Les entreprises d'aujourd'hui doivent rendre leurs chaînes d'approvisionnement à la fois durables et résilientes – des objectifs qui semblent contradictoires à première vue, mais peuvent s'optimiser mutuellement avec la bonne approche.

D'une part, les exigences réglementaires telles que le Pacte vert pour l'Europe renforcent la pression sur les entreprises : dans l'ensemble, les émissions du secteur des transports doivent être réduites de 90 % d'ici 2050 par rapport à 1990, alors qu'elles ont augmenté de plus d'un quart depuis lors en raison de l'augmentation du volume des transports en Europe. 70 % des émissions sont imputables au transport routier. Parallèlement, les entreprises se fixent des objectifs ambitieux en matière de développement durable, et attendent également de leurs prestataires qu'ils les mettent en œuvre (une demande reflétée par les consommateurs finaux).

D'autre part, la rentabilité et la sécurité de l'approvisionnement doivent rester garanties, malgré les perturbations actuelles des chaînes d'approvisionnement causées par des incertitudes géopolitiques, telles que les conflits (guerres en Ukraine et au Moyen-Orient), la fluctuation des droits de douane, ou l'augmentation des phénomènes météorologiques extrêmes (souvent causés par le changement climatique).

Lors de la planification d'une chaîne d'approvisionnement, les facteurs de résilience et de développement durable sont souvent en conflit les uns avec les autres. La redondance favorise la résilience d'une chaîne d'approvisionnement, mais pas sa durabilité sur le plan écologique – par exemple, lorsque des produits sont expédiés d'Asie de l'Est vers l'Europe en parallèle par fret maritime et aérien pour des raisons de sécurité. L'objectif du secteur logistique est donc d'harmoniser la rentabilité, la stabilité, la rapidité et la durabilité environnementale.

Les données, clé de la solution

Comment résoudre ce conflit d'intérêts ? La clé réside dans la transformation numérique et l'utilisation optimisée des données. Les entreprises doivent définir une stratégie digitale complète le plus tôt possible : cartographier les processus, stocker les données de manière standardisée et les maintenir à jour, déterminer où les agents IA sont les plus adaptés afin de tirer le meilleur parti des données collectées. Les données peuvent ensuite être utilisées de manière intelligente pour accompagner à la fois les objectifs de développement durable et de résilience. Une chose est claire : plus le système contient de données pertinentes, mieux c'est. Les plateformes basées sur les données peuvent offrir des avantages considérables à cet égard, car elles permettent non seulement d'utiliser ses propres données, mais aussi les données anonymisées d'autres utilisateurs pour former et améliorer en permanence les modèles d'IA.

Des petites optimisations aux décisions stratégiques

Des progrès mesurables peuvent être réalisés rapidement grâce à une optimisation basée sur les données  éviter les trajets à vide, raccourcir les itinéraires de transport et limiter les temps d'attente des chauffeurs permettent de réduire à la fois les émissions de CO2 et les coûts. Selon Eurostat, un cinquième de tous les kilomètres parcourus par les véhicules dans le transport routier de marchandises au niveau de l'UE étaient encore couverts par des véhicules vides en 2023 (21,8 %). Parallèlement, il est possible de collecter des données sur la consommation d'énergie et de carburant, les itinéraires, le taux de chargement, les kilomètres à vide et la charge utile réelle. Pour réduire efficacement les émissions, il est essentiel de savoir où elles se produisent. Ces données sont également précieuses pour remplir les obligations de déclaration.

Dans un deuxième temps, la visibilité en temps réel assistée par l'IA permet de prévoir les perturbations tout au long de la chaîne d'approvisionnement, en renforçant ainsi la résilience : grâce aux données en temps réel provenant des systèmes télématiques des camions ou des systèmes de gestion des transports, combinées aux données historiques sur le trafic, l'IA peut non seulement reconnaître des schémas, prévoir les retards et calculer avec précision les temps de trajet, mais aussi déclencher des mesures correctives et proactives appropriées. Cela fonctionne aussi bien au niveau régional que pour les flux mondiaux de marchandises.

Les possibilités vont encore plus loin : si elle possède une base de données solide, l'IA peut intervenir plus tôt et tester à l'avance la résilience d'une chaîne d'approvisionnement. Si elle détecte des perturbations potentielles, elle suggère de manière proactive des alternatives, avant qu'une interruption ne se produise. Il en résulte une gestion intelligente des risques qui s'appuie sur des itinéraires alternatifs éprouvés – par exemple, des itinéraires maritimes alternatifs combinés au transport routier, à des liaisons ferroviaires ou à des combinaisons intelligentes de fret maritime et aérien. Les entreprises peuvent ainsi se passer de solutions d'urgence superflues, coûteuses et moins durables, car elles connaissent des alternatives rentables et durables.

Le développement durable et la résilience ne s'excluent pas mutuellement, bien au contraire. La planification intelligente, l’utilisation des technologies et une stratégie opérationnelle s'appuyant sur des données permettent de combiner ces deux objectifs avec succès. La clé réside dans la transparence, la mise en réseau et une gestion proactive. La prochaine étape ? Utiliser l'IA non seulement à des fins d'optimisation, mais aussi pour prendre des décisions stratégiques et automatiser les processus, afin de mettre en place une logistique qui ne se contente pas de réagir, mais qui anticipe.

Bernhard Schmaldienst,
Senior Director Transport Execution and Visibility Products, Transporeon