Depuis un moment déjà, l’intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres et a, plus souvent qu’autrement, bien mauvaise presse. Si l’IA est souvent décriée pour les potentiels dangers qu’elle représente, ne pourrait-elle pas également être l’une des pièces du puzzle complexe que constitue l’atténuation des impacts de deux problèmes bien connus qui ont été exacerbés par la pandémie, soit la pénurie de personnel, particulièrement en logistique et transport, et les nombreuses ruptures de stock ? Même si ces sujets peuvent sembler hautement différents, pourraient-ils se rejoindre à travers une nouvelle méthodologie ?
Par : Catherine Richard, Directrice, Logistique et Transport
L’intelligence artificielle, technologie futuriste ou nouvelle réalité ?
Selon le dictionnaire Robert, l’intelligence artificielle (ou IA) est « l’ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine (raisonnement, apprentissage…) ».
L’IA a émergé comme une alternative technologique capable de créer des programmes et des équipements permettant la prise de décision autonome, basée sur l’interprétation intelligente de grands volumes de données et pouvant être appliquée à de nombreux niveaux. De nos jours, pratiquement tous les domaines, que ce soient la santé, le commerce de détail, les services financiers ou les entreprises industrielles utilisent des applications dérivées de l’intelligence artificielle. C’est donc dire qu’elle touche l’ensemble des secteurs de l’économie mondiale.
L’utilisation de l’IA en logistique
Il existe plusieurs types d’intelligence artificielle. En logistique et transport, deux d’entre elles sont souvent présentes : le Machine Learning, ou “ apprentissage automatique ” et le Deep Learning, ou “ apprentissage profond ”.
Les experts s’entendent pour définir le Machine Learning comme une stratégie consistant à laisser des algorithmes découvrir des motifs récurrents dans un ensemble de données. Grâce à cette analyse, les algorithmes peuvent apprendre de manière autonome à effectuer une tâche ou à faire des prédictions comme tenter de prédire le comportement d’achat des clients. Le Deep Learning quant à lui, repose sur le modèle de réseaux de neurones. L’algorithme de l’IA est capable de mimer les actions du cerveau humain. Cet algorithme peut résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance faciale ou encore la conduite de voitures autonomes.
En logistique, la capacité de l’IA à analyser les données pour déceler précisément les tendances et à créer des simulations efficaces et des prédictions justes explique que son utilisation soit largement considérée par les plus grands joueurs de l’industrie. Concrètement, ça veut dire quoi ? Quelles pourraient être des applications potentielles ?
a) La prédiction des tendances de consommation et la gestion de l’inventaire
Grâce au Machine Learning, l’intelligence artificielle peut prédire le comportement d’achat des clients. Ces projections permettent d’anticiper les ruptures de stock et d’éviter le surstockage, en ajustant les stratégies d’approvisionnement.
Qui ne s’est pas confronté à une tablette vide à un moment ou à un autre dans les dernières années ? En effet, pendant la pandémie, plusieurs produits ont connu une rareté et il est devenu plus difficile de s’approvisionner en plusieurs items.
Afin d’éviter que le problème ne se reproduise, la plupart des entreprises manufacturières ont sauté sur l’occasion quand les produits dont elles avaient besoin étaient disponibles et ont surstocké. C’est exactement cette situation que les experts décrivent en parlant du fameux passage du just-in-time au just-in-case, dont il a été abondamment question récemment.
Cependant, le surstockage n’est pas sans conséquences ; les coûts d’entreposage explosent, les capitaux stagnent dans les entrepôts et les ingrédients atteignent leur date de péremption et deviennent bien souvent inutilisables. C’est là que l’IA intervient pour trouver le juste milieu, grâce notamment à la prédiction des tendances de consommation.
[…]Pour lire l’article complet, rendez-vous sur le magazine L’actualité ALIMENTAIRE d’août 2023 : https://www.calameo.com/read/00623090840739cb1b125?page=04
