L'IA est clé dans la transformation de la logistique

Algorithme, modèle mathématique, calculs de données... Peut-on dire que la logistique évolue d'une manière plus scientifique ?

La logistique a toujours été une science. Un exemple emblématique est la création de la méthodologie de planification Gantt pendant la seconde guerre mondiale, pour organiser au mieux les innombrables opérations liées au débarquement normand du 6 juin 1944. À l'époque, c'était déjà un outil de planification, basé sur une meilleure visualisation des ressources. C'était une des premières applications de méthodes cartésiennes appliquées à des sujets logistiques, en l'occurrence dans un contexte militaire. La seconde étape a consisté à ajouter de la recherche opérationnelle avec des modules d'optimisation reposant sur des hypothèses.

La plupart des chargeurs et des transporteurs faisaient ainsi appel à des modules de recherche opérationnelle permettant d'optimiser de manière statique leurs réseaux. Voilà l'état de l'art avant que DCbrain ne développe sa solution, qui permette de mieux planifier sa stratégie logistique pour répondre à cette problématique d'optimisation des flux transports de manière dynamique.

Le credo de DCbrain est l'Intelligence Artificielle appliquée à la supply chain. Comment procédez-vous ?

Notre technologie repose sur les doubles digitaux. Il s'agit de jumeaux numériques qui vont croiser un grand nombre de données diverses. S'agissant de réseaux et d'infrastructures, on retiendra surtout les sites ou machines qui composent le réseau, les liens qui permettent de les relier ainsi que leurs principales caractéristiques. Par exemple les entrepôts, sites clients et trajets parcourus par les camions dans un réseau logistique. Ils ont légitimement besoin de la puissance des bases de données, de la modélisation mathématique et de capteurs pour afficher les métriques les plus pertinentes.

Grâce à une bibliothèque d'algorithme d'optimisations, dédiée aux flux de transport, notre logiciel commence par s'appuyer sur les données d'exploitation pour réaliser un jumeau numérique du site, à l'aide duquel il peut ensuite simuler tous les scénarios logistiques possibles et dégager les meilleures stratégies d'organisation et de rationalisation des flux. Il s'adapte ensuite en temps réel aux aléas de l'activité (par exemple des pics d'activité, des ressources absentes, etc) pour proposer les compromis les plus efficaces.

Quelle est la finalité de ces doubles digitaux ?

Envisager à l'échelle la plus large et en croisant des données techniques, environnementales et économiques, le fonctionnement d'installations et de comportements complexes. Depuis plusieurs années, nous déployons des solutions pionnières pour apporter la puissance des jumeaux numériques auprès de nos clients, principalement des chargeurs et des transporteurs, qui sont soucieux de planifier au mieux leurs modes de transport. À la clé, des solutions prescriptives pour optimiser les plans de transport de grands réseaux logistiques.

Concrètement, quels sont les problèmes rencontrés par les chargeurs et les transporteurs ?

Par exemple, un chargeur va avoir à gérer une tournée complexe, qui s'étale sur plusieurs jours, avec des contraintes de plannings de chauffeurs (comme des rotations, des absences, des périodes de repos...). Comment fait-il pour optimiser le taux de chargement ? Notre outil a la capacité d'intégrer les flux de nos clients. Il va leur permettre d'intégrer à la fois leurs flux mais aussi leurs contraintes pour leur proposer la meilleure option possible pour optimiser leur chargement. C'est un véritable outil d'aide à la décision.

Je vous donne un exemple précis : l'un de nos clients, le groupe de transport frigorifique Stef, possède 90 agences, 4 000 camions et dessert 100 000 destinataires quotidiennement. Une fois qu'on a mouliné toutes ses données, on obtient 10 puissance 12 combinaisons possibles de flux de routage !

Impossible de traiter cela manuellement. Il faut recourir à un moteur de calculs performant pour définir la meilleure option. Avec notre aide, le groupe STEF a réussi à optimiser sa planification de transport et à faire en sorte que ses véhicules soient mieux remplis. Ce qui lui a permis de réaliser des économies de carburant tout en réduisant ses émissions carbonées de 5 à 10 %.

