Les technologies innovantes sont essentielles pour un prestataire de services moderne tel que Militzer & Münch. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) provoque actuellement des remous dans le secteur de la logistique. Dans le but de passer en revue les besoins individuels et les applications potentielles de cette technologie, Thies Spannagel a été nommé directeur du projet IA du groupe. Sa mission est de mettre en évidence les processus pouvant bénéficier de l’IA afin de réduire la charge de travail des employés et augmenter le niveau de service ainsi que l’efficacité du prestataire de services de logistique. Thies Spannagel travaille chez Militzer & Münch depuis plus de six ans et possède plus de 20 ans d’expérience professionnelle dans le secteur de la logistique.
M. Spannagel, quel est votre rôle dans le projet IA ?
En tant que directeur du projet IA du groupe, je fais office de pôle. Je reçois les informations des organisations nationales sur les défis qu’elles doivent surmonter quotidiennement et les postes de dépense importants pouvant être réduits grâce à l’IA. Le plus important est toujours d’améliorer la qualité du service offert à nos clients. Je vérifie ensuite si des modules d’IA adaptés pourraient être intégrés dans notre infrastructure de TI. Je suis très intéressé par l’IA parce que je suis très axé sur les processus et souhaite atteindre mes objectifs avec rapidité et efficacité. Si nous traitons les commandes de manière propre et ordonnée, la satisfaction de la clientèle n’en sera que plus élevée.
Quand ce projet a-t-il été lancé et quel est l’objectif ?
Nous avons débuté le projet le 1er mars. Bien entendu, je m’étais déjà renseigné sur le sujet de l’IA auparavant. En novembre 2023, M&M air sea cargo GmbH a mis en place un nouveau système de gestion du transport, le logiciel central que nous utilisons pour traiter toutes les commandes. Il s’agit maintenant de développer encore davantage ce système, y compris en utilisant l’IA. Le but est de réduire continuellement le nombre de saisies de données manuelles par nos collègues afin d’augmenter la productivité. Cependant, nous explorons également les autres domaines dans lesquels l’IA pourrait nous aider.
Quelles sont, selon vous, les principales difficultés ?
Les organisations nationales du groupe Militzer & Münch sont assez hétérogènes. Chaque organisation possède son propre système de gestion du transport et sa propre infrastructure de TI. C’est problématique quand nous achetons de nouveaux modules, parce que nous devons nous assurer qu’ils pourront être utilisés par le plus grand nombre d’organisations nationales que possible. L’évaluation des modules est également un travail exigeant. Les prestataires de service présentent souvent des versions de démonstration. Les scénarios illustrés lors de ces démonstrations sont souvent parfaitement adaptés aux capacités de l’outil. Or, les problèmes auxquels nous sommes confrontés dans la réalité possèdent fréquemment des paramètres tout à fait différents, pour lesquels l’IA doit d’abord être entraînée pendant une longue période avant que nous puissions l’utiliser – un nouveau module d’IA n’est jamais « prêt à l’utilisation ».
L’expérience de l’un de nos partenaires au Canada en est un bon exemple. Il a voulu mettre en place un module utilisant l’IA pour traiter les demandes des clients rapidement et efficacement. Quand j’y ai jeté un coup d’œil avec mes collègues, j’ai tout d’abord été très impressionné. Au bout de quelques mois, quand nous avons demandé à notre partenaire s’il était satisfait de son outil, il a répondu que celui-ci n’était pas encore utilisé de manière active. Il y avait encore trop de problèmes en amont et l’outil n’était même pas adapté à de nombreux domaines d’activité de l’entreprise. Il était si souvent nécessaire d’avoir recours à une intervention manuelle qu’il était plus efficace pour les employés de traiter les demandes manuellement.
