Le transport à l'ère de la digitalisation

Depuis une vingtaine d'années la donnée est devenue un déclencheur d'innovations. Tandis que l'on cherchait auparavant à informatiser un processus face à un problème observé dans une entreprise, aujourd'hui « c'est presque l'inverse. On se dit : j'ai cette donnée-là, elle me sert déjà à cela, quel autre usage pourrais-je en faire ? On a ainsi vu le monde de la douane et du transport fusionner car ils utilisent la même donnée », observe Paul Simon-Thomas, SVP sales Emenar de Descartes. Pour Fretlink, travailler sur l'optimisation de ses outils, c'est continuer à améliorer « toute la partie dashboarding et monitoring, spécifie Paul Guillemin, son cofondateur. C'est-à-dire pouvoir construire des tableaux de bord personnalisés pour le chargeur pour lui fournir un cockpit de pilotage avec tous ses plans de transport, la qualité de service de ses prestataires, la remontée de ses documents de transport, ses archives, etc. Idem côté transporteur : nous souhaitons leur donner la possibilité d'avoir de plus en plus d'informations, leur permettre de bénéficier de nouveaux services sur la gestion de leurs opérations de transport au quotidien comme le paiement à trois jours ».

Un service de paiement à 72 h des transporteurs premium de Fretlink également offert par Everoad depuis son partenariat avec la Banque Postale en juillet 2018 sur tout le périmètre européen. La facturation demeure à cet égard un des élémentsclés sur lesquels travaillent ces fournisseurs d'outils de gestion du transport, avides de la dématérialiser et d'offrir une solution sur mesure à leurs clients. « Face à la grande diversité des formats de factures transporteurs, nous proposons le rapprochement facturation au cas par cas et nous travaillons à le rendre plus flexible et plus facile à paramétrer. J’ai bon espoir que, pour l’ensemble des transporteurs, informatiser et normaliser la facturation constituera demain également un argument de vente », commente Grégoire Garcia, directeur commercial de KLS Transport.

Mutualisation et visibilité

Penser solutions collaboratives et visibilité temps réel implique également pour Descartes d'investir dans le domaine de la mutualisation : « Nos solution de pooling, PCSTrac et BearWare, donnent la possibilité de partager des moyens ou de mutualiser la capacité entre différents expéditeurs, d'imprimer des étiquettes permettant de différencier les paquets selon leurs lieux d'expédition et d'informer sur l'évolution du transport », détaille Paul Simon-Thomas. L'axe de la mutualisation du transport intéresse également DDS Logistics qui considère qu'elle est aussi « une des conséquences du phénomène de digitalisation ». L'éditeur étudie aujourd'hui avec sa solution Join2Ship la manière dont elle peut résoudre les problématiques de livraison urbaine : « Si l'on veut vraiment désencombrer les centres urbains, cela devra passer par de la mutualisation entre différents acteurs et impliquera de partager de l'information et de collaborer sur un média neutre, typiquement les plateformes collaboratives », juge Jérôme Bour, PDG de DDS Logistics. « Pour répondre aux besoins de visibilité, beaucoup de sujets émergent également autour des solutions collaboratives de tracking, de prise de rendez-vous, portail magasin, etc., observe de son côté Thomas Felfeli, directeur marketing d'Acteos. De plus, la business intelligence, via du reporting connecté aux applicatifs Acteos, va permettre, grâce à des tableaux de bord très ergonomiques, d'avoir des outils de pilotage destinés à l'opérationel ou au management. La business intelligence est de plus en plus demandée et intervient quasi-automatiquement dans le cadre de projets de transport ».

Traiter la multitude de données

À ce niveau d'accumulation de données traitées venues de tous horizons, des chargeurs aux transporteurs en passant par la relation client et la production externe, on peut alors parler de big data vers lequel tendent finalement ces solutions collaboratives drainant une multitude d'informations et d'intervenants : « Tout le monde est générateur donc créateur de data. Plus vous traitez de l'information, plus les outils de business inteligence permettent de générer des données d'analyse à valeur ajoutée pour piloter le business », poursuit Thomas Felfeli. La capacité à analyser l'ensemble des informations et d'en tirer la substantifique moëlle viendra ainsi nourrir les outils de demain. Des outils permettant de fiabiliser l'information et de l'agglomérer dans le domaine concerné, ici la gestion du transport. « Avec 100 000 transports par jour, nous possédons une base de données absolument colossale. Nous réfléchissons en ce moment à la manière de rendre plus intelligente la supply chain de demain grâce à l’accumulation et à l’exploitation de ces données : Quel est le moment idéal pour un certain type de transport ? Comment s’organiser par rapport à ce qui a été fait dans le passé, ce qui s’est bien passé ou pas ?… », indique Valérie Carreau, directrice France de Transporeon Group.

Un travail de longue haleine venant cohabiter avec la notion de machine learning. Aujourd'hui face à ce secteur en mutation, celle-ci est evoquée par différents acteurs du secteur : « Nous avons consacré beaucoup d’énergie à simplifier l’expérience du transport spot (cotation en un clic, chargements recommandés) et travaillons désormais à fluidifier la gestion des appels d’offres, tant du côté expéditeur (upload d’un cahier des charges, détection automatique des lignes) que du côté transporteur (réponse aux appels d’offres, gestion calendaire des flux). En parallèle, nous nous appuyons sur la masse de données dont nous disposons pour entraîner nos algorithmes de machine learning en vue d’optimiser les chargements, proposer des offres personnalisées et réduire ainsi les coûts pour nos partenaires, comme pour l’environnement. Ces mêmes données nous permettent enfin d’améliorer la qualité des transports et de fournir à nos partenaires et nos clients une compréhension bien plus fine de leurs opérations », synthétise ainsi Maxime Legardez à propos de la roadmap d’Everoad.

Prédictibilité et intelligence artificielle

Le développement de l'intelligence artificielle et de l’analyse prédictive pour créer des solutions au service de la digitalisation du transport offre la capacité de générer des actions et des alertes préventives automatiques afin d'éviter l'intervention humaine trop tardive. « Les solutions prédictives d'intelligence artificielle allouées au transport doivent permettre d'être en mesure d'anticiper au maximum les besoins en termes de camions et de ressources chauffeurs pour absorber une demande qui est de plus en plus plus volatile », observe Thomas Felfeli. Des solutions pour prévoir au mieux la charge et dimensionner de manière optimisée la flotte de véhicules mais aussi pour calculer l'heure d'arrivée des camions sur les sites de livraison et donner une vraie visibilité prédictive aux clients pour anticiper les livraisons et ne surtout pas rater le moment-clef où elles interviennent.

Pour MyTower d'Alis International, le gros du travail portera également à l'avenir sur la prédictibilité et les objets connectés. Pour ce faire, la société a signé des contrats avec des laboratoires de recherche universitaires et intègre des doctorants dans ses équipes. Ainsi, alors que le terme de digitalisation était lié il y a plusieurs années aux données fournies par l'ordinateur, la montée en compétences des outils vient lui donner des airs de boule de cristal : « La digitalisation n'apparaît donc pas seulement comme de l'automatisation de process mais également comme un moyen de prédire le futur en se demandant : quel sera le niveau suivant dans mon process de digitalisation ? », conclut Jakub Ctvrtnicek, solutions consultant chez Amber Road.