Comment décarboner un secteur fondé sur le transport ? Selon McKinsey, le fret est à lui seul responsable d’environ 7 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, un chiffre qui démontre sa forte empreinte environnementale. Le coût environnemental de l’inefficacité opérationnelle est trop élevé pour être ignoré - et avec l’allongement des chaînes d’approvisionnement et la demande croissante en livraisons toujours plus rapides et flexibles, la pression s’accentue.
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Ces défis peuvent cependant être relevés.
Permettre une transition durable grâce à l’IA
L’IA apporte déjà des gains réels en matière de développement durable dans deux domaines critiques auxquels on ne pense pas forcément au premier abord : la maintenance des flottes, et les opérations de transport. En facilitant une prise de décision plus rapide, des processus rationalisés et la mise en place de systèmes plus intelligents, elle permet à la logistique d’être plus propre, sans compromettre les performances.
Les enjeux sont importants. Selon Siemens, les 500 plus grandes entreprises globales perdent près de 1 400 milliards de dollars par an en raison de temps d’arrêt imprévus, équivalant à 11 % de leur chiffre d’affaires ! Les opérations logistiques, avec leurs délais de livraison serrés et leur utilisation intensive des actifs, ressentent fortement cet impact.
Si la maintenance des flottes est souvent négligée dans les discussions autour du développement durable, elle est cependant cruciale. D’un côté, les véhicules qui font l’objet d’un entretien excessif gaspillent des ressources, non seulement matérielles, mais aussi en temps. De l’autre, ceux qui ne sont pas suffisamment entretenus sont sujets aux pannes, aux réparations coûteuses et à un remplacement prématuré.
Dans tous les cas, c’est une mauvaise nouvelle à la fois pour les entreprises et pour l’environnement.
Prolonger la durée de vie des flottes grâce à une maintenance intelligente basée sur l’IA
L’IA offre des perspectives prometteuses, à commencer par la maintenance standardisée. La maintenance prédictive et optimisée gagne du terrain, en particulier en Amérique du Nord, où de nouvelles normes industrielles mettent en avant les approches basées sur l’IA. Au cœur de cette évolution se trouve le besoin de données standardisées. Sans celles-ci, les flottes s’appuient sur des codes incohérents ou internes pour suivre les intervalles d’entretien, ce qui rend presque impossible la formation de modèles d’IA à grande échelle ou le partage d’informations entre les systèmes.
De nouveaux cadres, tels que les Vehicle Maintenance Reporting Standards (VMRS) élaborés par le Technology and Maintenance Council de l’American Trucking Association, sont en train de changer la donne. En créant un langage universel pour le suivi des éléments de maintenance, ils jettent les bases de décisions adaptatives basées sur l’IA, telles que le moment où il faut changer l’huile en fonction de la charge et de l’utilisation réelles du moteur et non à intervalles arbitraires.
Si les VMRS constituent un grand pas en avant en Amérique du Nord, il reste encore beaucoup à faire à l’échelle mondiale, où la plupart des données de maintenance sont encore fragmentées. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, le secteur a besoin d’une base de données commune : des normes de codes clés qui servent de langage commun à toutes les flottes, toutes les plateformes et toutes les régions. Certaines plateformes se préparent déjà à cela en développant des modèles de données ouverts et interopérables conçus pour être adoptés à grande échelle.
L’impact est tangible. L’IA peut identifier le « point idéal » pour l’entretien, réduisant ainsi le gaspillage lié aux vidanges prématurées et évitant une usure inutile. Aujourd’hui, la maintenance repose souvent sur un voyant lumineux ; l’IA ouvre la voie à un avenir où le véhicule ne se contente pas d’alerter le conducteur, mais prend également lui-même rendez-vous, envoie les données de performance à un tiers, et se rend au garage au moment opportun.
Optimiser les opérations pour réduire les kilomètres à vide
Au-delà du véhicule lui-même, l’IA transforme la manière dont le fret est planifié, acheminé et exécuté. L’un des plus grands défis actuels dans le domaine de la logistique est le kilométrage à vide : les camions qui circulent sans chargement, consommant du carburant “pour rien” et perdant du temps. Si certaines inefficacités sont structurelles, liées à la géographie ou à l’organisation du réseau de fret, beaucoup peuvent être résolues grâce à une technologie adaptée.
Les systèmes basés sur l’IA analysent désormais les données en temps réel et historiques afin de recommander les itinéraires les plus efficaces, de planifier les chargements à arrêts multiples et de recalculer en permanence les itinéraires pendant le trajet afin de s’adapter aux retards, au trafic ou aux conditions météorologiques.
L’IA dans la planification des chargements, le procurement et la visibilité
Les plateformes basées sur le cloud mettent déjà ces capacités en pratique, en utilisant l’IA pour faire correspondre les chargements aux transporteurs et réduire les temps d’attente dans les docks. Elles réduisent également la pression liée à la logistique du “juste à temps”, où les délais de livraison serrés laissent peu de place à l’erreur.
Des outils d’approvisionnement autonomes peuvent désormais gérer le sourcing des transports avec un minimum d’intervention humaine, en utilisant l’IA statistique et symbolique pour analyser les demandes non structurées, identifier les partenaires appropriés et sélectionner la solution la mieux adaptée en fonction de critères de temps, de coût et d’environnement.
Combinés à des outils intelligents de planification des chargements qui optimisent l’espace disponible dans les camions et réduisent le nombre total de trajets nécessaires, ces systèmes contribuent à réduire les émissions sur chaque kilomètre parcouru.
L’avenir est collaboratif et basé sur l’IA
Appliquée aux processus de maintenance, d’exécution et d’exploitation, l’IA peut contribuer à améliorer considérablement la durabilité dans le secteur de la logistique. Si elle consomme beaucoup d’énergie, en particulier les modèles d’IA générative (GenAI), les types d’applications utilisées dans le transport et la logistique sont globalement beaucoup moins consommatrices d’énergie. Les gains d’efficacité et les réductions d’émissions qu’ils permettent compensent généralement leur empreinte. Dans ce contexte, l’IA montre déjà son potentiel transformateur pour construire un avenir plus durable.
Cependant, la pérennité du développement durable dans le domaine de la logistique dépend du partage des données, de l’interopérabilité des systèmes et de la collaboration entre les transporteurs, les expéditeurs, les équipementiers et les fournisseurs de technologies. Qu’il s’agisse de calendriers de maintenance ou d’algorithmes de routage, l’IA ne fonctionne que lorsqu’elle peut accéder à des données fiables et les appliquer à un échantillon suffisamment large pour générer des informations utiles.
C’est pourquoi la standardisation est si importante. Au-delà de la création d’outils, il faut façonner un écosystème plus intelligent, dans lequel chaque décision, qu’elle soit prise sur la route ou au dépôt, contribue à un ensemble plus efficace et plus durable.
L’IA ne transformera pas la logistique d’un seul coup. En se concentrant sur les fondamentaux, elle remodèle cependant déjà la manière dont les marchandises sont transportées, dont les flottes sont gérées et dont les objectifs de développement durable sont atteints. Le secteur doit avancer à l’unisson pour poser les bases d’un avenir plus propre et plus résilient.
