L’intelligence artificielle pour lutter contre le manque de main-d’œuvre

La numérisation des chaînes d’approvisionnement et des processus internes, l’intelligence artificielle, ainsi que la conduite autonome et la planification font partie des enjeux actuels du secteur logistique. Dans ce contexte, des solutions peuvent être trouvées pour lutter contre la pénurie croissante de travailleurs qualifiés, notamment de chauffeurs de poids lourds et de superviseurs.

 

 

Dans les entrepôts, la conduite autonome des poids lourds offre des avantages très importants.

Les neurones artificiels apprennent via des algorithmes

Le cerveau humain compte quelque cent milliards de neurones reliés les uns aux autres par des synapses. La transmission d’informations entre les neurones s’effectue par des impulsions électriques. Ce processus permet à l’homme d’apprendre, de déduire et de penser de manière abstraite. Dans le cas de l’intelligence artificielle, les neurones sont artificiels et apprennent via des algorithmes.

«La technologie de l’intelligence artificielle a le pouvoir de transformer considérablement de nombreux emplois dans le secteur logistique», explique Stefan Rummel, directeur de Messe München. L’intelligence humaine n’est pas répliquée, mais les données d’apprentissage sont harmonisées, agrégées et intégrées dans un cadre d’apprentissage.

Sur la base de ces données, l’intelligence artificielle apprend à reconnaître des modèles à l’aide d’un apprentissage automatique. Cela évite aux entreprises de devoir créer manuellement un modèle et d’investir dans la définition des règles, des tests et des interprétations nécessaires. C’est pourquoi la qualité des données d’apprentissage est essentielle.

 

Automatiser et flexibiliser la logistique

Pour le secteur logistique, l’intelligence artificielle (IA) offre bien plus qu’une simple optimisation des opérations existantes. Elle facilite la gestion des chaînes d’approvisionnement et les rend plus transparentes. «L’IA permet d’anticiper, notamment dans les domaines de gestion des capacités, de planification des itinéraires, de planification des réseaux et de gestion des risques», explique Sara Van Gelder, responsable du développement du secteur du fret à l’aéroport de Bruxelles. En outre, les offres peuvent être adaptées avec plus de précision aux besoins des clients, et la logistique devient partie intégrante d’une production industrielle automatisée et hautement flexible. À cet égard, la fourniture d’informations en temps réel joue un rôle déterminant.

 

Les algorithmes apprennent le comportement des superviseurs

On trouve des applications concrètes de l’intelligence artificielle dans la gestion logistique de l’industrie du fret aérien. «Nous développons des algorithmes qui apprennent à empiler les palettes de marchandises et à optimiser leur stockage», explique Sara Van Gelder. Mais on retrouve également des exemples de mise en application dans les systèmes de gestion des transports. Des solutions telles qu’Opheo d’initions AG sont équipées d’une intelligence artificielle de planification, qui permet d’anticiper les éventuels retards de transport à venir.

On retrouve un autre exemple chez Soloplan, une entreprise de conseil et de développement de logiciels. Son système de gestion des transports CarLo a été équipé d’un algorithme performant, qui peut «apprendre» le comportement des superviseurs. Sur cette base, la solution établit un modèle, qui permet de planifier les trajets futurs en tenant compte de manière autonome des règles apprises.

L’apprentissage automatique rend la planification des transports plus rapide, plus efficace et moins sujette aux erreurs. Autre avantage, cela évite toute perte de connaissances en cas de changement de main-d’œuvre. Ainsi, un nouveau superviseur peut planifier les trajets de la même façon qu’un employé de longue date, car le logiciel de planification a appris le comportement à adopter sur la base des données d’apprentissage et peut ainsi apporter un soutien précieux.

 

La conduite autonome des poids lourds

La conduite autonome des poids lourds dans les entrepôts est un autre domaine d’application de l’intelligence artificielle. Les constructeurs travaillent activement à l’élaboration de systèmes de direction et d’assistance à la conduite, afin de pouvoir produire des véhicules autonomes en série dans les années à venir. À moyen terme, les systèmes d’assistance à la conduite doivent permettre de piloter les véhicules sur les autoroutes, et à long terme, de nombreuses autres fonctionnalités devraient faciliter le travail au volant.

«Toutefois, les chauffeurs de poids lourds devraient rester encore longtemps partie intégrante des chaînes d’approvisionnement», explique Wolfgang Inninger, directeur du Centre de projets pour le transport, la mobilité et l’environnement de l’Institut Fraunhofer pour les flux matériels et la logistique. Les poids lourds autonomes offrent un potentiel d’économies très important, mais pour l’instant, la conduite autonome reste limitée aux entrepôts.

 

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