Réinventer l’expédition grâce à l’apprentissage automatique et à la science des données
Notre client est une entreprise multinationale américaine de services de livraison qui faisait face à d'importants défis opérationnels, notamment des retards d'expédition, une documentation incorrecte et l'insatisfaction des clients découlant d'une mauvaise classification du contenu des colis. Ces problèmes nuisaient à la fiabilité du service et à la croissance. Ils cherchaient une solution basée sur l’IA pour résoudre ces problèmes, améliorer la classification des expéditions et réduire les retards. En partenariat avec nous, le client a poursuivi une transformation stratégique axée sur la mise en place d’une plateforme de mégadonnées, l'automatisation des tests de modèles et le développement d’outils pour traiter de grands volumes de données textuelles. Cette initiative a permis de réduire les efforts manuels, d’accroître l’évolutivité, d’améliorer la conception du traitement et de diminuer le temps de développement de nouveaux modèles.
Le défi
Surmonter les obstacles logistiques freinant la croissance
L’entreprise de services logistiques a rencontré des problèmes tels que des retards d’expédition, de la documentation incorrecte et une insatisfaction fréquente des clients en raison d’une mauvaise classification des colis. Ces problèmes étaient aggravés par des inexactitudes dans les correspondances au Système harmonisé de désignation et de codification des marchandises (SH), ce qui entraînait des retards de livraison du fret et une mauvaise expérience client.
L'objectif
Un plan pour l’excellence opérationnelle et l’amélioration de la satisfaction client
L’objectif principal était de mettre en œuvre une solution alimentée par l’IA capable de prédire de façon proactive la classification des expéditions afin de réduire les retards et d’améliorer l’expérience client. Le client souhaitait également adopter un cadre MLOps pour automatiser les processus de construction, de test, de déploiement et de gouvernance de la solution d’IA.
La solution
Avancées stratégiques utilisant l’apprentissage automatique
Nous avons collaboré avec le client pour simplifier leur processus d’expédition grâce à une transformation stratégique. Les éléments clés de la solution comprenaient :
- Mise en place d’une plateforme mégadonnées : Nous avons établi une plateforme de mégadonnées évolutive capable de traiter efficacement de grands volumes de données, constituant la base pour l’apprentissage itératif et l’infrastructure IA
- Automatisation des tests et comparaisons de modèles : Des flux de travail automatisés ont été mis en place afin de simplifier les tests et comparaisons de modèles, réduisant considérablement le temps nécessaire à l’évaluation et à la sélection des modèles efficaces
- Gestion et orchestration des modèles : Un cadre complet de gestion et d’orchestration des modèles a été conçu dans plusieurs environnements. Des pipelines d’intégration et de déploiement continus ont permis un déploiement et une surveillance sans heurts des modèles, ainsi qu’une approche Modèle-comme-un-Service répondant à divers besoins métier
- Gestion de grands volumes de texte : Nous avons développé des outils, des processus et des infrastructures visant à traiter et à gérer de grandes quantités de données textuelles, améliorant la précision et l’efficacité de la classification des expéditions
- Développement de modèles avancés : Notre équipe a utilisé des techniques avancées telles que l’analyse sémantique, la reconnaissance d’entités nommées, les ontologies et la modélisation thématique pour construire des modèles d’apprentissage automatique robustes. Ces modèles ont amélioré la précision de la classification, répondant ainsi aux limites des systèmes basés sur des règles
- Mise en œuvre d’un magasin de caractéristiques : Pour accroître la productivité de l’équipe et simplifier la gouvernance, un magasin de caractéristiques a été mis en place, fournissant des caractéristiques réutilisables et assurant des pratiques de gouvernance cohérentes tout au long du cycle de vie de la solution IA
L'impact
Scalabilité mondiale améliorée, efficacité accrue et expérience client bonifiée
L’adoption de modèles d’apprentissage automatique a mené à plusieurs résultats marquants :
- Réduction des efforts manuels : Les modèles d’apprentissage automatique ont considérablement réduit les efforts manuels de classification des envois, améliorant l’efficacité et éliminant les erreurs potentielles
- Scalabilité mondiale : La solution est passée de la preuve de concept à la production complète dans un environnement big data soutenu par le client, offrant un service et une expérience client cohérents à travers les régions
- Conception de traitement améliorée : Une conception de traitement haute performance a été mise en place pour soutenir les flux de travail en temps réel, permettant à la solution d’IA de gérer efficacement les exigences opérationnelles
- Diminution du temps de développement : Grâce à l’utilisation du profilage d’entités et de méthodologies d’orchestration de données, le client a réduit le temps nécessaire au développement de nouveaux modèles d’apprentissage automatique, ce qui a renforcé l’agilité pour répondre aux besoins en évolution
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