Réduire les coûts de carburant avec une plateforme de flotte et d'itinéraires assistée par IA pour un opérateur logistique régional

Défi

Le client exploite des trafics transfrontaliers de groupage et de lots complets le long du corridor adriatique, avec une flotte d'environ 620 véhicules. Les dispatcheurs planifiaient les tournées dans des feuilles de calcul alimentées par trois fournisseurs télématiques incompatibles : la consommation de carburant variait fortement d'un dépôt à l'autre et les retards n'apparaissaient qu'au moment où les clients appelaient. La direction voulait une vision opérationnelle unique, des dépenses de carburant mesurablement plus basses et des engagements de livraison que l'entreprise pouvait réellement tenir.

Solution

Une équipe Vendenis de six personnes — deux ingénieurs data, deux ingénieurs backend, un ingénieur en machine learning et une designer produit — a livré la plateforme en 16 semaines. Nous avons consolidé les trois flux télématiques dans un pipeline d'ingestion unique, construit un service d'optimisation d'itinéraires qui tient compte des temps d'attente aux frontières, de la classe de véhicule et des heures de conduite, et entraîné un modèle de prédiction des retards sur deux ans de trajets historiques. Les dispatcheurs travaillent désormais dans une console en temps réel qui propose des plans et signale les livraisons à risque des heures avant qu'elles ne dérapent.

Architecture

La plateforme fonctionne comme un ensemble de services conteneurisés derrière une passerelle API unique, déployée dans l'environnement cloud existant du client et intégrée à son système de gestion du transport.

• Couche d'ingestion télématique normalisant environ 38 millions d'événements GPS et bus CAN par jour dans un schéma commun
• Service d'optimisation d'itinéraires résolvant la tournée des véhicules au niveau de chaque dépôt, sous contraintes d'attente aux frontières et de temps de repos
• Modèle de prédiction des retards réentraîné chaque semaine, servi avec des scores de confiance par expédition
• Console dispatcheurs avec carte en direct, ajustements manuels des plans et piste d'audit complète
• Couche d'intégration synchronisant commandes et statuts avec le système de gestion du transport existant

Résultat

Six mois après le déploiement, le coût de carburant au kilomètre a baissé de 14 % par rapport à l'année précédente, et le taux de livraisons à l'heure est passé de 81 à 94,6 %. Les dispatcheurs traitent un tiers d'expéditions en plus par poste, et le modèle de prédiction déclenche désormais des notifications proactives aux clients au lieu d'appels d'excuses. Le client étend la plateforme aux opérations de cour de ses entrepôts dans le cadre d'une mission de suivi.