Quand nous sélectionnons des prestataires, ils demandent souvent à l’avance des exemples d’utilisation dans notre entreprise qu’ils pourraient utiliser pour la démonstration de leur outil. Cependant, nous apportons également toujours quelques situations avec lesquelles le prestataire ne s’est pas encore familiarisé. De cette manière, nous pouvons vérifier s’il nous sera réellement possible d’utiliser l’outil ou si le prestataire a seulement personnalisé la démonstration en fonction de notre exemple spécifique. Je suis également chargé de la gestion des risques quand nous sélectionnons ces outils. C’est pour cette raison que, lors de ces réunions, j’emmène jusqu’à trois experts avec moi qui s’occupent des questions abordées au quotidien afin de ne pas conclure de contrats à la légère.
Quelles sont les caractéristiques essentielles des modules d’IA intéressants pour Militzer & Münch ?
Pour le moment, nous sommes principalement intéressés par l’utilisation de l’IA pour des tâches répétitives afin de libérer des ressources dans d’autres domaines. Nous pouvons ainsi optimiser les processus et devenir plus efficaces.
Un bon outil doit bien s’intégrer dans notre infrastructure de TI, ce qui est bien entendu difficile compte tenu de la variété des systèmes que possèdent les différentes organisations. Quand je parle avec le fournisseur d’un module d’IA, je lui demande toujours, bien entendu, quelles interfaces sont disponibles. La norme API, dont l’avantage est que le code ne doit pas être réécrit à partir de zéro lors de la mise en œuvre, est déjà beaucoup utilisée. Nous devons vérifier quels fournisseurs sont disponibles sur le marché et à quels domaines ils sont adaptés. Prenons l’exemple du dédouanement. L’objectif est d’automatiser le processus de manière à ce que les documents que le client nous envoie soient déjà préparés de telle sorte que nos collègues aient juste besoin de les vérifier rapidement et d’ajouter quelques détails – mais qu’ils n’aient pas besoin de chercher et de saisir toutes les informations par eux-mêmes.
Avec les technologies telles que l’IA, il est important de s’impliquer dès le départ et de suivre le développement des modules prometteurs afin de ne pas se retrouver à la traîne par la suite. Mon travail est de jouer un rôle moteur en aidant mes collègues des autres organisations nationales à mettre en place les modules. Cependant, chaque organisation nationale doit fournir des ressources suffisantes, notamment une équipe temporaire chargée de la mise en œuvre et composée d’experts locaux connaissant les réglementations du pays. Le travail d’équipe est crucial ici.
Les systèmes d’IA s’appuient sur les données et les données doivent être préparées de manière à ce qu’l’IA puisse les traiter. L’année dernière, par exemple, nos collègues de la division Route allemande (M&M Militzer & Münch GmbH) ont commencé à utiliser un module d’IA pour extraire les commandes des e-mails des clients importants et créer automatiquement les commandes dans notre système de gestion du transport, ce qui a permis d’éliminer en grande partie la nécessité d’une saisie manuelle. Cependant, il nous a fallu une année pour entraîner le système et le rendre efficace dans ce travail, ce qui a mobilisé de nombreuses ressources.
Quelles institutions ou quels prestataires de service soutiennent Militzer & Münch dans ce projet ?
Nous coopérons avec l’Université de Saint-Gall. Dans ce cadre, nous échangeons également des idées avec une société de conseil d’étudiants qui collabore aussi avec l’université. Cette société de conseil a déjà soutenu des projets d’IA. Son expérience m’est très précieuse, parce que nous ne voulons pas faire des erreurs que nous ne remarquerons que des années plus tard. Tellement d’erreurs potentielles sont possibles, en particulier dans le domaine des technologies innovantes. C’est pour cette raison qu’il est important de se renseigner auprès de diverses sources. Nous devons découvrir les technologies disponibles sur le marché, les domaines concernés et leur potentiel. Le rapport prix/performances et les possibilités de mise en œuvre dans notre infrastructure de TI sont également importants. Ce n’est qu’après avoir rassemblé des informations sur tous ces sujets que nous pouvons décider si un outil ou module d’IA est intéressant pour nous ou pas.
