L’utilisation de l’IA dans le transport routier de marchandises aura pour conséquence d’automatiser des processus et de faire disparaître certains métiers. « En 2030, 80 % des professions qui existeront ne sont pas encore nées aujourd’hui », prophétise à cet égard Maxime Legardez, directeur général d’Everoad by sennder, nouveau nom pour ce commissionnaire de transport digital. Lequel opère une plateforme d’intermédiation entre les expéditeurs et les transporteurs qui a été rachetée en juin dernier par l’allemand sennder. Nouvel acquéreur également d’Uber Freight Europe, ce groupe se revendique comme leader européen du transport de marchandises digitalisé avec plus de 500 000 chargements par mois à travers l’Europe.
Pour sa part, Everoad by sennder gère des dizaines de milliers de professionnels du TRM qui peuvent ainsi optimiser leur flotte et réduire leurs trajets à vide. Ce besoin est d’autant plus crucial que 30 % des kilomètres sont parcourus à vide par les camions en Europe. Ces professionnels sont mis en relation avec des chargeurs. Aussi bien des PME que des grands noms du CAC 40 opérant dans l’industrie et la grande distribution. « Nous travaillons notamment pour Casino, avec lequel nous avons signé un contrat de 100 millions d’euros pour une durée de quatre ans », rapporte Maxime Legardez. Pour offrir à ses chargeurs un service de qualité, son équipe de data scientists développe des algorithmes métier qui permettent d’automatiser plusieurs tâches. À commencer par l’algorithme de matching qui associe automatiquement une demande d’affrètement à un transporteur. Le logiciel tient compte de son historique, de sa qualité de service, de la nature de la marchandises ainsi que de nombreux autres paramètres.
Soucieux d’aller un cran plus loin, Maxime Legardez cherche à réduire les émissions de CO2. Dans cette perspective, il utilise les millions de données issues de la géolocalisation des centaines de milliers de camions afin de connaître les habitudes de chargement et de déchargement des camions pour optimiser le remplissage et limiter les kilomètres à vide. « Nous n’en sommes qu’au commencement, mais à mesure que nos volumes de données augmenteront, les modèles de nos équipes gagneront en efficacité », prévoit le directeur général.
Autre cheval de bataille pour Everoad by sennder, la réduction du taux d’incident afin d’améliorer la qualité de service apportée aux chargeurs. Dans cette perspective, la société a développé un logiciel baptisé Asclépios qui aide ses pilotes de flux à identifier les risques associés aux expéditions. Celles-ci sont classées de la plus risquée à la moins risquée afin d’aider les pilotes de flux à appeler en priorité les transporteurs les mieux placés pour limiter les risques. « Nous avons réduit le taux d’incident de 50 % », fait valoir Maxime Legardez. Ce dernier dispose aussi d’un nouvel outil pour identifier la capacité disponible dans les camions. De sorte à allouer, de manière prioritaire, des ordres de transports et éviter ainsi des retours à vide pour le transporteur. Demain, il ne sera d’ailleurs plus nécessaire de le contacter, l’ordinateur affectera au camion le mieux positionné le soin de prendre le lot. Les analystes d’Everoad ont également développé un algorithme de pricing qui fait évoluer la tarification en fonction de milliers de paramètres tels que le nombre de clients demandeurs, la météo, la saisonnalité, etc. Nul doute que le machine learning trouvera un intérêt croissant dans cette voie.
