L’intelligence augmentée dans le secteur des transports et logistique : et si les humains et les machines travaillaient ensemble ?
Ces dernières années, la transformation digitale a entrainé un grand nombre d’évolutions dans les entreprises. Dans le but d’être plus efficace et rentable, les entreprises cherchent des technologies permettant d’optimiser leurs processus et ayant la capacité d’aider à la prise de décisions et à la réalisation des tâches automatisées, ce qui permet aux personnes de se consacrer à des activités plus créatives et cognitives.
C’est ainsi que l’intelligence augmentée s’inscrit. Nous allons voir qu’elle joue un rôle clé dans ce processus et notamment dans le secteur des transports et de la logistique.
En effet, alors que l’intelligence artificielle (IA) suscite généralement un débat sur la question de savoir si les machines pourraient remplacer la main-d’œuvre humaine, l’intelligence augmentée évoque une discussion sur ce qui pourrait être atteint lorsque l’intelligence humaine est combinée à des processus rendus possibles par les technologies d’IA.
Dans le secteur des transports et de la logistique, nous pouvons évoquer 4 exemples de l’intervention de l’intelligence augmentée :
- Prise de décision rapide et fiable
Les équipes logistiques se voient généralement confier un large éventail de tâches complexes mais répétitives qui impliquent de gros volumes de données. Par exemple, il faut généralement au moins 10 minutes à un planificateur pour déterminer le choix optimal d’un transporteur, c’est-à-dire le processus qui consiste à passer en revue des centaines d’itinéraires, d’horaires et de candidats possibles. Toutefois, lorsque des technologies alimentées par l’IA assistent ce processus, l’analyse des données peut être automatisée. La sélection est donc réduite à quelques secondes. Néanmoins, l’opérateur humain prendra la décision finale.
- L’analyse prédictive
Basée sur des données précédemment enregistrées, des algorithmes et l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive permet de déterminer des résultats optimaux. En effet, l’utilisation de ces algorithmes et des données utilisateur permet aux sociétés de transports et logistique de stimuler les performances des opérations logistiques, ou par exemple de gérer leur flotte en fonction de ces données. Ainsi, cette technique permet à l’entreprise de planifier à l’avance pour diminuer la possibilité de problèmes éventuels.
- Douanes intelligentes
Les services de courtage en douane aident les clients à faire face aux complexités de la réglementation douanière et des contrôles aux frontières. Le principal problème de ces services réside dans le fait qu’ils dépendent fortement de processus manuels complexes qui nécessitent une connaissance approfondie des réglementations et des secteurs. Le processus demande également des efforts considérables, car les informations doivent être croisées et vérifiées à partir des documents du transporteur et du client, des formulaires gouvernementaux, etc. Cependant, la complexité du processus rend l’erreur très présente, et celles-ci peuvent être très coûteuses. Par exemple, IBM Watson est un service de courtage en douane basé sur l’IA qui est développé pour extraire les informations pertinentes et ensuite automatiser la déclaration en douane. Un professionnel humain du courtage en douane peut examiner la déclaration lorsque le système rencontre un cas d’exception.
- Contrats intelligents
Les opérateurs logistiques mondiaux gèrent de grandes flottes de réseaux d’installation et de véhicules dans le monde entier, ce qui se traduit par un grand nombre de contrats. Par exemple, l’entreprise Leverton utilise une plateforme alimentée par l’IA pour simplifier le traitement et la gestion de ses contrats immobiliers. Associée à une opération humaine, des centaines de pages de contrats rédigés dans un langage juridique complexe sont examinées de manière approfondie et efficace.
En définitive, l’apparition de l’IA représente une transition vers un tout nouveau mode de fonctionnement pour le secteur des transports et de la logistique. Toutefois, aussi puissante qu’elle soit, il faut se rappeler que la technologie n’est là que pour aider. En fait, pour une meilleure efficacité, il faut tout de même un mélange entre le jugement humain et les algorithmes. Comme l’a dit Forbes, “nous investissons beaucoup dans l’apprentissage automatique pour renforcer le rôle de l’homme.”
