Le secteur du transport et de la logistique constitue l’ossature des échanges économiques mondiaux. Il est soumis à des contraintes de plus en plus complexes : volatilité de la demande, saturation des réseaux urbains, enjeux environnementaux, hausse des coûts énergétiques, pressions réglementaires et attentes croissantes en matière de traçabilité, de rapidité et de flexibilité.
Dans cet environnement fortement interconnecté, l’intelligence artificielle joue un rôle déterminant en apportant des capacités prédictives, décisionnelles et autonomes à des systèmes traditionnellement fragmentés, rigides ou limités dans leur capacité d’adaptation en temps réel. L’IA permet d’anticiper les flux, d’optimiser les itinéraires, de synchroniser les opérations et de fiabiliser les engagements de livraison, tout en réduisant les coûts, les émissions de CO₂ et les risques d’interruption.
Elle devient ainsi un levier majeur de réinvention de la chaîne logistique, et un instrument incontournable pour construire une logistique intelligente, fluide, résiliente et durable.
Ce que NeuriaLabs apporte au secteur du transport et de la logistique
NeuriaLabs accompagne les opérateurs de transport (routier, ferroviaire, maritime, aérien), les logisticiens, les gestionnaires d’entrepôts, les entreprises industrielles, les acteurs du e-commerce et les collectivités territoriales dans la modernisation et l’automatisation intelligente de leurs systèmes logistiques et de mobilité.
Nous développons des solutions d’intelligence artificielle capables de modéliser en temps réel les flux physiques, de planifier les ressources avec une granularité fine, de gérer les aléas opérationnels et de proposer des arbitrages optimisés à chaque maillon de la chaîne.
Nos technologies répondent aux enjeux de pilotage des transports multimodaux, de visibilité des flux, d’optimisation des ressources matérielles et humaines, et de décarbonation des activités logistiques, dans une logique de performance intégrée et de respect des engagements contractuels.
Cas d’usage dans le transport et la logistique
L’intelligence artificielle permet d’automatiser, d’optimiser et de sécuriser un très grand nombre de processus logistiques et de transport, parmi lesquels :
• Prévision des flux logistiques et de la demande de transport : anticipation des volumes à traiter par produit, par ligne ou par zone géographique, en intégrant des données de vente, de marché, de saisonnalité ou d’événements exogènes.
• Planification dynamique des itinéraires et des tournées : ajustement en temps réel des trajets en fonction des conditions de circulation, des horaires de livraison, des restrictions réglementaires, de la météo ou des événements imprévus.
• Optimisation du remplissage des véhicules : répartition intelligente des chargements en fonction des contraintes de poids, de volume, d’ordonnancement de livraison et de compatibilité produits.
• Orchestration des flux dans les entrepôts : pilotage algorithmique des opérations de réception, de stockage, de picking et d’expédition, en fonction des priorités logistiques et des prévisions de départ.
• Maintenance prédictive des flottes et des équipements logistiques : surveillance des capteurs embarqués pour anticiper les pannes de véhicules, de systèmes de manutention ou d’installations techniques critiques.
• Automatisation du traitement des anomalies logistiques : détection en temps réel des écarts de température, des retards, des erreurs de préparation, et déclenchement automatique de procédures correctives.
• Réduction de l’empreinte carbone du transport : simulation d’itinéraires à faible impact, ajustement des livraisons selon la densité de tournée, consolidation de flux, pilotage énergétique de la flotte.
Solutions développées par NeuriaLabs pour le secteur du transport et de la logistique
NeuriaLabs conçoit et déploie des solutions d’intelligence artificielle interopérables avec les systèmes de gestion logistique (WMS, TMS, ERP, OMS), capables de traiter en temps réel des données volumineuses et hétérogènes, dans des environnements à haute contrainte opérationnelle.
Nos solutions incluent notamment :
• Plateformes de prévision logistique multi-niveaux : modèles de machine learning intégrant données internes (commandes, historiques, calendriers), données externes (météo, événements, données douanières) et données temps réel (capteurs, RFID, GPS), pour anticiper les besoins et détecter les ruptures potentielles.
• Systèmes d’optimisation de tournées et d’ordonnancement du dernier kilomètre : moteurs d’optimisation combinatoire prenant en compte les fenêtres de livraison, la géographie, les contraintes de flotte et les objectifs de rentabilité ou de neutralité carbone.
• Modules de chargement intelligent de véhicules : algorithmes de packing optimisé tenant compte des dimensions des colis, de leur poids, de leur ordre de déchargement et de leur compatibilité physique ou réglementaire.
• Outils d’aide à la gestion intelligente des entrepôts : allocation dynamique des emplacements de stockage, séquencement adaptatif des opérations de picking, priorisation des préparations selon la criticité client ou la valeur du flux.
• Solutions de maintenance prédictive des flottes et des installations : tableaux de bord intégrés exploitant les données de télémétrie et de maintenance pour prédire les pannes, allouer les ressources techniques et planifier les interventions selon les niveaux de criticité.
• Moteurs de détection d’anomalies logistiques en temps réel : intégration de modèles d’apprentissage non supervisé permettant d’identifier les écarts par rapport aux standards opérationnels et de générer des alertes contextualisées.
• Simulateurs de trajectoire logistique à faible émission : outils d’aide à la décision pour la construction de plans logistiques décarbonés, optimisant les flux en fonction des objectifs ESG, des contraintes réglementaires et des technologies de motorisation disponibles.
Toutes nos solutions sont conçues pour fonctionner dans des environnements de production critiques, avec des garanties de performance en temps réel, de scalabilité, de sécurité et de conformité réglementaire (notamment vis-à-vis des normes ISO 28000, OEA, RGPD et RSE).
