Optimisation de la logistique de livraison du dernier kilomètre grâce à l'intelligence artificielle
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Aperçu général
Le secteur de la livraison et de la collecte du dernier kilomètre connaît une croissance soutenue à deux chiffres, portée par l'essor du commerce électronique, qui exerce une pression considérable sur les entreprises de logistique. Par ailleurs, les clients sont de plus en plus exigeants quant à la rapidité et la praticité des livraisons et tolèrent moins les retards et les erreurs de commande.
L'objectif global du projet est de développer un système de prédiction et d'analyse des incidents, ainsi que de mise en œuvre d'actions automatisées proactives grâce à des techniques d'apprentissage automatique, afin de réduire les échecs de livraison. Il en résultera une diminution directe des distances parcourues par les transporteurs et, par conséquent, une réduction des émissions de CO2, une diminution de la congestion urbaine et une amélioration du service client, contribuant ainsi à un modèle économique plus compétitif et durable.
Le projet consiste à concevoir et développer un outil de prédiction des incidents utilisant des techniques d'apprentissage automatique, puis à mettre en œuvre un système automatisé pour minimiser les problèmes liés à la livraison du dernier kilomètre. Enfin, il est validé par des tests pilotes menés auprès de transporteurs.
L'un des principaux enjeux de la livraison et de l'enlèvement du dernier kilomètre réside dans les échecs de livraison. Actuellement, un nombre important d'incidents surviennent, impactant fortement la qualité de service et la rentabilité des entreprises de logistique spécialisées, dont les marges sont faibles. Ces incidents incluent les services non livrés à la date convenue, les livraisons refusées pour non-respect des conditions de service, ou encore les anomalies survenant avant la distribution des commandes. Selon différentes études, le taux d'incidents dans ce secteur peut varier entre 10 % et 20 % du total des services, en fonction de divers facteurs et types de services.
Les agences de transport peuvent prendre certaines mesures pour tenter de réduire ces défaillances en identifiant les tendances dans le comportement des services. Grâce à des techniques d'intelligence artificielle, elles peuvent cibler les livraisons où des problèmes sont susceptibles de survenir. La détection précoce des problèmes potentiels permettra aux agences de livraison du dernier kilomètre d'adopter des mesures proactives, ce qui se traduira par une meilleure réputation auprès des clients, une réduction des coûts et une durabilité accrue des transports urbains.
