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Optimisation de tournées en temps réel : quelle place pour l’humain ?

Pour une meilleure gestion des aléas sur le terrain, Citodi propose des algorithmes capables de réoptimiser les tournées en temps réel. Pour autant, faut-il vraiment limiter la capacité d’initiative des chauffeurs humains ?

La promesse de l’optimisation en temps réel est de pouvoir réagir de façon optimale à n’importe quel événement. Un client absent, une congestion du trafic, un préparateur de commande en retard, sont autant d’exemples qui peuvent rendre une tournée statique caduque. Les algorithmes de Citodi savent proposer des tournées réoptimisées à tout moment en fonction de n’importe quel événement qui se produit sur le terrain. De plus, nos techniques de Machine Learning nous permettent d’anticiper certains aléas. D’aucuns seraient tentés d’affirmer qu’avec un tel système, le chauffeur n’a plus qu’à suivre les recommandations de l’algorithme ! Chez Citodi, nous pensons au contraire que trop d’automatisation peut dans certains cas mener à de moins bonnes performances.

L’expertise humaine, un véritable atout sur le terrain

Les professionnels le savent bien : un chauffeur qui connaît bien la région dans laquelle il effectue sa tournée est beaucoup plus efficace qu’un débutant. Et ce, même avec les technologies de guidage GPS et des tournées optimisées en amont. En effet, un chauffeur expérimenté a une connaissance intime du terrain. Il a des données qu’il collecte et utilise intuitivement pour prendre de bonnes décisions « locales », sur le terrain. Par exemple, le prochain point « optimal » de la tournée d’un chauffeur serait de livrer M. Durand dans la rue de l’école élémentaire. Or, il est 16h40, et le chauffeur sait que tous les parents seront garés dans la rue pour attendre leurs enfants. Il sera donc impossible de se garer, même en double-file, pour aller livrer M. Durand. Si c’est possible, le chauffeur préférera donc continuer son chemin pour revenir livrer plus tard.

Ce genre de décision découle directement de l’expertise humaine du chauffeur. Et ce qui est facile pour lui serait extrêmement difficile pour un système d’optimisation ! En effet, il faut pouvoir collecter, interpréter, analyser et utiliser des remontées du terrains pour espérer gérer ce seul cas ! Arriver à concevoir un système omniscient capable de tout anticiper prendra, s’il est seulement possible d’y parvenir, encore plusieurs années. Et surtout, cela pose la question suivante : à quoi cela servirait-il de faire faire à la machine ce que l’homme fait déjà très bien ?

Le chauffeur augmenté : l’alliance de la machine et de l’humain

Chez Citodi, nous pensons qu’il ne faut pas chercher à remplacer l’humain à tout prix. Il faut séparer ce pour quoi les machines sont douées de ce pour quoi les humains sont et resteront longtemps doués. La machine surpasse l’homme par sa capacité de calcul, nettement supérieure, et sa vision « globale » sur la tournée. L’homme quant à lui, peut collecter et apprendre beaucoup plus de choses sur le terrain, ce qui lui permet de prendre de meilleures décisions « locales » (par exemple : éviter la rue de l’école pendant 30 minutes). La machine est puissante, mais aussi raffinés soient ses algorithmes, il est plus judicieux qu’ils assistent le chauffeur sur le terrain dans de nombreux cas de ce type.

Les technologies Citodi sont « Event Responsive », c’est-à-dire qu’elles s’adaptent à tous les événements du terrain. Nous considérons qu’une décision « locale » d’un chauffeur est un événement à prendre en compte, au même titre qu’un client en retard. Si un chauffeur décide de ne pas faire ce que l’algorithme recommande, alors l’algorithme adapte la tournée à la décision du chauffeur ! Il peut alors lui remonter des informations utiles, comme l’impact de ce changement sur l’heure de fin de tournée, ou le nombre de livraisons qui risquent d’être faites en retard.

Intégrer le temps réel en douceur

Quand c’est possible, il est donc plus efficace de laisser la main au chauffeur en dernier recours. De plus, nous observons en pratique que quand l’assistant d’optimisation est une aide sur le terrain et non le décisionnaire unique, les chauffeurs adoptent d’autant plus facilement l’outil !

Pour en savoir plus sur nos assistants d’optimisation de tournées en temps réel, suivez ce lien.

Dans certains cas de tournées très dynamiques (coursiers, livraisons de repas), il reste bien sûr nécessaire que l’algorithme prenne la main sur les décisions. Découvrez le dispatch automatique Citodi

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