Points forts
- Une approche intégrée de l’IA aide les organisations à aller au-delà de la simple visibilité pour évoluer vers une gestion des exceptions automatisée et évolutive, sans pour autant renoncer au contrôle opérationnel.
- L’IA intégrée intervient directement dans les processus de suivi du fret, permettant ainsi aux « collègues IA » de détecter les anomalies, de prendre les mesures approuvées, de consigner les résultats et de signaler les problèmes à leurs supérieurs uniquement lorsque cela est nécessaire.
- Bien que la visibilité sur le fret se soit considérablement améliorée, les équipes opérationnelles consacrent encore un temps précieux à la gestion des exceptions, telles que les interruptions de suivi, les confirmations d’étapes clés et les documents manquants.
- Descartes MacroPoint™ OpsForce propose des « collègues numériques » basés sur l’IA qui automatisent les processus répétitifs liés à la visibilité, aidant ainsi les entreprises à améliorer le suivi de la conformité et à réduire la charge de travail manuel.
Intégré ou modulable : ce qu’il faut savoir
L’IA s’intègre de plus en plus rapidement dans toutes les infrastructures technologiques du secteur des transports. De nouveaux outils d’IA voient le jour presque quotidiennement, promettant une efficacité accrue, une meilleure prise de décision et une automatisation optimisée tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Alors que les entreprises évaluent ces capacités, une question prend de plus en plus d’importance : où l’IA est-elle réellement mise en œuvre ?
En matière de gestion et de visibilité du fret, cette question revêt une grande importance, car le domaine d’intervention de l’IA influe directement sur son efficacité à soutenir les flux de travail opérationnels. La véritable valeur de l’IA se mesure à sa capacité à faire progresser les opérations de fret. C’est là que la distinction entre l’IA intégrée et l’IA complémentaire prend toute son importance.
La visibilité s’est améliorée. Le travail, lui, n’a pas disparu.
La visibilité du fret a considérablement évolué. Les plateformes de visibilité modernes relient tout un écosystème composé d’appareils de suivi électroniques (ELD) des transporteurs, d’applications pour chauffeurs et d’appareils connectés via l’IoT afin d’assurer un suivi en temps réel des expéditions au sein de réseaux de transport de plus en plus interconnectés. De plus, les équipes opérationnelles ont désormais accès à davantage de données sur les expéditions que jamais auparavant, telles que les alertes en cas d’incident, la surveillance de la température, les déclencheurs d’événements basés sur des géorepères ou l’identification d’activités potentiellement frauduleuses tout au long du cycle de vie de l’expédition. Pourtant, malgré ces progrès, bon nombre des défis quotidiens liés à la visibilité du fret persistent.
Les sessions de suivi ne parviennent toujours pas à démarrer. Les signaux de visibilité peuvent s’interrompre de manière inattendue. Les événements d’arrivée et de départ doivent être confirmés. Les informations relatives aux transporteurs doivent parfois être corrigées. Chacune de ces exceptions génère du travail supplémentaire pour les équipes opérationnelles. C’est ce que l’ouvrage « Launching AI Coworkers: A Practical Guide to Better Visibility » décrit comme le « paradoxe de la visibilité » : plus la visibilité s’améliore, plus les entreprises identifient d’exceptions opérationnelles et plus il faut souvent recourir à des interventions manuelles pour les résoudre.
Il ne suffit pas d’identifier automatiquement une exception. Il faut encore qu’une personne examine ce qui s’est passé, détermine la marche à suivre, consigne le résultat et décide si le problème doit être transmis à un niveau supérieur.
Pourquoi l’IA intégrée est-elle importante ?
L’IA est particulièrement adaptée à la réduction des tâches répétitives, mais uniquement si elle intervient là où le travail est effectivement effectué. L’IA agentique est particulièrement efficace lorsqu’elle dispose d’un accès en temps réel aux données opérationnelles et qu’elle peut intervenir directement au sein de flux de travail spécifiques. Les approches « bolt-on » (ajoutées a posteriori) rencontrent souvent des difficultés, car elles manquent de contexte en temps réel, ne peuvent pas exécuter certaines étapes au sein du système d’enregistrement en raison de restrictions d’autorisation, ou ne parviennent pas à enregistrer de manière fiable les pistes d’audit.
