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Comment l’IA a révolutionné le secteur de la logistique?

Comment l’IA a révolutionné le secteur de la logistique?
Les innovations technologiques font leurs entrées progressives dans la plupart des secteurs du marché, que ce soit pour les services, produits ou les biens de consommation, la technologie devient omniprésente. L’avancée technologique moins présente mais en constante évolution reste l’intelligence artificielle (IA). En effet, cette technologie révolutionnaire permet de réinventer et faciliter certaines tâches de différentes professions. Voyons comment grâce à l’implantation d’un logiciel faisant appel à l’IA la logistique d’une entreprise peut être totalement simplifiée.  

Gestion des stocks dans les entreprises d’approvisionnement

En effet, prédire les tendances futures par des méthodes analytiques traditionnelles peut être compliqué. Cependant, avec l’IA ce processus peut être grandement facilité et exploité à son plein potentiel. Grâce à l’IA les informations peuvent être analysées et structurées (machine learning) et ainsi reproduire un cheminement de penser proche de celui de l’humain. Avec l’IA des algorithmes ont été mis en place pour émettre des prédictions. Le machine learning est capable, par exemple, d’identifier en amont les produits qui devraient se vendre plus rapidement ou plus lentement que prévu. Ainsi, il est possible de gérer son inventaire précisément, en évitant la pénurie ou l’excédent de marchandises. L’IA est aussi capable d’anticiper les préférences des consommateurs sur votre site internet.  

ASOS, détaillant de mode en ligne, utilise la technologie Microsoft Azure pour offrir la meilleure expérience utilisateur à ses consommateurs. En effet, ces derniers l’utilisent pour permettre un processus de magasinage personnalisé, en proposant des suggestions en temps réel, et une mise à jour plus rapide des commandes. 

Intelligence artificielle dans l’optimisation des transports 

Grâce aux données disponibles, l’IA accommode les sociétés de transports en proposant des solutions permettant d’établir une feuille de route adaptée. D’une part, en donnant des informations sur le trafic, les données satellites et en regroupant les particularités de chaque ville afin de faciliter le travail des transporteurs. Par exemple, DHL a utilisé une solution d’intelligence artificielle pour prévoir les fluctuations des volumes d’expédition avant qu’elles ne se produisent. Le but de mettre en place ce type de technologie d’intelligence artificielle est d’utiliser la reconnaissance avancée d’images pour suivre l’état des expéditions afin, notamment, de prévoir les retards de transit. 

Automatisation dans le processus logistique

Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent ainsi détecter quand les commandes ne sont pas faites aux bons fournisseurs, réacheminer les commandes en cas de problèmes non prédits et automatiser une partie du support client. Ces technologies peuvent alors repérer des corrélations et des schémas récurrents, détecter des anomalies, ou en tirer du sens et remettre en contexte des données brutes autrement difficilement compréhensibles dans des cas précis tels que les commandes.  

En bref…

L’une des grandes forces de l’IA, c’est sa capacité à traiter d’énormes volumes de données et de s’adapter en permanence grâce au machine learning, ce qui serait presque infaisable manuellement. Grâce à l’IA, de nombreux processus sont facilités et de plus en plus fiable. Nous voyons l’émergence de nombreux outils proposant de l’IA accessible à tous et pour tous. C’est notamment ce que Microsoft veut proposer avec sa solution Microsoft Azure.  

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ASOS, détaillant de mode en ligne, utilise la technologie Microsoft Azure pour offrir la meilleure expérience utilisateur à ses consommateurs. En effet, ces derniers l’utilisent pour permettre un processus de magasinage personnalisé, en proposant des suggestions en temps réel, et une mise à jour plus rapide des commandes. 

Intelligence artificielle dans l’optimisation des transports 

Grâce aux données disponibles, l’IA accommode les sociétés de transports en proposant des solutions permettant d’établir une feuille de route adaptée. D’une part, en donnant des informations sur le trafic, les données satellites et en regroupant les particularités de chaque ville afin de faciliter le travail des transporteurs. Par exemple, DHL a utilisé une solution d’intelligence artificielle pour prévoir les fluctuations des volumes d’expédition avant qu’elles ne se produisent. Le but de mettre en place ce type de technologie d’intelligence artificielle est d’utiliser la reconnaissance avancée d’images pour suivre l’état des expéditions afin, notamment, de prévoir les retards de transit. 

Automatisation dans le processus logistique

Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent ainsi détecter quand les commandes ne sont pas faites aux bons fournisseurs, réacheminer les commandes en cas de problèmes non prédits et automatiser une partie du support client. Ces technologies peuvent alors repérer des corrélations et des schémas récurrents, détecter des anomalies, ou en tirer du sens et remettre en contexte des données brutes autrement difficilement compréhensibles dans des cas précis tels que les commandes.  

En bref…

L’une des grandes forces de l’IA, c’est sa capacité à traiter d’énormes volumes de données et de s’adapter en permanence grâce au machine learning, ce qui serait presque infaisable manuellement. Grâce à l’IA, de nombreux processus sont facilités et de plus en plus fiable. Nous voyons l’émergence de nombreux outils proposant de l’IA accessible à tous et pour tous. C’est notamment ce que Microsoft veut proposer avec sa solution Microsoft Azure.  

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