Sous le terme “IA”, on regroupe toutes les techniques qui permettent à une machine d’imiter des capacités humaines : apprendre, détecter, raisonner, planifier. C’est large… mais essentiel pour comprendre la suite.
Le Machine Learning : apprendre grâce aux données
Le machine learning analyse des données, en déduit des modèles et aide à anticiper ce qui va se passer.
Dans le transport, il sert à améliorer la précision des ETA, repérer les incohérences dans les documents ou encore suivre les évolutions de prix.
Le Deep Learning : passer un cap
Le deep learning va plus loin : il apprend directement à partir de données brutes comme des scans ou des images.
Il est utilisé, par exemple, pour la lecture automatique des POD ou la détection de dommages.
La nuance avec le machine learning est simple : le ML apprend, mais a encore besoin d’être corrigé. Le deep learning apprend “seul” et digère des données nettement plus complexes.
Les LLMs : comprendre le langage
Les LLMs (Large Language Models) savent répondre à des questions, résumer, analyser ou synthétiser des informations dispersées dans plusieurs systèmes. Ils deviennent un véritable support pour les équipes transport, qui accèdent à l’information en quelques secondes.
Les agents IA : l’IA qui exécute des actions
C’est là que les choses deviennent très intéressantes. Un LLM répond, un agent exécute.
En se connectant aux TMS, WMS, ERP ou portails logistiques, ces agents peuvent réserver un créneau, valider un POD, suivre un litige ou ajuster un planning.Ils travaillent en arrière-plan et prennent en charge des tâches qui consommaient autrefois beaucoup d’énergie humaine.
Le secteur cumule les ingrédients parfaits pour l’IA. Les volumes de données explosent. Les documents sont nombreux, parfois redondants. Les échanges impliquent une multitude d’acteurs et de systèmes. Les clients sont de moins en moins tolérants à l’incertitude. Et la pression environnementale pousse chacun à optimiser ses flux. Dans un tel contexte, l’IA aide à automatiser, anticiper, fluidifier et, au final, fiabiliser tout ce qui peut l’être.
De nombreux cas d’usage sont déjà opérationnels : validation automatique des POD, prévision avancée des ETA, optimisation multimodale, agents d’affrètement virtuels ou traitement des litiges.La prochaine étape ? Des Control Towers augmentées où humains et agents IA travaillent ensemble, chacun sur sa zone de valeur.
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