Cependant, lorsque l’IA est intégrée à la plateforme de visibilité, elle fait partie intégrante du processus opérationnel, plutôt que de constituer une application distincte fonctionnant en parallèle. Au lieu de se contenter d’avertir les utilisateurs qu’une exception s’est produite, l’IA intégrée est capable de détecter un problème, de prendre les mesures approuvées, de consigner ce qui s’est passé et de ne faire remonter l’information que lorsqu’un jugement humain est nécessaire.
« Les sociétés de courtage de fret sont soumises à une forte pression pour augmenter leur volume d’expéditions tout en réduisant les tâches manuelles et en se protégeant contre des stratagèmes de fraude de plus en plus sophistiqués. » En remplaçant notre ancien système de gestion des transports (TMS) par la suite technologique intégrée de Descartes, nous avons pu nous développer rapidement sans augmenter proportionnellement nos effectifs. Parallèlement, nous avons automatisé l’exécution des expéditions, la visibilité des envois et l’intégration des transporteurs, tout en réduisant l’exposition de nos clients à la fraude. Nous avons également tiré parti des agents d’intelligence artificielle de Descartes pour automatiser la gestion des expéditions courantes et le traitement des exceptions, éliminant ainsi presque entièrement les appels de vérification manuels, augmentant le suivi sans intervention humaine et améliorant la qualité des données d’expédition. Cette évolution permet aux entreprises d’aller au-delà de la simple visibilité pour s’orienter vers une gestion autonome des exceptions.
Daniel Shirazi, président et cofondateur de Forefront Global Logistics
De la plateforme de visibilité aux opérations de visibilité basées sur l’IA
Descartes MacroPoint™ OpsForce a été conçu dans cette optique.
Plutôt que de fonctionner comme un assistant IA autonome, OpsForce intègre des « collègues numériques » basés sur l’IA directement dans les processus de suivi du fret. Chaque « collègue » est conçu pour prendre en charge un processus opérationnel spécifique, contribuant ainsi à réduire les tâches manuelles répétitives tout en permettant aux équipes opérationnelles de garder le contrôle.
| Processus de visibilité | Effort manuel type | OpsForce AI Coworker | Résultats obtenus grâce à l’IA |
|---|---|---|---|
| Confirmation de l’installation de l’application pour les chauffeurs et du suivi | 8 à 12 min | Debbie aide les conducteurs à installer l’application et à activer la localisation. | Aucune intervention manuelle + Le suivi démarre plus rapidement |
| Vérification des appels et suivi du recouvrement | 5 à 8 min | Chuck contacte automatiquement les conducteurs et rétablit le suivi lorsque la visibilité est interrompue. | Plus aucune intervention manuelle + Continuité du suivi rétablie |
| Confirmation d’arrivée et de départ | 5 à 10 min | Ava valide les événements liés à la zone de géolocalisation et met à jour la fiche d’expédition. | Aucune intervention manuelle + Événements clés plus précis |
| Intégrité des données | 10 à 20 min | Dean identifie les problèmes liés aux données des transporteurs et aide à les résoudre. | Aucune intervention manuelle + Données de transporteur plus précises |
| Documents manquants | 8 à 12 min | Maya demande automatiquement les POD et les autres documents requis. | Aucun effort manuel + Retrait plus rapide des commandes POD |
| Assistance produit | 5 à 10 min | Shawn assure l’accompagnement et l’assistance relatifs aux produits au sein de la plateforme. | sans intervention manuelle + Assistance utilisateur plus rapide |
En confiant ces processus à des assistants IA spécialement conçus à cet effet et fonctionnant au sein de la plateforme Descartes MacroPoint, les entreprises peuvent améliorer la cohérence tout en permettant à leurs collaborateurs de se concentrer sur le service client, les relations avec les Transporteurs et les activités opérationnelles à plus forte valeur ajoutée.
L’adoption de l’IA ne se limite pas à la technologie
L’intégration de l’IA dans les opérations de transport nécessite une approche réfléchie en matière de mise en œuvre. C’est pourquoi Descartes a développé « Lancer les collaborateurs IA : un guide pratique pour une meilleure visibilité ». Plutôt que de se concentrer uniquement sur la technologie, ce guide présente un cadre pratique permettant d’identifier les exceptions de visibilité qu’il convient d’automatiser en priorité, de mettre en place des garde-fous pour une automatisation sûre et cohérente, et de déployer progressivement les collaborateurs IA au fil du temps.
Les entreprises n’ont pas besoin d’automatiser tous leurs processus dès le premier jour. En commençant par les exceptions récurrentes et à fort volume, les équipes peuvent rapidement démontrer la valeur ajoutée de cette approche tout en renforçant la confiance dans les opérations assistées par l’IA.
