[AL AWARDS Stories #1] Intelligence artificielle et « big data » : GEFCO fait le grand saut !

28 May 2018

Nous sommes ravis de vous présenter le projet « Optimisation du plan de transport international », sélectionné pour la finale des Automotive Logistics Awards Europe 2018 dans la catégorie « Inbound network optimisation ».

 

Grâce aux « big data », les ingénieurs GEFCO ont identifié de nouveaux corridors stratégiques qui ont amélioré le taux de remplissage des camions.

Une expérimentation européenne qui préfigure la logistique de demain

Ce sont les données consolidées de 525 millions de lignes de  opérées pendant 18 mois qui ont été collectées. Nos équipes ont cherché à s’appuyer sur cette grande quantité d’informations afin de :

 

  • Rationnaliser les flux
  • Anticiper les variations saisonnières
  • Affiner le tracé des corridors

Cependant, comment utiliser une telle masse de données ? Pour transformer ce plomb en or, les équipes se sont appuyées sur le « machine learning », apprentissage automatique en français. Grâce à sa puissance d’analyse, ce champ d’étude de l’intelligence artificielle fait ressortir des observations et des déductions qui échappent aux analystes les plus fins. 

Afin d’y parvenir, il était nécessaire d’utiliser des outils d’analyses statistiques plus puissants que ceux traditionnellement utilisés. Les équipes d’ingénieurs ont ainsi fait appel à des analystes de Microsoft à partir de juin 2016. 
 

Une approche collaborative

Leur esprit d’analyse statistique associé à l’approche opérationnelle de GEFCO s’est montré véritablement fructueux. Cela nous a permis de repenser l’organisation de la base de données pour avoir une meilleure vision de l’ensemble de nos flux. 
La clé de cette approche, ayant mobilisée une équipe projet comptant jusqu’à 10 collaborateurs du Groupe, repose sur la capacité à uniformiser et à faire communiquer les différentes bases de données de GEFCO OVL pour ensuite mieux développer l’algorithme. 

 

Les résultats : des données stratégiques pour le futur développement chez GEFCO

Nos ingénieurs ont identifié des axes routiers en croissance sur un périmètre européen, ce qui aurait été impossible en s’appuyant uniquement sur des données parcellaires. L’intelligence artificielle a ainsi fait émerger le besoin client de créer un corridor direct entre l’Espagne et la Pologne, sans transit par la France comme c’était le cas auparavant.  
Une fois intégrée au système de management de transport GEFCO, cette expérience pourrait également générer d’importantes économies en augmentant le taux de remplissage de nos lignes de groupages. 
Grâce à la capacité prédictive du machine learning et l’analyse des données collectées, cela permettra aussi de mieux connaître les industriels et d’anticiper leurs demandes. 
L'intelligence artificielle pourrait enfin être utilisée à sa juste valeur ! 

525M

de lignes de groupages analysées

18 mois

de collection de données

Taux de remplissage des lignes de

amélioré

Pour aller plus loin

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