Lior Ron, fondateur et PDG d'Uber Freight, sur la façon dont l'IA va transformer la logistique

2023 a été l'année où tout le monde a rejoint la conversation sur l'intelligence artificielle (IA). Gartner parle d'un "pic d'engouement", AP l'a qualifiée d'éveil public, et la scientifique en IA Fei Fei Lee affirme que nous avons atteint "un point d'inflexion". Des tables rondes réunissant les experts les plus compétents du monde aux discussions informelles à table avec la famille et les amis, l'IA est un sujet qui surgit partout.

Vous êtes peut-être même un peu fatigué d'en entendre parler. D'autant plus que, souvent, ces conversations font peu pour démystifier des questions fondamentales comme : comment fonctionne l'IA — et plus important encore, comment va-t-elle impacter mon secteur et mon emploi ?

Au début du mois, Lior Ron, fondateur et PDG d'Uber Freight, s'est efforcé de répondre à ces questions pour l'industrie logistique.

"Tout au long de ma carrière, j'ai été témoin de l'impact potentiel que l'intelligence artificielle peut avoir sur nous tous", a déclaré Lior.

Lior a lui-même consacré toute sa carrière à la recherche et à la découverte d'applications pratiques pour l'IA. Dans sa récente conférence, "Débloquer l'avenir de la logistique avec l'IA", il a décrit l'évolution de l'IA dans le transport de marchandises et partagé ce qui nous attend. En comprenant la voie à suivre avec l'IA, les leaders de la logistique peuvent exploiter cette technologie en toute confiance 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 affirmé.

La transformation numérique est fondamentale pour l'adoption de l'IA

Avec la technologie de l'IA, un ordinateur peut prendre des décisions complexes et faire des suggestions concernant les réseaux de transport. Mais avant que cela ne soit possible, ces réseaux physiques doivent être accessibles aux ordinateurs. Cela signifie que la transformation numérique est la première étape vers l'adoption de l'IA. Les responsables logistiques ne peuvent pas tirer le meilleur parti de leurs outils d'IA si les informations qu'ils utilisent ne sont pas 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", a déclaré Lior.

L'automatisation offre une efficacité énorme, qu'il s'agisse d'intégrer automatiquement des chargements réguliers dans le TMS ou de suivre automatiquement la progression des chargements. En automatisant les processus, les équipes logistiques peuvent jeter les bases pour que les outils d'IA prennent et mettent en œuvre des décisions selon les besoins — sans délai d'attente pour une approbation manuelle.

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

La pierre angulaire de la technologie d'IA dans la logistique est l'apprentissage automatique. Tout comme les analystes sont formés pour considérer différents types d'informations réseau afin de faire des recommandations éclairées, les ordinateurs doivent être formés à la prise de décision et à l'adaptation. Parce qu'ils sont entraînés sur de vastes ensembles de données, ces modèles d'IA ne se contentent pas d'exploiter la vitesse de calcul d'un ordinateur, mais aussi une ampleur et une profondeur d'apprentissage bien au-delà de la capacité d'un individu.

Dans la logistique, les modèles sont formés sur des informations spécifiques au domaine pour améliorer les opérations de fret. Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut aider à sélectionner automatiquement le meilleur transporteur pour chaque chargement. Plutôt que d'attendre qu'un humain examine tous les chargements et transporteurs disponibles pour faire les correspondances appropriées, l'apprentissage automatique permet à un ordinateur de considérer rapidement des facteurs comme la destination, le timing et la performance du transporteur, et d'associer instantanément chaque chargement à son transporteur optimal.

Parce que ces modèles ont un accès instantané à d'énormes quantités de données, l'apprentissage automatique alimente également des recommandations proactives pour réaliser des économies et améliorer l'efficacité opérationnelle. Comme l'a noté Lior, le regroupement des chargements en est un excellent exemple : en associant des itinéraires compatibles, la technologie peut éliminer les trajets à vide, permettre aux transporteurs de mieux utiliser leur temps et offrir des économies aux expéditeurs. La technologie alimentée par l'apprentissage automatique est utilisée dans le transport de marchandises depuis quelques années, mais à mesure que des modèles plus grands et plus sophistiqués sont formés, son potentiel continue de croître.

L'avenir du fret : exploiter les insights de l'IA

La numérisation, l'automatisation et l'apprentissage automatique jettent ensemble les bases de la technologie d'IA la plus avancée disponible — celle 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 textuelles et produire des réponses nuancées à des questions complexes. Elle redéfinit le monde du fret avec des analyses approfondies et précises, disponibles à la demande. Parce que les modèles d'IA ont une visibilité en temps réel sur les trajets d'expédition et les performances passées, ils aident les équipes logistiques à apporter des changements stratégiques pour améliorer le service.

Aujourd'hui, comprendre quels itinéraires fonctionnent le mieux dans une certaine région est un processus chronophage et gourmand en ressources. Cela signifie que des insights essentiels retardent des décisions clés — ou dans certains cas, des décisions critiques sont prises sans informations essentielles. En utilisant des outils alimentés par l'IA générative, les équipes logistiques peuvent obtenir une expertise plus informée et spécifique au domaine à la demande, ce qui, à son tour, les aide à prendre des décisions plus proactives qui améliorent leur qualité de service et réduisent les coûts.

La route à suivre

Des insights instantanés à l'optimisation des processus, l'IA a déjà beaucoup à offrir au monde du fret. Le rôle de l'IA dans la logistique continue d'évoluer. Dans certains cas, même la numérisation de base reste à faire. Néanmoins, quelle que soit la maturité numérique d'une entreprise, comprendre la technologie de l'IA peut permettre aux leaders de la logistique d'identifier les opportunités futures et les avantages commerciaux.

"J'espère que nous pourrons tous collectivement tirer parti de l'énorme opportunité que nous voyons dans l'intelligence artificielle", a déclaré Lior à la fin de son intervention. "C'est un appel à se préparer à ce qui nous attend."

Vous avez manqué la conférence technologique de Lior ? Regardez la session complète ici.

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