Auparavant, la fonction logistique était juste une fonction support. Aujourd'hui, elle est devenue stratégique.

En quoi votre innovation s'inscrit dans l'air du temps ?

Les réseaux logistiques, plus particulièrement de transport, ont des objectifs de fiabilité de plus en plus importants. Aussi, selon les typologies de produits acheminés et le mode de transport, les contraintes de sécurité imposent des fonctionnements particuliers. Le tout dans un contexte où les coûts opérationnels s'accumulent et où la pénurie de ressources devient critique (manque de chauffeurs en particulier). Par conséquent, afin de préserver les marges et d'appliquer correctement les nouvelles réglementations (liées notamment à des préoccupations environnementales), l'optimisation des plans de transports s'avère cruciale.

Prenons l'exemple d'une nouvelle contrainte législative à venir pour les transporteurs et les chargeurs, celle des ZFE (Zone à Faibles Émissions). La loi Climat et Résilience instaure la mise en place obligatoire des ZFE dans toutes les agglomérations de plus de 150 000 habitants d'ici 2025. Les transporteurs du dernier kilomètre sont principalement concernés par ces mesures.

Cette nouvelle donne impose de passer en revue tous les plans de transport et les itinéraires pour s'adapter à ces nouvelles restrictions. S'y adapter va être obligatoire. Reste que ce n'est pas simple et ce d'autant plus que les critères véhicules interdits varient d'une ZFE à l'autre. Avec notre outil, la complexité s'efface : cette nouvelle contrainte devient un simple paramètre à ajouter et notre outil va recalculer ensuite l'ensemble des impacts sur le réseau global.

Vous avez récemment signé avec Lidl. Pouvez-vous décrire l'objet du partenariat ?

L'enseigne de supermarchés Lidl possède près de 1600 magasins sur le territoire national, qu'elle approvisionne via 25 plateformes logistiques. L'enseigne possède aussi des contraintes opérationnelles fortes, notamment l'équilibrage jour/nuit de son planning. Elle voit son activité croître dans un contexte de plus en plus tendu sur le plan économique et législatif. D'où sa volonté de mettre en place un projet d'optimisation dynamique de ses plans de transports.

L'enseigne a voulu gagner en fluidité et en flexibilité sur la construction de ses plans de transport, fiabiliser ses processus métiers complexes et respecter ses engagements green. Tout en diminuant ses coûts.

Pour finir, quelle est votre analyse sur le monde de la Supply chain aujourd'hui ?

Est-ce qu'il est devenu plus mature sur les nouvelles technologies ou faut-il encore évangéliser le marché ? Auparavant, la fonction logistique était une fonction support. Avec des investissements IT traditionnellement faibles, de l'ordre de 3 % (vs 12 % dans la banque, 6 % dans le retail...). Aujourd'hui, elle est devenue complètement stratégique. Pour preuve, on voit de plus en plus de directeurs logistiques rentrer au Comex de leurs entreprises.

Cela s'explique par le fait que cette fonction est devenue très compliquée ces dernières années : pandémie, crise des transporteurs, guerre, ... Nous évoluons dans un monde de plus en plus incertain avec beaucoup d'aléas. C'est la raison pour laquelle l'importance de la réflexion stratégique autour de la Supply chain a augmenté.

Et notre outil d'aide à la décision s'inscrit pleinement dans la transformation digitale des chargeurs et des transporteurs. Il y a une réelle prise de conscience sur l'intégration de la technologie au service de la rentabilité et donc de la performance d'une entreprise dans la Supply chain !

Son parcours :

Benjamin de Buttet est co-fondateur et COO de DCbrain. Il est diplômé de l'ESCP Europe et a effectué une partie de ses études à Madrid et à Londres. Après une carrière dans le conseil, notamment au sein de Bearing Point, Benjamin De Buttet rejoint DCbrain en 2016 pour y développer la stratégie commerciale. L'éditeur parisien de logiciels SaaS DCbrain a levé 5 millions d'euros en juin 2022 qui servent principalement à développer son logiciel basé sur l'intelligence artificielle, INES (Intelligent Network Solution) en France et en Europe.