Comment l’analyse prédictive optimise-t-elle les flux overseas ?

Face à un champ des possibles présenté comme infini, l’emploi des outils numériques et digitaux dans les chaînes logistiques suppose "une analyse des besoins actuels et futurs de nos clients et de nos process internes". C’est dans cette logique que Bolloré Logistics bâtit sa stratégie d’innovations autour de trois priorités présentées par Jean-Yves Gras, son vice-président en charge des activités logistiques et supply chain : "La visibilité et le pilotage des opérations, la recherche prédictive et la robotisation/mécanisation".
Dans le cadre de ses travaux dans la recherche prédictive, une application visant à affiner ses prévisions d’activité est en cours d’achèvement. "À partir de pilotes menés avec Schneider Électric dans l’aérien et Givaudan dans le maritime conteneurisé, nous avons collecté des données historiques sur leurs volumes d’envois. Sur cette base enrichie par nos propres données, nous avons conçu un outil de modélisation statistique permettant d’établir des prévisions d’envois à la semaine".

Déploiement à grande échelle

Aujourd’hui, la précision de ces prévisions est de 90 % en aérien et de 70 % en maritime. "En maritime, le moteur intègre davantage de paramètres liés aux caractéristiques produits de notre client. L’objectif est d’atteindre également une précision de 90 % et plus".

Pour Bolloré Logistics et ses clients, ces données sont stratégiques. Au moyen d’une meilleure visibilité, "elles permettent d’anticiper et d’optimiser la réservation des capacités auprès des transporteurs aériens et maritimes, et de les garantir à nos clients". Selon les délais, elles facilitent aussi "la consolidation et la massification des flux, et renforcent notre rôle de conseil auprès de nos clients". La volonté du prestataire est de généraliser et d’industrialiser cette approche prédictive au sein de son TMS au bénéfice de tous ses clients.