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Industry Solutions
Déployé en productionLogistique & Supply Chain

SOLUTION SECTORIELLE // Logistique

Optimisation logistique par l'IA : Ré-ordonnancement dynamique & Prédiction de la demande

Ré-ordonnancement dynamique des tournées et prédiction de la demande via modèles ML, réduisant les coûts de transport de 22% et les ruptures de stock de 41%.

Périmètre :#ML#Optimisation combinatoire#Prédiction de demande#VRPTW
01 // LE PROBLÈME MÉTIER CONCRET

Quand la rigidité des plans statiques heurte les aléas quotidiens du terrain

Dans la majorité des réseaux de distribution, la planification des tournées reste figée la veille pour le lendemain (J-1), tandis que le dimensionnement des stocks repose sur des moyennes historiques glissantes dans le WMS. Dès que la journée d'exploitation démarre, ce modèle théorique s'effondre face aux imprévus réels : créneaux clients décalés, congestions routières soudaines, colis refusés ou avaries véhicules. Tenter de corriger ces écarts manuellement mobilise des dispatcheurs en permanence et produit des trajets sous-optimaux, pendant que les entrepôts oscillent entre surstockage coûteux et ruptures critiques.

Incapacité à recalculer les tournées en cours de journée

Les TMS traditionnels gèrent des plannings rigides mais ne savent pas réajuster dynamiquement l'ordre des étapes lors d'un retard sans perturber l'ensemble des livraisons suivantes.

Impact terrain : Surcoûts kilométriques et retards de livraison en chaîne

Effet coup de fouet (Bullwhip effect) sur les stocks tampons

Des prévisions déconnectées des signaux de vente immédiats provoquent des variations de commandes artificiellement amplifiées le long de la chaîne d'approvisionnement.

Impact terrain : BFR immobilisé sur des références dormantes et ruptures sur les tops ventes
02 // L'APPROCHE TECHNIQUE & ARCHITECTURALE

Double moteur d'optimisation combinatoire et d'inférence prédictive

Nous articulons la solution autour d'une architecture à deux étages couplée à un bus d'événements, interfaçable avec vos outils existants sans refonte lourde de votre SI.

STAGE 01Prédiction SKU

Prédiction de la demande supervisée (Gradient Boosted ML)

Modèles de séries temporelles entraînés sur l'historique de commandes, la saisonnalité, les opérations promotionnelles et les variables exogènes (calendrier, météo).

Pattern : Supervised Time-Series Forecasting
STAGE 02

Optimisation de tournées avec fenêtres de temps (VRPTW)

Formulation mathématique du problème de tournées avec contraintes strictes : créneaux horaires clients, capacités de charge volumétriques et compartiments de température.

Pattern : Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW)
STAGE 03Temps Réel

Ré-ordonnancement dynamique événementiel

Recalcul automatique et continu des étapes restantes dès qu'un aléa avéré (retard > 20 min, annulation client) est remonté par la télématique ou l'application chauffeur.

Pattern : Event-Driven Dynamic Replanning
STAGE 04

Intégration bidirectionnelle non disruptive

Connecteurs API REST et webhooks synchronisant les ordres directement dans le TMS et le WMS existant de l'entreprise.

Pattern : Bi-directional SI Middleware
Intégration non disruptive avec votre SI existant

La solution se connecte via des interfaces API standards et webhooks aux principaux TMS et WMS du marché ainsi qu'aux systèmes propriétaires, évitant tout remplacement d'outil de gestion de flotte en place.

03 // CE QUI A ÉTÉ MESURÉ · PREUVES & MÉTHODOLOGIE

Résultats mesurés & Rigueur méthodologique

Impact quantifié constaté sur les déploiements logistiques clients.

Coûts de transport consolidés

Jusqu'à -22%

Économie kilométrique, carburant et réduction des heures supplémentaires

Ruptures de stock en entrepôt

-41%

Diminution drastique sur les références à forte rotation (classes A et B)

Cadre & Conditions de mesure vérifiées
Périmètre & Échantillon :Flottes de transport régulières et plateformes logistiques multi-sites gérant plus de 150 points d'arrêt quotidiens.
Période d'observation :2024–2025
Conditions de calcul :Mesure comparative avant/après sur périmètre d'activité comparable (volume de colis et saisonnalité identiques) évaluant le coût kilométrique et les ruptures sur références A/B.

Note de rigueur : Résultats constatés sur les cas clients déployés, dépendant directement de la densité géographique des points de livraison et de la qualité du géocodage initial.

04 // LIMITES D'APPLICABILITÉ & PRÉREQUIS STRICTS

Limites d'applicabilité & Prérequis stricts

Pour garantir la réussite du déploiement, nous validons systématiquement ces critères avant tout engagement.

Prérequis indispensables
  • Disposer d'au moins 12 mois d'historique de commandes horodatées au niveau SKU pour calibrer les modèles prédictifs.
  • Avoir un référentiel d'adresses clients géocodées avec un taux de fiabilité supérieur à 98%.
  • Disposer d'une remontée de télématique embarquée ou d'une application mobile conducteur pour les signaux d'étape.
Où la solution ne s'applique PAS
  • Inadapté aux flottes artisanales de moins de 10 véhicules réguliers, où des solutions de routage grand public suffisent amplement.
  • Non applicable aux activités de transport sans récurrence ni prédictibilité minimale (courses urgentes imprévisibles à 100%).
Contraintes & Réglementation
  • Respect obligatoire de la Réglementation Sociale Européenne (RSE) sur les temps de conduite et de repos des chauffeurs.
  • Nécessite l'adhésion des équipes conducteurs via une ergonomie mobile évitant tout sentiment de surveillance intrusive.
  • En cas de force majeure (coupure d'axe autoroutier complet, intempérie extrême), l'arbitrage humain du dispatcheur reste indispensable.
05 // MAILLAGE & RESSOURCES ASSOCIÉES

Services d'ingénierie et retours d'expérience liés

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