Dossier • L’IA, valeur ajoutée de la gestion de flotte

L’IA, valeur ajoutée de la gestion de flotte

L’intelligence artificielle s’est infiltrée non seulement dans notre vie, dans nos objets du quotidien, mais aussi au sein des entreprises. Les transporteurs gèrent ainsi des flottes de camions truffés d’IA. Elle peut intervenir jusqu’à la prise de décision, les algorithmes ayant envahi les logiciels de gestion de parc.

C’est sans avoir demandé notre avis que les objets et services que nous utilisons tous les jours se dotent d’intelligence artificielle. Ménagers, techniques, les produits se connectent et deviennent communicants. Il en est de même dans la vie professionnelle. Les entreprises en général sont toutes concernées. L’IA a envahi la vie des sociétés de transport, de la gestion des flottes aux poids lourds en passant par les conducteurs.

Elle donne à un instant t toutes les informations qui constituent l’entreprise : position de ses camions, temps de roulage, temps d’immobilisation, comportement de ses conducteurs. Ce sont près de 46 700 données qui peuvent ainsi circuler en une seconde provenant d’un seul camion.

Autant d’informations confidentielles qui appartiennent à l’entreprise de transport.

Aide incontournable

L’intelligence artificielle gagne en précision et en rapidité. Cela se traduit sur le terrain par des décisions prises plus en amont. Les informations sur la position des camions remontent en quelques secondes à l’entreprise. Le responsable peut alors décider d’envoyer tel ou tel véhicule pour une livraison sans que ce dernier ne soit obligé de revenir à l’entrepôt. Aujourd’hui, et c’est de plus en plus vrai, plus le transporteur est équipé de systèmes dotés d’IA, plus il est en avance sur ses concurrents. Les chargeurs sont également séduits par les nouvelles technologies. La prise de décision peut être elle aussi automatisée, du moins pour les décisions basiques. Il existe actuellement des outils qui grâce à l’IA permettent d’analyser les données sur les comportements des

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conducteurs, sans que le responsable d’exploitation ne soit contraint de le faire quotidiennement ou en fin de semaine. Le gain est d’autant plus important pour les grandes flottes. L’intelligence artificielle est également présente dans l’exploration des données du carburant des poids lourds. Sachant qu’il est le second poste le plus coûteux pour un transporteur, le dirigeant peut prendre des mesures beaucoup plus pointues sur la gestion de la flotte. L’IA intervient aussi dans la maintenance des véhicules industriels, sur ce que l’on appelle le prédictif. Aujourd’hui, les constructeurs proposent aux transporteurs de nombreuses offres qui déclenchent des alertes en temps réel sur les révisions ou des réparations à réaliser, ce qui entraîne une baisse des pannes et des immobilisations des véhicules, et par conséquent une diminution non négligeable des coûts.

Une combinaison de technologies de pointe

Carrier Transicold propose la solution Lynx Fleet, destinée aux entreprises de transport frigorifique. Elle utilise une technologie avancée combinant l’IoT, le machine learning et des technologies d’analyse, afin de connecter la chaîne du froid aux services cloud, d’automatiser les processus clés et de fournir une visibilité et des informations en temps réel tout au long de l’acheminement de la cargaison. « La solution Lynx est un écosystème d’une puissance exceptionnelle qui permet à nos clients d’avoir un meilleur aperçu de leurs opérations dans la chaîne du froid », expose Victor Calvo, président de Truck & Trailer International - Carrier Transicold. « Cette solution IoT peut améliorer la connectivité tout au long de la chaîne du froid et contribuer à augmenter le temps de fonctionnement et l’optimisation de la flotte, permettant ainsi de réduire les risques de détérioration des cargaisons. » La solution numérique Lynx Fleet fournit des données critiques, comme les températures, la localisation et les mouvements. Le système permet d’exploiter les fonctions télématiques, les sources de données des équipements de réfrigération et l’apprentissage automatique pour aider les clients à prendre des décisions plus rapides selon les données, afin d’améliorer l’efficacité et la durabilité de leurs chaînes d’approvisionnement. Microlise a annoncé dernièrement la sortie française de son module Planning & Optimisation. Cette solution en mode SaaS permet d’optimiser les trajets et de générer un planning pertinent en quelques minutes, grâce à un nouvel algorithme encore plus abouti. « Même s’il existe déjà d’autres produits d’optimisation sur le marché, nous pouvons désormais proposer à nos clients, nouveaux et existants, une solution performante, très rapide, ergonomique et pleinement intégrée à nos autres modules. Nous leur offrons ainsi un coût de mise en place attractif et de réels gains d’efficacité avec un seul et même opérateur et une solution complète d’un bout à l’autre », se félicite Frédéric Solari, directeur des ventes pour la France. « Le module Planning & Optimisation met en œuvre des technologies de pointe et une interface web intuitive et simple, qui permet aux utilisateurs d’effectuer des ajustements manuels en utilisant notamment le drag-and-drop. Il offre la possibilité de gérer l’ensemble des contraintes liées aux missions et aux ressources, comme la capacité des véhicules, la disponibilité des conducteurs, les spécificités des commandes, et de définir les objectifs recherchés. L’algorithme peut également être configuré pour répondre aux aléas courants tels que les retards, les embouteillages ou l’intégration des commandes de dernière minute. »