Téléchargez le guide « Lancer les collaborateurs IA : un guide pratique pour une meilleure visibilité » pour découvrir comment identifier les flux de travail adaptés, mettre en place des garde-fous opérationnels et commencer à intégrer des collaborateurs IA dans vos opérations de visibilité.
Transformer la visibilité en résultats mesurables
En fin de compte, l’objectif de l’IA intégrée est d’améliorer les performances opérationnelles.
Les « collègues numériques » de Descartes MacroPoint OpsForce ont déjà donné lieu à des résultats mesurables, notamment la suppression des appels de vérification manuels, le renforcement de l’automatisation du suivi sans intervention humaine, des gains de productivité pour les équipes de suivi et un règlement plus rapide grâce à la collecte automatisée des Preuves de Livraison. Ces améliorations résultent de l’intégration directe de l’IA dans les flux de travail de visibilité, où elle peut réagir en temps réel aux exceptions et soutenir les processus opérationnels déjà en place.
Grâce à OpsForce, les entreprises peuvent aller au-delà de la simple identification des anomalies d’expédition et commencer à automatiser les tâches répétitives nécessaires à leur résolution. Il en résulte une plus grande cohérence opérationnelle, une efficacité accrue et davantage de temps pour que les équipes se concentrent sur les tâches qui génèrent le plus de valeur.
FAQ
Quelle est la différence entre l’IA intégrée et l’IA ajoutée a posteriori ?
L’IA intégrée fonctionne directement au sein des flux de travail liés à la visibilité du fret, ce qui lui permet d’accéder au contexte opérationnel, de prendre des mesures approuvées, de consigner les résultats et de signaler les problèmes à un niveau hiérarchique supérieur si nécessaire. Les solutions « bolt-on » (ajoutées a posteriori) peuvent ne pas offrir le même niveau d’intégration en temps réel du contexte ou des flux de travail, ce qui rend plus difficile l’automatisation cohérente des tâches opérationnelles.
Comment l’IA peut-elle améliorer la visibilité des opérations de transport de marchandises ?
L’IA permet d’automatiser les processus répétitifs liés à la visibilité, tels que la communication avec les chauffeurs, le suivi des récupérations, la confirmation des étapes clés et la collecte de documents. Cela contribue à réduire la gestion manuelle des exceptions, à améliorer le suivi de la conformité et à permettre aux équipes opérationnelles de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Est-il difficile d’intégrer des « collègues IA » dans les processus de suivi des expéditions ?
Pas nécessairement. Les entreprises obtiennent souvent les résultats les plus rapides en commençant par un petit nombre de workflows d’exception à haut volume et reproductibles. Lancement des « AI Coworkers » : un guide pratique pour une meilleure visibilité présente un cadre pratique en trois étapes permettant d’identifier les bons cas d’utilisation, de mettre en place des garde-fous et d’évoluer progressivement.
Les collègues issus de l’IA vont-ils remplacer les équipes chargées de l’exploitation des transports ?
Non. Les assistants IA sont conçus pour automatiser les tâches répétitives et régies par des règles, et non pour se substituer à l’expertise opérationnelle. En prenant en charge la gestion courante des exceptions, ils permettent aux professionnels des opérations de se concentrer sur le service client, les relations avec les transporteurs et les problèmes complexes qui nécessitent un jugement humain.
Quels types de processus de visibilité les collaborateurs IA peuvent-ils automatiser ?
Descartes MacroPoint OpsForce prend actuellement en charge des processus tels que l’installation de l’application pour les chauffeurs, les appels de contrôle et le suivi des récupérations, la confirmation des arrivées et des départs, la vérification de l’intégrité des données, la gestion des documents manquants et l’assistance aux utilisateurs.
Y a-t-il des frais supplémentaires pour commencer à utiliser OpsForce ?
Les clients peuvent commencer à utiliser certains collaborateurs IA d’OpsForce, notamment Debbie et Chuck, sans frais supplémentaires. Ces collaborateurs sont déjà accessibles à la majorité des clients de Descartes MacroPoint, ce qui facilite la mise en place de l’automatisation de la gestion des chauffeurs et du suivi des recouvrements sans nécessiter de mise en œuvre distincte. Les entreprises souhaitant en savoir plus sur les assistants IA disponibles et les fonctionnalités à venir sont invitées à contacter l’équipe Descartes afin de discuter de leurs besoins spécifiques.
