capable d'optimiser les critères de réussite. Cette optimisation va au-delà des coûts logistiques et s'étend à des paramètres non monétaires tels que le ratio de répartition modale, l'utilisation des ressources, les accords de niveau de service, les émissions et bien d'autres encore. L'IA peut se développer pour équilibrer les objectifs d'optimisation multidimensionnels et s'adapter rapidement aux changements de circonstances ou d'événements si nécessaire.

Par exemple, l'IA prend en compte les écarts potentiels dans les délais de livraison dans le cadre de l'optimisation des stocks à plusieurs échelons. Elle est capable d'analyser de nombreux éléments différents et d'identifier des corrélations trop complexes ou trop abstraites pour être appréhendées par l'homme. Dans un avenir très proche, c'est l'IA qui sera la mieux placée pour gérer les exigences sans cesse croissantes qui influencent les décisions logistiques quotidiennes. Cette évolution est susceptible de rendre les entreprises de logistique et le secteur dans son ensemble beaucoup plus résistants. Il n'est donc pas surprenant que l'IA fasse actuellement l'objet de nombreux débats. L'intelligence artificielle a besoin d'un degré élevé de liberté pour fonctionner au mieux, mais elle doit également être contrôlée pour éviter des conséquences imprévues, notamment en ce qui concerne les considérations éthiques ou la nécessité de reprendre rapidement le contrôle total si un processus de récupération est lancé. Les gouvernements et les autorités réglementaires se préparent à adopter des normes pour l'IA, comme la loi européenne sur l'IA actuellement en cours d'élaboration. Toutefois, il faudra du temps avant que ces normes ne soient pleinement en vigueur et que les meilleures pratiques en matière d'IA ne soient établies.

Commencez par de petites étapes
Les entreprises de logistique doivent évaluer les avantages de l'IA par rapport aux risques qu'elle comporte. Elles peuvent commencer à utiliser l'IA lentement, tout en acquérant progressivement de l'expérience. Cela leur donnera un avantage sur la concurrence qui, comme nous le savons, ne dort jamais. Les entreprises qui expérimentent l'IA, l'utilisent et l'intègrent dans leurs processus pour offrir des services plus efficaces et plus fiables connaîtront le succès, car l'orchestration logistique basée sur l'IA leur donnera un avantage concurrentiel dans le secteur.

Cet article a été publié pour la première fois dans Handelszeitung.

Nous remercions Ruben Principe, qui a largement contribué à la rédaction de cet article.