Planifier la livraison de demain
Brigitte Jaumard met les mathématiques au service de la distribution
Il n’a jamais été aussi simple de commander en ligne le produit de ses rêves et de le recevoir à sa porte quelques jours plus tard. À l’inverse, le système de livraison permettant de soutenir la croissance exponentielle du commerce électronique est plus complexe que jamais. Heureusement, pour permettre à la distribution de suivre le rythme et de répondre aux besoins de clients de plus en plus exigeants, il y a des spécialistes comme Brigitte Jaumard.
Cette professeure titulaire de la Chaire de recherche en optimisation des réseaux de communication de l’Université Concordia a consacré sa carrière à résoudre des problèmes en tous genres, d’abord au sein du milieu universitaire, puis au bénéfice de compagnies.
«Les entreprises me soumettent généralement un problème qu’elles ne savent pas résoudre», résume celle qui se spécialise dans la modélisation mathématique de problèmes de très grande taille, qui comptent plusieurs millions de variables.
Complexité insoupçonnée
Au fil des ans, elle a utilisé son savoir et les outils informatiques à sa disposition pour optimiser l’horaire de trains de marchandises et leur consommation d’énergie, rehausser des systèmes de télécommunications, ou encore résoudre le casse-tête de la livraison.
«Les gens n’ont aucune idée de la complexité du système, observet-elle. Quand ils commandent sur Amazon et qu’on leur garantit une livraison en trois jours, ils ne soupçonnent pas tout ce que ça implique. »
Mme Jaumard s’intéresse par exemple à l’organisation des «points de consolidation», ces endroits où convergent des véhicules de livraison pour permettre à la marchandise d’être redistribuée dans d’autres véhicules, en route vers sa destination finale.
Votre nouvel électroménager en provenance d’Asie peut par exemple arriver à Vancouver par bateau et être transporté par camion jusqu’à Toronto, pour être mis dans un dernier véhicule qui le mènera jusqu’à Montréal.
«La taille des problèmes grandit de plus en plus, constate la professeure.
Le défi de la livraison d’aujourd’hui, et encore davantage de celle de demain, est d’adapter le système à la multiplication, mais aussi à la personnalisation des commandes
Il y a dix ans, avec la quantité d’achats que les gens faisaient sur Internet, il y avait des points de consolidation avec peut-être 20 camions. Aujourd’hui, on a des points de consolidation avec près de 200 camions. Et ça va s’accentuer. »
Organiser la flotte
Le défi de la livraison d’aujourd’hui, et encore davantage de celle de demain, est d’adapter le système à la multiplication, mais aussi à la personnalisation des commandes.
Prenons l’exemple d’une chaise en provenance d’Europe. Pendant des années, le système était relativement simple : les distributeurs recevaient une grande quantité de chaises du même modèle, de la même taille et de la même couleur. Ils les entreposaient et écoulaient graduellement leurs stocks, en espérant éviter les pertes.
Or, depuis quelques années, les clients veulent — et peuvent — choisir le modèle, la taille et la couleur de leur chaise. Les véhicules de livraison qui arrivent aux « points de consolidation» ne sont donc pas chargés de chaises identiques, mais plutôt d’objets différents, qu’il faut classer avec beaucoup plus d’attention.
«Dans quel ordre doit-on s’occuper des camions à leur arrivée? À quel moment doit-on les laisser partir? Seulement quand ils sont pleins, ou lorsqu’ils sont à moitié pleins, pour qu’ils arrivent à temps? Ce sont toutes des problématiques qu’on ne peut pas résoudre à la main», explique M. Jaumard.
Nouvelles technologies
Si les modèles qu’elle développe permettent d’améliorer l’efficacité de ces chaînes de distribution complexes, Brigitte Jaumard croit que les nouvelles technologies joueront un rôle important dans la livraison de demain.
Les compagnies de livraison ont déjà grandement raffiné leurs pratiques en intégrant les technologies de géolocalisation, mais elles feront un pas de géant en utilisant l’intelligence artificielle à son plein potentiel, prédit-elle.
«La plupart des camions ont déjà des capteurs qui permettent de les suivre à la trace. L’intelligence artificielle va permettre de bâtir des bases de données pour évaluer le temps de livraison avec plus de précision.»
Concrètement, les données amassées kilomètre par kilomètre par les véhicules lors de leurs trajets quotidiens offriront par exemple la possibilité de mieux prévoir les impacts d’une tempête de neige, d’un accident de la route ou d’une accumulation de quelques centimètres de pluie, et de modifier le trajet de livraison en conséquence.
Une technologie qui fera économiser du temps aux compagnies de livraison, mais aussi aux consommateurs. «Au lieu de vous dire qu’on va livrer votre réfrigérateur entre 8 h et 18 h, on pourrait vous dire d’être présent entre 11 h et midi. Vous pourriez suivre le camion de livraison sur votre téléphone, savoir combien de clients il lui reste et voir le moment de livraison s’ajuster en temps réel. »
Qui n’a jamais rêvé à cela ?