Lors d'une livraison ou d'un retour, il faut créer des étiquettes, des bons de livraison et parfois des documents douaniers. Cela se fait à partir de données déjà présentes quelque part dans le système : adresse, poids, contenu, destination. La question est de savoir si l'IA peut reprendre ce processus, et quelle part des heures d'un gestionnaire de commandes ou d'un collaborateur logistique s'en trouve ainsi libérée.
La réponse est oui, avec une nuance. Il s'agit là d'une des tâches pour lesquelles même les modèles d'IA les plus récents ne sont pas nécessaires : l'automatisation robotisée des processus (RPA) suffit, et de nombreuses entreprises fonctionnent déjà ainsi.
Trois axes sont déterminants : la structuration, le volume et la marge d'appréciation.
La structuration obtient un score de 5. Une étiquette d'expédition suit un format fixe, un bon de livraison suit un format fixe, un document douanier suit un format fixe prescrit par la douane elle-même. Aucune interprétation n'est nécessaire quant à ce qui doit figurer sur le document — cela est fixé dans le modèle et les données d'entrée.
Le volume obtient également un score de 5. Il ne s'agit pas d'une tâche qui se présente quelques fois par semaine ; dans une entreprise d'une certaine taille, il s'agit de dizaines à milliers d'envois par jour. Plus le volume est élevé, plus le gain de temps par étape automatisée est important, et plus vite l'investissement dans les connexions se rentabilise.
La marge d'appréciation obtient un score de 5, ce qui est favorable ici : il y a peu de choses à évaluer. Le système connaît le poids, la destination et le type d'envoi, et il en découle mécaniquement quel document, avec quel contenu, doit être généré. Il n'existe pas de situation où le collaborateur doit estimer quel est le meilleur document — cette question ne se pose pas.
La créativité obtient un score de 5, ce qui signifie ici qu'aucune créativité n'est nécessaire — c'est un avantage dans ce cas, pas un inconvénient. Le contact client obtient un score de 4 : il n'y a généralement pas de contact direct lors de la création de ces documents, même si un changement d'adresse peut arriver via une demande client, ce qui rapproche cette tâche de ce qui se passe également lors de la vérification et la communication du statut de commande.
L'aspect physique obtient un score de 3, et c'est la raison pour laquelle il ne s'agit pas entièrement d'une tâche de bureau : une étiquette doit finalement être collée sur un carton, et cela reste un travail humain, ou un travail pour un autre type d'automate que l'IA. La génération du document elle-même est numérique ; son application ne l'est pas.
Le coût des erreurs et la conformité obtiennent tous deux un score de 3, ce qui mérite attention. Une adresse erronée sur un bon de livraison entraîne un retour. Un document douanier incorrect peut bloquer un envoi à la frontière, avec des amendes ou des retards à la clé. Ce n'est pas un risque catastrophique comme pour le reporting financier — d'où le score intermédiaire — mais ce n'est pas non plus sans conséquence. C'est pourquoi la condition préalable de cette tâche n'est pas facultative : la génération de documents n'est jamais meilleure que les données sur lesquelles elle repose.
Une boutique en ligne qui n'expédie qu'à l'échelle nationale avec une seule connexion fixe à un partenaire d'expédition peut aujourd'hui pratiquement tout faire générer : adresse tirée du système de commande, poids tiré du WMS, étiquette créée automatiquement dès que la commande est emballée. Le collaborateur effectue un contrôle par échantillonnage, pas ligne par ligne.
Une entreprise qui expédie à l'international, avec des règles douanières variables selon les pays et des produits relevant de différents codes SH, se trouve face à un scénario plus complexe. Les documents de base peuvent encore être générés automatiquement, mais la classification des produits à des fins douanières nécessite parfois un contrôle qui ne peut pas simplement être confié à un script. C'est là que la tâche passe de « l'IA peut la reprendre » à « en partie, avec une supervision humaine qui approuve ou rejette avec motif » — précisément la catégorie intermédiaire qui apparaît plus souvent dans les flux d'expédition complexes que dans les flux simples.
Deux conditions préalables ne sont pas facultatives. La première est une connexion avec le partenaire d'expédition : sans liaison API entre le système propre et celui du transporteur, quelqu'un continue à retaper les données, et le gain est alors limité. La seconde est l'exactitude des données d'adresse en amont. Si une commande entre déjà dans le système avec une adresse erronée — ce qui dépend de la manière dont cette commande a été saisie, comme on le voit dans la saisie des commandes dans le système — alors la génération de documents produira infailliblement un document erroné. La qualité de cette étape dépend donc en partie des étapes qui la précèdent, tout comme la qualité de la communication client dépend de l'actualité des données client dans le CRM.
Pour un gestionnaire de commandes ou un collaborateur logistique pour qui la génération de documents constitue une part substantielle des tâches, il s'agit là d'une des tâches où une grande partie des heures peut déjà être libérée aujourd'hui — pas dans la même mesure dans chaque entreprise, et pas sans avoir mis en place les connexions mentionnées. Dans les entreprises ayant des envois internationaux, la part est plus faible, car le contrôle de conformité des documents reste un travail humain.
Ce que cela signifie pour une fonction ou un effectif n'est pas une question à laquelle cette page répond : il appartient à l'employeur de vérifier quelles exigences légales s'appliquent aux décisions relatives au personnel.
Pour voir comment cela se traduit pour votre propre processus de commande, un quickscan gratuit est disponible : douze questions, sans compte, avec une indication de la part des heures de ce profil pouvant être reprise aujourd'hui par l'IA. Le scan de travail complet, qui décompose tâche par tâche le travail de toute une entreprise, est encore en construction.
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