IA et jumeaux numériques

Le transporteur Stef a confié dernièrement l’optimisation de ses plans de transport à une société spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée. DCbrain a déployé sa solution INES (Intelligent Network Solution), qui comprend et optimise

les réseaux physiques. Intégrée à son système d’information, la technologie permet à Stef de rationaliser et d’optimiser ses plans de transport et les activités de son réseau d’agences. « Avec DCbrain, nous avons mené un projet pilote très convaincant, qui nous incite aujourd’hui à déployer cette technologie sur la totalité de nos filiales transport flux frais en France. Grâce à INES, nous visons des gains importants en matière de qualité de service. Nous réduirons notre empreinte carbone grâce à l’optimisation de nos plans de transport et des ressources matérielles dédiées. Nous serons également plus réactifs pour adapter nos schémas opérationnels en fonction des variations d’activité. Cette collaboration s’inscrit parfaitement dans nos objectifs de faire du développement durable un véritable levier de performance », développe Damien Chapotot, directeur général délégué de Stef Transport. La technologie innovante d’intelligence artificielle hybride utilisée fait appel à un jumeau numérique. Pour analyser les données issues de ses réseaux, les convertir en décisions métier et business, le système s’appuie sur des bases et des jeux de données sous forme de graphes relationnels qui permettent de créer des doubles digitaux (modèle dynamique et numérique du réseau physique) et d’intégrer la complexité d’un réseau. Le transporteur peut ainsi simuler ses plans de transports (globaux et agence par agence), prédire des événements, identifier des anomalies et disposer de recommandations d’optimisation en temps réel. « La réussite de ce projet s’appuie avant tout sur la confiance accordée par les équipes et la direction de Stef. INES, notre asset technologique, notre ADN et notre méthode de travail ont fait le reste », résume Benjamin de Buttet, directeur des opérations et cofondateur de DCbrain, avant d’ajouter : « basés sur la transparence, l’inclusion de tous les utilisateurs et un mode de déploiement agile, ils ont permis de prouver leur ROI rapidement. Stef a parfaitement compris que la donnée et la maîtrise de son cycle de vie sont des composantes essentielles de son activité. Le couple IA/ML n’est pas l’ennemi de l’humain, mais un complément à haute valeur ajoutée pour optimiser l’activité des équipes métier ». Les systèmes de connectivité deviennent de plus en plus précis et de moins en moins volumineux grâce à l’intelligence artificielle et aux technologies à la pointe utilisant des puces. AddSecure propose un petit boîtier sans fil, le SenseTag, qui émet un signal d’identification unique. Le transporteur peut surveiller et organiser l’utilisation des ressources de manière optimale. Aucun matériel GPS ou abonnement GSM n’est nécessaire. Chaque dispositif basé sur la géolocalisation intelligente doit se trouver dans un rayon de 20 à 30 mètres d’un système de télématique (AddSecure Roadbox) avec le suivi SenseTag activé. Un système de suivi passif intégré à la flotte peut détecter des milliers de dispositifs de manière fiable et sécurisé. Nous le constatons, de plus en plus, les entreprises de transport prennent leurs décisions tant transport et logistiques que commerciales en fonction de l’intelligence artificielle qui s’est installée dans tous ses systèmes de gestion de flotte. Et l’IA n’a pas dit son dernier mot.

Hervé Rébillon

rebillon@trm24.fr