Intelligence Artificielle : définition
« Ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes, capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine, comme le raisonnement et l’apprentissage ». Cette définition de l’Intelligence Artificielle (IA) montre à quel point ce nouvel outil peut être utile dans des secteurs d’activité, comme la logistique, où le nombre et la complexité des paramètres à prendre en compte ne cesse d’augmenter. Jusqu’alors traitée manuellement ou travaillée sur un simple fichier Excel, la planification des transports peut par exemple attendre beaucoup de l’IA, avec des capacités d’optimisation inégalées par l’intelligence humaine.Mais avant d’en espérer trop, il est crucial de comprendre ce dont il s’agit.
L’intelligence artificielle n’existe pas
Dans son livre « L’intelligence artificielle n’existe pas : Comment la penser autrement », Luc Julia, un spécialiste de renom dans le domaine de l’IA, met en avant l’idée que l’IA vise principalement à compléter et à étendre les capacités cognitives humaines, plutôt qu’à reproduire exactement l’intelligence humaine. Selon lui, il s’agirait d’une forme d’intelligence « augmentée » plutôt que d’une intelligence « artificielle ».
L’IA est en effet un formidable moyen de libérer l’humain de tâches répétitives ou multifactorielles chronophages et lui permet d’apporter sa valeur ajoutée dans des activités plus stratégiques. Elle ne vient donc pas à proprement parler le remplacer, mais plutôt l’assister. Ainsi, l’IA, bien programmée, peut être utilisée pour traiter et analyser des masses de données, plus rapidement et plus efficacement qu’un humain pourrait le faire.
Elle devient une véritable aide à la décision (data-driven decisions), en générant, parfois même en temps réel, des indicateurs et des recommandations pertinentes, que l’humain viendra exploiter. Cette collaboration homme-machine est une approche émergente, particulièrement appréciée dans la résolution de problèmes complexes.
L’humain reste central dans l’ I.A.
L’utilisation de l’IA promet ainsi de dépasser les limitations naturelles de l’intelligence humaine, avec des capacités de traitement d’une multitude de paramètres plus étendues. Grâce à ses algorithmes d’apprentissage automatique, elle peut, par exemple, détecter des signaux faibles, des schémas subtils, que le cerveau humain ne saurait voir.De la même façon, en ce qui concerne le transport, ses algorithmes d’optimisation peuvent aboutir à des solutions contre-intuitives pour l’humain, alors qu’elles sont en parfaite adéquation avec les règles métiers qu’on lui aura communiqué.
Aussi puissante qu’elle soit, pour augmenter la capacité de l’humain à optimiser des plans de transport, l’IA a en effet besoin d’être alimentée par les bonnes données, qu’elles soient patrimoniales (entrepôts, clients, véhicules…) ou de flux (commandes, ordres de transport, etc.) et que les règles métiers lui aient été fournies afin que les solutions proposées restent cohérentes et applicables dans le monde réel. L’interaction homme-machine reste donc essentielle pour que les capacités de l’un et de l’autre soient utilisées à leur maximum.
La puissance de l’ I.A combinée à l’intelligence de l’humain : une planification performante et dynamique
L’intelligence artificielle permet donc de traiter en quelques minutes des milliers d’ordre de transport, tout en prenant en compte une multitude de paramètres, tant sur les contraintes liées à l’activité que sur les règles métiers qui doivent être respectées. Le principal avantage de cet outil de pointe dans le domaine de la logistique et du transport de marchandises tient donc à sa capacité d’effectuer des calculs d’une extrême complexité, en un temps record, inaccessible à l’humain. Résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire en quelques secondes, avec une quantité phénoménale de données, n’est en effet pas humain… Pour la planification opérationnelle de transport de marchandises, cette vitesse de calcul accrue permet ainsi de prendre en compte plus de paramètres. Par exemple, quand il s’agit de l’affectation des ressources (véhicules, conducteurs, entrepôts) pour des livraisons spécifiques, l’IA peut étudier instantanément des dizaines voire des centaines de variables, comme les horaires de disponibilité des conducteurs, les capacités de chargement des camions, ou encore les exigences spécifiques des clients et les obligations réglementaires. Elle facilite les ajustements dynamiques et maximise l’efficacité opérationnelle pour une satisfaction client accrue. L’IA peut également intégrer aussi bien des contraintes dures que des contraintes souples pour orienter les préconisations faites aux planificateurs. Néanmoins, c’est à l’humain de bien définir les règles absolues et celles qui peuvent être ignorées ou dépassées selon le contexte, et c’est également à lui de décider des pénalités qui favorisent ou découragent certains comportements.
L’ I.A : à grands pouvoirs, grandes responsabilités
La vitesse de calcul de l’IA donne la possibilité aux planificateurs de jouer plusieurs scénarios avant de prendre une décision, avec des alternatives idéales d’optimisation et d’ordonnancement dynamique. La planification tactique et stratégique effectuée grâce à la comparaison de scénarios vient ainsi compléter la planification opérationnelle en temps réel. Elle ouvre également la voie à de nouveaux usages et aux innovations, notamment en facilitant la mise en place de pratiques plus respectueuses de l’environnement, comme la slow logistics ou encore la logistique circulaire.
Mais attention, l’intégration de l’IA, qui nécessite la collecte de nombreuses données de bonne qualité, impose une réflexion en matière de gouvernance. Les entreprises qui désirent adopter des stratégies innovantes basées sur l’IA pour renforcer leur compétitivité et alimenter leur stratégie RSE, doivent non seulement investir dans des technologies robustes mais aussi dans des process qui garantissent une utilisation responsable et éthique de l’IA pour la planification des transports.