Découvrez comment les algorithmes génétiques peuvent être utilisés pour optimiser la chaîne logistique de votre entreprise. Avec l’exemple concret d’une société de transport, découvrez comment Cross Data peut aider votre entreprise à maximiser son efficacité et son retour sur investissement grâce à son expertise en intelligence artificielle et en data science.
Principaux sujets de l'article
Les défis de la chaîne logistique dans une société de transport
Amateurs talk about strategy. Professionals discuss logistics.
Les entreprises de transport sont confrontées à des défis spécifiques en matière de gestion de leur chaîne logistique : gestion des demandes variables, affectation des conducteurs et des colis à récupérer et déposer, planification des itinéraires et des horaires sont autant de défis à relever pour garantir une expérience utilisateur optimale tout en maximisant l’efficacité du processus.
Pour répondre à ces défis, ces entreprises ont parfois recours à l’optimisation, grâce à des algorithmes de data science, notamment des algorithmes génétiques. Ces algorithmes permettent de trouver des solutions optimales pour l’affectation des conducteurs et des colis, en minimisant les temps d’attente et les distances parcourues. De plus, les algorithmes génétiques peuvent également aider les entreprises de transport à gérer les variations de la demande en temps réel, en optimisant les itinéraires et les horaires en fonction des besoins des utilisateurs.
Cependant, la mise en place d’algorithmes génétiques nécessite une expertise spécifique en intelligence artificielle et en data science. C’est là que l’expérience et le savoir faire de Cross Data interviennent, en accompagnant dans la mise en place de solutions d’optimisation génétique sur mesure pour maximiser leur efficacité et leur rentabilité.
Intelligence artificielle et Supply chain : pourquoi les algorithmes génétiques sont-ils les plus performants ?
Les algorithmes génétiques font partie des techniques d’intelligence artificielle les plus performantes pour l’optimisation de la chaîne logistique, notamment dans le cas du transport et de la répartition des colis entre les entreprises. Contrairement aux autres technologies d’IA qui cherchent à reproduire l’intelligence humaine, les algorithmes génétiques s’inspirent du processus naturel de sélection naturelle pour trouver les solutions les plus adaptées à un problème donné.
Le principe de fonctionnement d’un algorithme génétique est assez simple. Il s’agit de créer une population de solutions candidates, appelées individus, qui sont ensuite évaluées selon une fonction objectif. Cette fonction objectif représente la mesure de qualité de la solution, et peut prendre en compte des critères tels que le temps, la distance, le coût, la satisfaction des utilisateurs, etc. Les individus les plus performants sont sélectionnés pour former une nouvelle population, qui est ensuite soumise à des opérations de mutation et de croisement pour créer de nouveaux individus. Ce processus itératif se répète jusqu’à ce qu’une solution optimale soit trouvée.
Les algorithmes génétiques présentent plusieurs avantages par rapport aux autres techniques d’IA :
- Tout d’abord, ils sont particulièrement adaptés pour les problèmes d’optimisation complexe, tels que l’affectation des conducteurs et des passagers dans une flotte de covoiturage.
- Ensuite, les algorithmes génétiques sont capables de prendre en compte les contraintes spécifiques à l’entreprise de transport, comme les horaires, les zones géographiques, les préférences des utilisateurs, etc.
- Enfin, les algorithmes génétiques sont des outils de data science efficients, qui peuvent être mis en place rapidement en tirant parti des données existantes de l’entreprise, même si celle si sont peu nombreuses.
Par exemple dans le domaine du transport, en utilisant des données de localisation et de trafic en temps réel, les sociétés de transport peuvent optimiser leurs itinéraires et gérer efficacement leurs flottes de véhicules, ce qui se traduit par des économies de temps et de coûts.
Many supply chains are perfectly suited to the needs that the business had 20 years ago
Le problème du voyageur de commerce peut être utilisé pour optimiser la conception de la carte en minimisant la longueur totale des fils électriques nécessaires pour connecter les différents composants
Industrie, Retail, Energie, Transport : dans quels cas peut-on utiliser les algorithmes génétiques d’intelligence artificielle ?
