Modèle d'IA pour une livraison d'épicerie plus efficace
rotterdam, donderdag, 21 augustus 2025.
Liana van der Hagen, doctorante à l’Université d’Erasmus, a développé un modèle d’IA capable de déterminer en quelques millisecondes si une demande de livraison peut être intégrée dans la planification. En étant formé avec des milliers de simulations de demandes clients, le système peut prédire rapidement et avec précision si un créneau de livraison est réalisable, ce qui améliore la satisfaction client et l’efficacité logistique.
Planification de livraison efficace grâce à l’IA
Le modèle d’IA développé par la doctorante Liana van der Hagen est formé avec des milliers de simulations de demandes clients. Cela permet de déterminer en quelques millisecondes si une nouvelle demande de livraison peut être intégrée dans la planification. Les méthodes traditionnelles peuvent prendre des heures, alors que les clients souhaitent connaître immédiatement leur créneau de livraison. Selon Van der Hagen : « Le client ne veut pas attendre, il veut savoir tout de suite quel créneau de livraison est disponible. » [1]
Collaboration et perspectives futures
Le développement du modèle d’IA est une collaboration entre l’Université d’Erasmus, Albert Heijn et ORTEC dans le cadre du projet CILOLAB. Le modèle est actuellement une preuve de concept et n’est pas encore mis en œuvre dans des systèmes logiciels. Néanmoins, Van der Hagen souligne son grand potentiel : « C’est une preuve de concept qui montre que l’apprentissage automatique peut prendre de telles décisions beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles utilisées en pratique. » [1] La prochaine étape consiste à intégrer les coûts de livraison dans les prédictions, ce qui orientera les clients vers des « créneaux verts ». Cela conduirait à des camions de livraison plus remplis et à un processus plus durable et rentable. [1]
Exemple pratique : Albert Heijn
Albert Heijn et la doctorante Liana van der Hagen ont collaboré pour développer un modèle capable de prédire en une fraction de seconde si certains créneaux de livraison d’épicerie peuvent être intégrés dans la planification. Ce modèle a été créé dans le cadre du projet CILOLAB et est considéré comme une étape importante dans l’optimisation de la livraison d’épicerie. [2] Bien qu’il y ait un intérêt de la part d’autres parties, le modèle n’est pas encore utilisé chez Albert Heijn. Van der Hagen déclare : « Il reste des étapes à franchir avant qu’il soit appliqué dans la pratique quotidienne, mais le potentiel est certain. » [1]
Impact sur le secteur logistique
L’utilisation de l’apprentissage automatique dans la livraison d’épicerie a non seulement un impact sur la satisfaction client, mais aussi sur l’efficacité du secteur logistique. En prenant des décisions plus rapides et plus précises, les entreprises peuvent servir plus de clients par trajet, ce qui réduit l’empreinte écologique et diminue les coûts. De plus, le modèle peut aider à optimiser les itinéraires et à gérer les pics d’activité, ce qui est essentiel dans un secteur de plus en plus dépendant des livraisons rapides et fiables. [1][2]
Défis futurs
Bien que le modèle d’IA soit prometteur, il présente également des défis. L’un des plus importants est de respecter les obligations légales lors de l’utilisation de systèmes d’apprentissage automatique. Des avocats comme Michelle Vrolijk d’ITL Attorneys Netherlands soulignent que les questions juridiques liées à la robotisation seront de plus en plus examinées. « Assurez-vous dès maintenant que vos obligations légales sont bien respectées », conseille Vrolijk. [3] Par ailleurs, il faut prêter attention à la protection et à la sécurité des données clients utilisées pour former le modèle. [alerte ! ‘La protection de la vie privée et la sécurité sont cruciales, mais les détails sur la mise en œuvre sont limités.’]