Comment l’intelligence artificielle optimise la logistique

Bonne reconnaissance des modèles

Particulièrement efficace pour reconnaître des modèles – qu’il s’agisse de distinguer des photos de chats ou de chiens, de reconnaître des visages ou d’identifier des coups gagnants aux échecs.

Ou pour trouver des liens entre les données d’exploitation et la qualité des produits finis dans une chaîne de production. Dans les réseaux neuronaux artificiels qui sont basés sur le cerveau humain, les neurones reliés peuvent trouver des solutions informatiques à l’aide d’algorithmes.

« Les algorithmes peuvent être imaginés comme des recettes de cuisine pour ordinateur », explique l’expert de l’IA. En d’autres termes, des instructions pour l’ordinateur. « Ils utilisent des ensembles de données pour reconnaître des modèles et peuvent ensuite faire des déclarations pour de nouvelles données, jusqu’alors inconnues. » L’IA est incapable de faire face à des tâches complexes telles que la résolution d’énigmes.

L’IA en logistique : plus rapide et efficace que les humains

L’IA joue un rôle de plus en plus important dans la logistique. Essentiellement car deux choses sont garanties : reconnaître les modèles et les utiliser pour la planification et les prévisions. En outre, il y a de grandes quantités de données à gérer dans la supply-chain. Le volume de produits, les conditions météorologiques, type de produits préférés des clients – toutes ces informations sont transmises aux réseaux neuronaux.

Cela permet de faire des prévisions précises :

• Quels produits devraient être en stock, quand et où ?

• Quel est l’itinéraire idéal ?

• Quelle est la date de livraison prévue pour le client ?

« En principe, un être humain pourrait aussi les déterminer, mais en fin de compte, l’être humain est submergé par la grande quantité de données. L’IA peut alléger sa charge de travail et est tout simplement plus rapide », dit Hallensleben.

L’IA chez Seven Senders

Les clients de SEVEN SENDERS  –  des e-commerçants qui expédient dans toute l’Europe  –  sont particulièrement préoccupés par un point : que le colis arrive à l’heure promise. Des études montrent que les clients font confiance aux e-commerçants sur lesquels ils peuvent compter pour une livraison en temps et en heure. Si tout se passe comme prévu, le client commande à nouveau.

SEVEN SENDERS conçoit les algorithmes avec la start-up DataQuotient. Les données des expéditions à l’échelle européenne sont ainsi collectées et évaluées. De cette façon, la plate-forme de livraison peut non seulement relier les e-commerçants aux services de livraison locaux, mais aussi les informer de l’heure exacte d’arrivée des colis.

Ainsi, les e-commerçants pourront encore mieux tenir leurs promesses de livraison dans d’autres pays européens et se servir de leur performance comme un argument de différenciation et d’avantage concurrentiel.

« Apportez un esprit d’expérimentation ! » – L’interview vidéo avec Nicole Büttner

L’Allemagne en queue de peloton ? Un préjugé !

Dr. Sebastian Hallensleben ne confirme pas que l’Allemagne est à la traîne dans le développement de l’IA, comme on le dit souvent. « Il faut voir les choses de façon différenciée ».

Parce qu’il existe des modèles d’IA très différents : « Pour ce qui est de l’IA, qui repose sur de grandes quantités de données, des pays comme la Chine sont bien développés », déclare l’expert de l’IA du VDE.

« Mais dans les domaines de l’intelligence artificielle qui doivent se contenter de peu de données, nous sommes très compétitifs en Allemagne. » En effet, les réglementations allemandes en matière de protection des données sont strictes – par rapport à celles de la Chine, par exemple – de sorte que, souvent, seules de petites quantités sont disponibles.

La situation est similaire pour les données relatives aux accidents rares mais graves. Mais même dans ce cas, l’IA peut être très efficace.

Garder son sang-froid devant l’intelligence artificielle

Hallensleben, tout comme Nicole Büttner, fondatrice de la start-up d’IA, recommande aux entreprises qui veulent se lancer dans les réseaux neuronaux de faire le premier pas.

Ils devraient considérer la technologie comme un outil – avec ses forces et ses faiblesses. Ils n’ont surtout pas à avoir peur de l’IA. C’est ce qui prévaut encore dans l’esprit de beaucoup de gens. « Il y a longtemps, les gens craignaient que les nouvelles technologies ne leur enlèvent leur emploi », dit-il. Ce qui est parfois arrivé. Mais : « De nouveaux emplois, souvent meilleurs, ont été créés pour cela. »

Nos partenaires interviewés

Nicole Büttner: La fondatrice de la société de conseil et plate-forme d’experts DataQuotient Nicole Büttner et son équipe conseillent les entreprises qui souhaitent utiliser l’intelligence artificielle pour leur business model. Büttner a étudié l’économie à l’Université de Saint-Gall, la Stockholm School of Economics and University of Stanford. Elle s’est également fait un nom en tant que conférencière sur l’IA et l’analyse de données. Elle est également une alumni politiquement active de l’Université de Saint-Gall.
Lien internet : www.dataquotient.net
Contact : nb@dataquotient.net

Dr. Sebastian Hallensleben est gestionnaire de portefeuille pour la numérisation et l’IA chez VDE – Verband der Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik e.V., une des plus grandes associations scientifiques et techniques en Europe. Il dirige le groupe de réflexion du CEN-CENELEC AI Focus Group au niveau de l’UE, sous la double direction de la France et de la CEI SEG 10 « Ethique dans les applications d’intelligence artificielle et autonome » dans une constellation similaire avec la Chine.

Lien Internet : www.vde.com/pdt
Email: sebastian.hallensleben@vde.com