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Optimiser l’efficacité et la productivité relève, pour les responsables d’entrepôt, d’un véritable impératif pour garantir leur développement et faire face à la concurrence. C’est pourquoi ils s’appuient de plus en plus sur la recherche opérationnelle et l’IA (Intelligence Artificielle), deux domaines étroitement liés. Associés à une collecte pertinente de données, ils favorisent une gestion efficiente, plus performante et plus transparente.
Une montée en puissance du recours à l’IA
La recherche opérationnelle et l’intelligence artificielle sont deux outils qui permettent d’aider à la prise de décision et à l’optimisation de la planification des ressources. Ces derniers sont utilisés dans les entrepôts depuis les années 1980, et dans le domaine militaire depuis plus longtemps encore. « Les premiers systèmes de gestion d’entrepôts utilisaient partiellement des algorithmes assez intelligents mais ils étaient limités dans leur capacité à absorber de grandes capacités de données, à prendre en compte les actions menées en temps réel dans l’entrepôt, à s’adapter à des changements de demandes ou à des interruptions de la chaîne d’approvisionnement », rappelle Ayoub Mcharek, Data Lab Manager chez Generix Group.
Au cours de ces dernières années, l’IA a connu une progression très importante. Les nouvelles technologies d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et de vision par ordinateur facilitent la collecte et l’analyse de données en temps réel, ainsi que leur utilisation pour optimiser les processus logistiques.
Un soutien précieux dans l’aide à la décision
Pour progresser dans l’allocation des ressources, un responsable d’entrepôt peut faire appel à l’IA avec plusieurs bénéfices à la clé. Ainsi, il est possible d’utiliser des algorithmes d’apprentissage pour analyser les tendances passées et prévoir la demande future de stocks en fonction de différents facteurs (saisonnalité, conjoncture économique, événements spéciaux comme le Covid, etc.). La planification peut être ajustée en conséquence pour éviter les pénuries ou un surplus en amont. « S’il n’est pas toujours possible de prédire les mouvements de stocks de certains produits, précise Ayoub Mcharek, il est possible, en général, de prévoir la charge de travail d’un entrepôt ».
Autre bénéfice avéré de l’IA, son renfort dans l’optimisation de l’inventaire et des itinéraires de stockage des produits. Résultat : une réduction du temps de déplacement des opérateurs et des machines, et donc la réalisation d’économies. Avec l’IA, il est plus simple d’allouer la bonne ressource à la bonne tâche, au bon moment et au bon endroit, donc d’améliorer les affectations. Elle se révèle enfin, particulièrement pertinente pour la détection des anomalies, comme par exemple, un encombrement dans une allée. Une information à partager en temps réel aux équipes afin de modifier dans ce cas, leurs déplacements. « Pour résumer, poursuit Ayoub Mcharek, l’IA facilite le travail des opérateurs, aide à collecter, analyser et corriger des données en temps réel et à interagir avec elles. C’est un outil approprié pour réaffecter, changer, recalculer et garantir réactivité et agilité pour toujours mieux optimiser. » Enfin, dernier atout très important pour l’attractivité des métiers en entrepôt : en réduisant le travail manuel et en automatisant les tâches répétitives pénibles, l’IA contribue à améliorer la qualité de vie au travail des employés.
Quels impacts d’une planification intelligente ?
Atteindre plus facilement les objectifs de la journée, de la semaine ou du trimestre, tels sont les attendus d’une planification intelligente. A cette fin, l’IA peut aider le responsable d’entrepôt à affecter les meilleures ressources sur les tâches où elles sont les plus performantes en cas de planning de travail tendu. Dans le cas contraire, l’IA peut suggérer de placer des personnes moins expertes sur une tâche précise, pour qu’elles puissent s’y former.
« En intégrant au fur et à mesure ce qui se passe dans l’entrepôt et en simulant différentes configurations, l’IA offre au manager une vision sur la façon dont il pourrait améliorer sa productivité dans le temps. Des analyses a posteriori permettent aussi d’avancer dans ce sens-là », souligne Ayoub Mcharek. Un ensemble d’indicateurs de suivi de l’activité avant, pendant et après, doivent être étudiés comme la quantité moyenne d’opérations réalisées par employé, par jour, les critères de pénibilité, le nombre moyen de préparations sur stock, en flux tendu, par mode, le picking réalisé par heure, etc. « L’entrepôt est un maillon de la chaîne de logistique qui ne peut pas tout planifier car il subit des flux non prévus. Notre rôle est de mettre à disposition de nos clients l’ensemble des outils à la fois nécessaires et flexibles, afin d’optimiser et gérer efficacement leurs équipes, malgré cette fluctuation qu’ils ne maîtrisent pas ».
Quelles perspectives pour demain ?
Dans l’avenir, l’IA assumera sans doute un nombre croissant de tâches de plus en plus complexes. Mais elle restera un outil configuré et accompagné par des humains. Elle risque en outre, de se heurter à une difficulté, à savoir la diversité des entrepôts. Pour Ayoub Mcharek, « il n’est pas possible de développer une IA par client, ce qui s’avèrerait complexe et très coûteux. D’un autre côté, des IA génériques ne peuvent être assez performantes à l’aune des spécificités de chaque client. Trouver les meilleurs compromis représente l’un de nos challenges majeurs ». Il rappelle par ailleurs, un point de vigilance concernant le relationnel avec le personnel : « si l’on affecte automatiquement des ressources à des tâches, il faut pouvoir expliquer, argumenter et faire preuve de transparence ».
L’IA n’a pas fini de dévoiler tout son potentiel, il reste de nombreux terrains à explorer et de multiples sources d’innovations potentielles. La seule limite, pour l’instant, est celle de l’imagination et de la technique même si les deux seront sans aucun doute repoussées. « Nous sommes en train de vivre une nouvelle révolution. A nous de voir comment façonner le monde de demain car nos choix actuels impacteront les générations futures. Nous devons garder en tête que les technologies d’IA sont des boîtes à outils et rester centrés sur l’humain et sur nos principes éthiques », conclut Ayoub Mcharek.
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