L’un des exemples les plus connus est celui du voyageur de commerce. Le problème du voyageur de commerce est un problème d’optimisation combinatoire qui consiste à trouver le trajet le plus court permettant à un voyageur de visiter toutes les villes d’un ensemble donné une seule fois et de retourner à son point de départ. Ce problème est considéré comme l’un des problèmes les plus difficiles à résoudre en informatique, car le nombre de solutions possibles augmente très rapidement avec le nombre de villes à visiter. Une application du problème du voyageur de commerce est dans la conception de circuits imprimés. Dans ce domaine, les ingénieurs doivent trouver la manière la plus efficace de connecter les différents composants électroniques sur une carte électronique. Le problème du voyageur de commerce peut être utilisé pour optimiser la conception de la carte en minimisant la longueur totale des fils électriques nécessaires pour connecter les différents composants. Cela permet de réduire le coût de fabrication de la carte et d’améliorer ses performances électriques. Il existe de nombreuses applications possibles des algorithmes génétiques selon les secteurs :- Dans l’industrie, ces algorithmes peuvent être utilisés pour optimiser la conception de produits ou pour améliorer les processus de production. Ils permettent aux entreprises d’augmenter leur efficacité et leur rentabilité tout en améliorant la qualité de leurs produits.
- Dans le secteur du retail, les algorithmes génétiques sont utilisés pour optimiser les stratégies de tarification et pour déterminer les offres les plus efficaces à proposer aux clients. En exploitant l’analyse de données pour comprendre les préférences des clients, ces algorithmes peuvent aider les entreprises à augmenter leurs ventes et à fidéliser leurs clients, tout en leur permettant de mieux comprendre les tendances du marché.
- Dans le secteur de l’énergie, les algorithmes génétiques sont utilisés pour optimiser la production d’énergie. Ces algorithmes utilisent des données en temps réel pour ajuster les niveaux de production des différentes sources d’énergie en fonction des besoins, permettant ainsi aux entreprises de réduire leur consommation d’énergie tout en maintenant un niveau de production optimal.
Réduction des couts : des résultats performants pour notre client avec ses algorithmes sur-mesure
Grâce à l’algorithme génétique mis en place par Cross Data, l’entreprise de covoiturage a pu optimiser l’affectation des conducteurs et des colis en minimisant les temps d’attente, les distances parcourues et le nombre de trajets nécessaires pour satisfaire l’ensemble des demandes.
En quelques secondes, l’algorithme est capable de proposer à l’utilisateur plusieurs combinaisons de trajets, avec des critères d’optimisation différents. Si ces propositions ne conviennent pas ou si de nouvelles possibilités arrivent, l’algorithme peut être relancé pour continuer à chercher des solutions de covoiturage optimales.
L’algorithme a été mis en place sous la forme d’un micro-service (API REST) auquel le logiciel métier du client se connecte. De cette manière, l’entreprise n’a pas eu besoin de modifier ses outils et ses process, et a pu profiter rapidement des avantages de l’optimisation génétique.
L’algorithme a été développé par notre équipe en moins de trois mois.
En moyenne, il constate une baisse de plus de 5% de ses couts de transport.
L’algorithme a été développé par notre équipe en moins de trois mois. En moyenne, il constate une baisse de plus de 5% de ses couts de transport.
Ce qu’il faut retenir
L’optimisation génétique de la chaîne logistique peut offrir des avantages significatifs en termes d’efficacité opérationnelle, de rentabilité et d’expérience utilisateur.
Les algorithmes génétiques sont des outils efficients en data science, capables de traiter de grandes quantités de possibilités d’actions et de prendre en compte les contraintes spécifiques à l’entreprise.
Si vous n’avez pas les réponses à ces questions ou souhaitez de l’aide pour lancer votre projet, notre équipe d’experts vous accompagne de manière personnalisée dans tous vos travaux d’exploitation de données et d’intelligence artificielle.
