La logistique à l'ère de l'intelligence artificielle : tendances et opportunités

L’intelligence artificielle et la logistique, y compris la logistique inverse, forment désormais un binôme indissociable. De plus en plus d’entreprises orientent leurs ressources vers l’automatisation des processus logistiques.

Nous vivons depuis quelques mois un bouleversement majeur : l’introduction de l’intelligence artificielle dans notre quotidien a un impact comparable à l’arrivée d’Internet en son temps.

L’application de solutions d’IA dans la logistique est donc indispensable pour rester dans la course, sur un marché toujours plus exigeant et concurrentiel. Dans cet article, nous présentons les tendances et les opportunités que cette nouvelle technologie peut offrir au secteur du e-commerce.

Intelligence artificielle et logistique : quelles tendances ?

L’IA prend une place grandissante dans tous les secteurs ; la logistique et la supply chain n’échappent pas à la règle.

L’analyse des Big Data n’est que la partie émergée de l’iceberg technologique. Comme nous allons le voir, l’IA appliquée à la logistique e-commerce intervient dans de nombreux domaines : de la gestion d’entrepôt à la logistique du dernier kilomètre jusqu’à la livraison au client final.

Voici les principales tendances IA pour la logistique e-commerce :

1. robotique et automatisation d’entrepôt ;
2. planification des transports et des expéditions ;
3. traçabilité des marchandises ;
4. analyse prédictive et Big Data pour la prévision ;
5. maintenance prédictive ;
6. analyse prédictive des prix et des coûts ;
7. gestion de l’expérience client ;
8. intégration de technologies émergentes.

Statistiques

Dans les transports et la logistique, 40 % des entreprises utilisent l’IA pour automatiser les processus et 36 % pour l’analyse des données (source : « MIT Technology Review Insights », janv.–fév. 2020).

1. Robotique et automatisation d’entrepôt

Comme nous l’avons expliqué, l’automatisation d’entrepôt est l’une des décisions stratégiques majeures d’une entreprise. Elle repose sur des logiciels WCS (Warehouse Control System) sophistiqués capables de piloter tous les processus logistiques et les robots chargés des tâches répétitives : picking, manutention, etc.

Ces logiciels permettent aux robots d’apprendre et de s’adapter à leur environnement, en travaillant de façon autonome et en limitant l’intervention humaine à un rôle de supervision. Des solutions comme ShippyPro permettent également d’automatiser l’ensemble du flux logistique, y compris la comparaison des meilleurs transporteurs nationaux et internationaux.

En analysant les données historiques et en temps réel, l’IA guide la gestion des stocks, évitant ruptures et surstocks grâce à des prévisions de demande précises.

2. Planification des transports et des expéditions

Planifier les tournées est complexe ; il faut tenir compte :

• du trafic ;
• de l’état des routes ;
• des préférences clients ;
• des créneaux de livraison.

La capacité à traiter cette masse de données permet à l’IA d’optimiser les itinéraires, de réduire temps de transit et coûts.

Résultat : économies, hausse du marge bénéficiaire et meilleure fidélisation. Sans oublier la réduction de l’empreinte carbone grâce à une logistique plus durable.

3. Traçabilité des marchandises

Un client qui sait où se trouve son colis est un client confiant.

Pour cela, l’entreprise doit maîtriser ses données d’expédition : l’IA couplée à l’IoT fournit des informations en temps réel via capteurs et dispositifs connectés.

L’IA assure également le suivi dans des modèles comme Amazon FBA.

4. Analyse prédictive et Big Data

L’analyse prédictive exploite Big Data, statistiques, algorithmes et machine learning pour anticiper comportements et événements.

Concrètement, l’IA prévoit la demande, optimise la production et les approvisionnements, évitant surstocks et ruptures.

5. Maintenance prédictive

Capteurs, logiciels et IoT collectent des données sur les véhicules et machines. L’IA anticipe les pannes, planifie la maintenance, limite les temps d’arrêt et garantit une chaîne d’approvisionnement performante.

6. Prévision des prix et des coûts

Grâce à l’IA, il est possible de prévoir l’évolution des prix des matières premières et des coûts de transport, et d’ajuster la stratégie logistique en conséquence.

7. Gestion de l’expérience client

Réclamations, avis, paniers abandonnés : l’IA conversationnelle (assistants virtuels, chatbots) répond en temps réel et améliore l’expérience.

8. Intégration de technologies émergentes

L’IA se combine avec l’IoT, la réalité augmentée et la blockchain, trois tendances majeures.

La réalité augmentée enrichit la vision du conducteur ; la blockchain sécurise les échanges de données tout au long de la chaîne.

Opportunités offertes par l’IA en logistique

Voici les principaux bénéfices :

1. Réduction des coûts opérationnels : à long terme, l’IA peut baisser les coûts jusqu’à 10 % (McKinsey). Des aides existent pour soutenir ces investissements.
2. Gain d’efficacité dans la supply chain : planification affinée, meilleure gestion des stocks, allocation optimale des ressources… avec un potentiel de + 4 % de revenus.
3. Amélioration du service et de l’expérience client : délais réduits, précision accrue, personnalisation, traçabilité avancée.
4. Réduction de l’impact environnemental : itinéraires optimisés, flotte plus verte, réduction des déchets et meilleure gestion énergétique.

Conclusions

L’IA s’impose de plus en plus dans la logistique. Les entreprises qui exploitent son potentiel offrent un service plus compétitif et plus efficace.

Demain, les expéditions e-commerce seront encore plus rapides, avec drones, véhicules autonomes, IoT, blockchain et réalité augmentée comme le métavers. Les entreprises doivent se préparer pour garantir un service rapide, efficace et compétitif.

FAQ

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle en logistique ?

C’est l’application de systèmes informatiques et de technologies avancées à la chaîne d’approvisionnement pour améliorer les processus grâce à des algorithmes, au machine learning et au traitement des Big Data.

Quels sont les avantages de l’IA en logistique ?

• réduction des coûts opérationnels ;
• amélioration de l’efficacité de la supply chain ;
• meilleure expérience client ;
• réduction de l’impact environnemental.

Comment l’IA est-elle utilisée dans la gestion d’entrepôt ?

• gestion des stocks avec moins d’erreurs et prévisions d’approvisionnement ;
• automatisation par robots pilotés par des systèmes informatiques ;
• optimisation des espaces ;
• localisation rapide des articles.

Comment l’IA améliore-t-elle la traçabilité des marchandises ?

Grâce à l’IoT, à des capteurs et à des logiciels avancés, l’IA suit les marchandises en temps réel, surveille l’usure des composants, les performances des véhicules et l’état des articles pendant le transport ou en stockage.