IA : quels enjeux et perspectives pour le monde du TRM ?
IA : le jumeau numérique, allié indispensable des entreprises du TRM ?
Les applications de l'intelligence artificielle dans le transport routier sont multiples. Des systèmes de navigation intelligents guident les conducteurs vers les itinéraires les plus rapides et les plus sûrs, en tenant compte des conditions de circulation en temps réel. Les camions autonomes, dotés de capteurs sophistiqués et de logiciels avancés, assurent le transport de marchandises sur de longues distances sans intervention humaine, offrant ainsi une solution prometteuse pour pallier la pénurie de conducteurs et réduire les coûts logistiques. L’intelligence artificielle intervient avant tout sur la gestion des trafics de marchandises. « Face aux grands enjeux environnementaux du secteur, il fallait être capable de mesurer. L’étape suivante est la capacité à mutualiser, à massifier. L’essentiel étant l’échange de données », avance Guillaume DESVEAUX, président de l’IA Cargo Foundation. Elle permet ainsi « de créer des jumeaux numériques de flux pour voir où on peut appliquer des optimisations de leviers à l’échelon supérieur d’une optimisation d’une tournée ».
Teleroute a lancé le premier moteur européen de recommandation d'Intelligence Artificielle dédié aux marchandises. Grâce à SuggestionsTeleroute, les membres de la bourse de fret bénéficient en temps réel d'un flux continu des nouveaux itinéraires et chargements disponibles, sélectionnés en fonction de leur pertinence en termes d'efficacité et de profit. Ce moteur d'IA analyse les données historiques d'utilisation de la plateforme pour identifier des modèles, anticiper les besoins et proposer des offres attractives à chaque membre.
Alpega a collaboré avec le spécialiste de l'IA ML6 pour développer cette solution. STEF avait été dans les premiers à se lancer dans l’intelligence artificielle. Il y a trois ans, le transporteur avait confié l’optimisation de ses plans de transport à DCbrain spécialisé dans l’IA appliquée aux réseaux physiques complexes. STEF a ainsi déployé INES (Intelligent Network Solution) en intégrant la solution à son système d’information, lui permettant de rationaliser et d’optimiser ses plans de transport et les activités de son réseau d’agences. La technologie innovante d’IA hybride fait appel à un jumeau numérique. Pour analyser les données issues de ses réseaux, les convertir en décisions métier et business, STEF s’appuie ainsi sur des bases et jeux de données sous forme de graphes relationnels qui permettent de créer des doubles digitaux (modèle dynamique et numérique du réseau physique) et d’intégrer la complexité d’un réseau. STEF peut ainsi simuler ses plans de transports (globaux et agences par agences), prédire des événements, identifier des anomalies et disposer de recommandations d’optimisation en temps réel.
L’IA, un outil au service de la mesure énergétique
Les dispositifs de relevé intelligents, les systèmes de gestion énergétique et l'Internet des Objets (IoT) offrent des outils permettant de mesurer, analyser et optimiser la consommation d'énergie. Par exemple, Hankook a opté pour l'intégration de l'intelligence artificielle afin de proposer des pneumatiques d'une performance encore plus poussée. Le fabricant de pneus lance une plateforme en collaboration avec Amazon et Snowflake. Ce projet vise à établir un environnement d'analyse de données intégré, exploitant les dernières avancées en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (ML). Pour ce faire, il s'appuiera sur le lac de données et l'infrastructure d'analyse d'AWS, incluant notamment Sagemaker et AutoML, et utilisera Snowflake comme entrepôt de données pour faciliter la migration vers le cloud et la transformation numérique. La plateforme d'analyse de données basée sur le cloud hébergera à la fois des données internes et externes provenant de la recherche et du développement, de la production, ainsi que des évaluations qualité de Hankook, en plus de sources externes telles que les acteurs de la mobilité ou les études de marché. L’entreprise vise également à optimiser le développement de nouveaux produits et à résoudre les éventuels problèmes de qualité grâce à l'analyse des données de fabrication.
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IA & sécurité : une équation indispensable
Cependant, l'introduction de l'intelligence artificielle dans le transport routier soulève également des questions éthiques, juridiques et sociales. La sécurité des systèmes autonomes reste une préoccupation majeure, car tout dysfonctionnement pourrait avoir des conséquences désastreuses sur la route. Alors que l'IA offre des possibilités innovantes pour analyser, interpréter et utiliser les données à grande échelle, elle pose également des défis majeurs en termes de protection de la confidentialité et de la sécurité des informations sensibles. Les algorithmes d'IA eux-mêmes peuvent présenter des vulnérabilités en matière de sécurité. Les attaques visant à manipuler les modèles d'IA pourraient avoir des conséquences graves, telles que des décisions erronées ou biaisées. Pour faire face à ces défis, il est essentiel d'adopter des mesures de sécurité robustes à chaque étape du cycle de vie des données et des modèles d'IA. Cela inclut la sécurisation des infrastructures de stockage et de traitement des données, la mise en place de protocoles d'authentification et d'autorisation rigoureux, ainsi que la mise en œuvre de techniques de cryptographie avancées pour protéger les données en transit et au repos.
Malgré ces défis, l'avenir du transport routier semble indubitablement lié à l'intelligence artificielle. En combinant les capacités humaines et technologiques, nous pouvons envisager un avenir où les routes seront plus sûres, plus efficaces et plus durables, grâce à l'essor de cette nouvelle ère de l'automatisation intelligente.
