À une époque où l'intelligence artificielle révolutionne le monde, la génération et la collecte d'informations précieuses pour entraîner des algorithmes pouvant ensuite être appliqués à des stratégies d'efficacité et de réduction des coûts revêtent une importance vitale.
Et bien que cela puisse paraître étrange, l'une des industries dans lesquelles ce progrès est retardé est, ni plus ni moins, que la logistique. Quelque chose qui à de nombreuses reprises - et en particulier pendant la pandémie et le boom du commerce en ligne - était évident. Les produits étaient prêts à atteindre leurs acheteurs mais bloqués dans un goulot d'étranglement en raison de problèmes d'efficacité dans le fameux "dernier kilomètre". Malgré son fort impact immédiat, le secteur a un faible taux d'innovation et continue d'utiliser des produits qui n'ont pas été mis à jour depuis plus de 25 ans.
Deux des principaux inconvénients que présente l'industrie de la logistique, tant au niveau local que mondial, sont le manque de prévisibilité de la part du client et le manque de mesure ou d'informations dont disposent les transporteurs pendant le voyage.
Le secteur a une faible vitesse d'innovation et continue d'utiliser des produits qui n'ont pas été mis à jour depuis plus de 25 ans.
Le développement de solutions polyvalentes et l'adaptation rapide aux différents produits deviennent un différentiel pour les entreprises quel que soit leur segment ; qui peut aller du secteur pharmaceutique, en passant par l'alimentation et les boissons, et même atteindre le secteur de la santé (pour le transfert de quelque chose d'aussi délicat qu'un organe humain pour une greffe).
Depuis plusieurs années, les entreprises ont tendance à prendre des décisions basées sur des données et des preuves, afin qu'elles soient les plus appropriées et les plus précises. En logistique, cela est particulièrement important en raison du volume d'opérations impliquées (actuellement, des millions de colis et d'expéditions sont déplacés quotidiennement, il est donc extrêmement important de disposer de données précises sur ces processus). À son tour, l'utilisation de l'intelligence artificielle est de plus en plus appliquée pour faire évoluer ces données. En d'autres termes, il faut d'abord mesurer ce qui se passe dans l'étape du transport logistique, puis, avec les données obtenues, alimenter différents algorithmes qui génèrent des solutions efficaces à différents problèmes ou pour améliorer les processus établis.
La clé est d'offrir au marché une proposition basée sur trois piliers : qu'elle soit facile à utiliser, qu'elle soit économiquement accessible et qu'elle soit respectueuse de l'environnement.
Face à ce panorama, l'essentiel est de proposer au marché une proposition qui repose sur trois piliers : qu'elle soit simple d'utilisation, qu'elle soit économiquement accessible et qu'elle soit respectueuse de l'environnement. Lorsque ces facteurs sont combinés à la technologie - comme l'utilisation de capteurs pour générer des données sur les conditions d'expédition qui sont transmises en direct au cloud, nous rendant disponibles en temps réel -, on obtient un produit différenciateur qui élimine les deux grands obstacles à l'accès à l'IA : coûts élevés et faible qualité des données. En plus de réduire les temps d'opérations et d'erreurs, ce qui entraîne une baisse des coûts. Une roue qui profite à tous.
L'auteur est PDG et co-fondateur de H+Trace, une solution logistique créée et développée à 100% en Argentine qui intègre l'intelligence artificielle.