Dans cet article, nous allons explorer la notion d’intelligence artificielle (IA) appliquée à la logistique et examiner comment exploiter efficacement l’IA et les opérations logistiques pour optimiser les processus et améliorer les performances.
Qu’est ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
Concept né en 1956, c’est tout processus automatisé par un ordinateur dont la structure mime le système de fonctionnement du cerveau humain. Ce sont des algorithmes capables d’effectuer des tâches que lʼhomme accomplit en utilisant son intelligence.
L’IA connaît une popularité grandissante ces dernières années pour 2 raisons :
-La quantité énorme de données générée. Ces données sont cruciales et permettent aux algorithmes d’IA d’apprendre et de s’améliorer.
– L’augmentation exponentielle de la puissance des ordinateurs, qui nous permet aujourd’hui d’effectuer des calculs en un temps record, qui nous auraient pris plusieurs années à l’époque.
L’IA en Afrique
On pourrait penser que lʼAfrique a un léger retard concernant lʼIA par rapport aux autres continents notamment en termes d’infrastructures numériques, d‘éducation ou de données mais les choses sont en train de bouger. Chaque année des start-ups utilisant l’IA naissent sur le continent. En termes d’infrastructures, des centres de recherches sont ouverts, comme Google et son centre de recherche dédié à l’IA au Ghana. Les grands acteurs comme Microsoft et Amazon ont ouvert plusieurs data centers notamment en Afrique du Sud. Enfin on observe une explosion de la donnée en Afrique, suite à la révolution de la téléphonie mobile, qui représente une source de données extrêmement conséquente. L’IA représente un potentiel énorme pour améliorer les efforts de développement en Afrique.
Le continent fait face à de nombreux défis dans les secteurs où l’IA pourrait être bénéfique, comme l’agriculture, la finance, ou encore la santé.
Que peut-on faire avec l’IA aujd dans le domaine de la logistique ?
L’IA est déjà présente dans nos vies au quotidien. Voici quelques applications simples possibles grâce à l’IA.
- La prédiction : Les algorithmes sont capables d’effectuer des prédictions à partir de différents paramètres. C’est le cas des applications GPS qui prédisent l’heure d’arrivée en fonction de l’heure, la distance, l’état du trafic.
- Le traitement du langage naturel : c’est un champ de l’IA qui permet aux algorithmes de comprendre et interpréter le langage humain. C’est le cas par exemple des applications de traduction automatique. L’algorithme lit le texte d’une page, interprète sa signification et la traduit dans une autre langue.
- La reconnaissance d’image : c’est un domaine de l’IA dans lequel les algorithmes sont capables de traiter des images pour les classifier ou reconnaître des éléments. Les performances de la reconnaissance d’image ont explosé avec l’arrivée du Deep learning.
Le potentiel de l’IA dans la logistique
La logistique est un domaine générant beaucoup de données, qui sont le carburant clé des algorithmes d’intelligence artificielle. L’IA est capable de traiter d’énormes volumes de données pour apprendre et traiter des problématiques clés. En automatisant certaines tâches répétitives effectuées par l’homme, l’IA permet d’éviter les sources d’erreurs et d’obtenir un gain de temps, et donc d’argent. A partir des prédictions des algorithmes sur des quantités de données énormes, on peut aujourd’hui optimiser les prises de décisions, mieux gérer les risques et les anticiper, et ainsi réduire les coûts.
Ces raisons expliquent pourquoi l’IA intervient de plus en plus dans la transformation digitale de la chaîne logistique. Voyons à présent 3 exemples concrets et récents de ce que peut apporter l’intelligence artificielle au domaine de la logistique.
3 applications concrètes
Mettre à jour automatiquement les informations de contact
Dans l’industrie de la logistique, garder les informations de contact à jour des clients. Ce qui est crucial pour le bon déroulement des livraisons. Selon une étude du cabinet Deloitte, 25% des informations de contact ne sont plus à jour.
La startup américaine CircleBack a développé un algorithme permettant de mettre à jour automatiquement les informations de contact. Leur algorithme de machine Learning utilisent des millions de données pour déterminer quel contact est mis à jour. L’algorithme permet d’éviter les doublons lors de l’ajout de contact et de gagner un temps considérable de vérification des contacts.
Prédire le potentiel retard dans les transit de fret aérien
Un autre exemple ou l’IA permet d’améliorer les performances des opérations logistiques. C’est un algorithme de machine learning développé par l’entreprise DHL pour prédire le potentiel retard dans les transit de fret aérien. En entraînant l’algorithme sur un lot de données conséquent. Il est capable de prédire à partir de 58 paramètres, une semaine à l’avance, si le temps moyen de transit va augmenter ou diminuer. Cette solution permet aussi d’identifier les facteurs qui influencent le plus les retards . Comme le jour de départ, la compagnie etc. Cette solution permet d’anticiper les potentiels retards et d’agir en conséquence.
la reconnaissance d’images des wagons de transport
Troisième application de l’IA, la reconnaissance d’images utilisée par IBM . C’est pour faire de la maintenance préventive sur ses moyens de transport. L’Objectif est de repérer au plus tôt les dommages, et les traiter. Les wagons de transport sont photographiés lors de leur passage.
Ses photos sont récupérées par un algorithme entraîné à reconnaître les différentes parties clés d’un wagon de transport. Afin d’ identifier les dommages sur ces photos. Fracture, tâche d’huile, partie manquante, l’algorithme est capable de répérer des dommage qui parfois échappent à l’homme. Une fois le dommage repéré, l’équipe de maintenance est alertée et peut ainsi déterminer l’action corrective.
L’IA permet ainsi d’identifier les dommages au plus tôt . Ainsi d’éviter les accidents et les réparations trop lourdes et donc de réduire les coûts de maintenance.
L’intelligence artificielle est présente au quotidien dans nos vies et ne cesse de faire ses preuves dans de nombreux domaines. Aujourd’hui, son développement dans la logistique est en pleine croissance. Ses applications sont multiples et offrent un réel potentiel pour les prochaines années.