Lior Ron, fondateur et PDG d’Uber Freight, explique comment l’IA va transformer la logistique

2023 est l’année où tout le monde s’est mis à parler d’intelligence artificielle (IA). Gartner parle de « pic de hype ». AP a parlé d’un réveil publicet le scientifique Fei Fei Lee, spécialiste de l’IA, affirme que nous avons atteint « un point d’inflexion ». Qu’il s’agisse de tables rondes réunissant les experts les plus compétents au monde ou de discussions décontractées en famille ou entre amis, l’IA est omniprésente.

Il se peut même que vous soyez un peu fatigué d’en entendre parler. D’autant plus que, souvent, cette conversation ne démystifie guère des questions fondamentales telles que : comment fonctionne l’IA et, plus important encore, quel sera son impact sur mon secteur d’activité et mon emploi ?

Au début du mois, le fondateur et PDG d’Uber Freight, Lior Ron, a entrepris de répondre à ces questions pour le secteur de la logistique.

« Au cours des nombreuses étapes de ma carrière, j’ai été témoin de l’impact potentiel de l’intelligence artificielle sur chacun d’entre nous », a déclaré M. Lior.

Lior lui-même a consacré l’intégralité de sa carrière à la recherche et de trouver des applications pratiques pour l’IA. Dans son récent exposé intitulé « Unlocking the future of logistics with AI », il a décrit l’évolution de l’IA dans le domaine du fret et a fait part de ce qui est à venir. En comprenant la voie à suivre avec l’IA, les leaders de la logistique peuvent en toute confiance tirer parti de la technologie pour optimiser les opérations, réduire les coûts et améliorer le service dans l’ensemble de la logistique.

« Très bientôt, nous verrons l’IA révolutionner complètement la logistique », a-t-il déclaré.

La transformation numérique est essentielle à l’adoption de l’IA

Grâce à la technologie de l’IA, un ordinateur peut prendre des décisions complexes et faire des suggestions concernant les réseaux de fret. Mais pour cela, ces réseaux physiques doivent être accessibles aux ordinateurs. Cela signifie que la transformation numérique est la première étape vers la mise en œuvre de l’IA. Les responsables logistiques ne peuvent tirer le meilleur parti de leurs outils d’IA que si les informations qu’ils utilisent sont numérisées. Les entreprises qui s’appuient encore sur des processus analogiques passent à côté de l’opportunité de rationaliser leur logistique pour des flux de travail plus rapides et plus accessibles.

« Une fois que les choses sont numérisées et connectées, la magie opère par-dessus », a déclaré Lior.

L’automatisation offre une efficacité considérable, qu’il s’agisse du portage automatique des chargements réguliers dans le TMS ou du suivi automatique de l’évolution des chargements. En automatisant les processus, les équipes logistiques peuvent préparer le terrain pour que les outils d’IA prennent et mettent en œuvre ultérieurement les décisions nécessaires, sans attendre l’approbation manuelle.

L’apprentissage automatique permet une prise de décision rapide et optimisée

L’apprentissage automatique est l’élément fondamental de la technologie de l’IA dans le domaine de la logistique. Tout comme les analystes sont formés à prendre en compte différents types d’informations sur les réseaux pour formuler des recommandations éclairées, les ordinateurs doivent être formés à la prise de décision et à l’adaptation. Parce qu’ils sont formés sur de vastes ensembles de données, ces modèles d’IA n’exploitent pas seulement la vitesse de calcul d’un ordinateur, mais aussi une étendue et une profondeur d’apprentissage qui dépassent de loin les capacités d’un être humain.

Dans le domaine de la logistique, les modèles sont formés à partir d’informations spécifiques à un domaine afin d’améliorer les opérations de fret. Par exemple, un modèle d’apprentissage automatique peut aider à sélectionner automatiquement les le meilleur transporteur pour chaque charge. Plutôt que d’attendre qu’un humain passe en revue tous les chargements et transporteurs disponibles pour établir les correspondances appropriées, l’apprentissage automatique permet à un ordinateur de prendre rapidement en compte des facteurs tels que
la destination, le moment et les performances du transporteur
et de faire correspondre instantanément chaque chargement au transporteur optimal.

Comme ces modèles ont un accès instantané à des quantités massives de données, l’apprentissage automatique permet également de formuler des recommandations proactives en matière d’économies et d’efficacité opérationnelle. Comme l’a fait remarquer Lior, regroupement des charges en est un excellent exemple : en associant des itinéraires compatibles, la technologie peut éliminer les temps morts, permettre aux transporteurs de mieux utiliser leur temps et faire réaliser des économies aux expéditeurs. La technologie de l’apprentissage automatique est utilisée dans le secteur du fret depuis quelques années, mais son potentiel ne cesse de croître au fur et à mesure que des modèles plus vastes et plus sophistiqués sont formés.

L’avenir du fret : exploiter les connaissances de l’IA

La numérisation, l’automatisation et l’apprentissage automatique jettent les bases de la technologie d’IA la plus avancée qui soit, celle-là même dont tout le monde parle dans tous les secteurs : l’IA générative.

L’IA générative est un type de modèle d’IA qui utilise une forme avancée d’apprentissage automatique pour comprendre les entrées de texte et produire des réponses nuancées à des questions complexes. Il remodèle le monde du fret grâce à des analyses approfondies et précises, proposées à la demande. Les modèles d’IA ayant une visibilité en temps réel sur les parcours des expéditions et les performances passées, ils aident les équipes logistiques à opérer des changements stratégiques pour améliorer le service.

Aujourd’hui, comprendre quels sont les itinéraires les plus performants dans une région donnée est un processus qui demande beaucoup de temps et de ressources. Cela signifie que les informations critiques pour l’entreprise retardent les décisions clés ou, dans certains cas, que les décisions critiques pour l’entreprise sont prises sans informations critiques pour l’entreprise. En utilisant
Grâce à des outils alimentés par l’IA générative, les équipes logistiques peuvent acquérir à la demande une expertise mieux informée et spécifique à un domaine.
Grâce à l’IA générative, les équipes logistiques peuvent acquérir à la demande une expertise mieux informée et plus spécifique à un domaine, ce qui les aide à prendre des décisions plus proactives qui renforcent la qualité de leur service et leur permettent de réaliser des économies.

La route à suivre

Des informations instantanées à l’optimisation des processus, l’IA a déjà beaucoup à offrir au monde du fret. Le rôle de l’IA dans la logistique est encore en évolution. Dans certains cas, il faut encore procéder à une numérisation de base. Cependant, quelle que soit la maturité numérique d’une entreprise, la compréhension de la technologie de l’IA peut permettre aux responsables logistiques de repérer les opportunités futures et les avantages commerciaux.

« J’espère que nous pourrons tous collectivement tirer parti de l’énorme opportunité que représente l’intelligence artificielle », a déclaré M. Lior à la fin de la conférence. « C’est un appel à se préparer à ce qui va arriver.

Vous avez manqué la présentation technique de Lior ? Regardez l’intégralité de la session ici.

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