Le secteur du transport est une combinaison de travail physique sur la route ou dans l'entrepôt et de travail administratif au service planification et au bureau. Les chauffeurs, les chargeurs et les employés d'entrepôt travaillent avec leurs mains et leurs véhicules ; ce travail ne peut pas être repris par un logiciel. En même temps, dans pratiquement chaque entreprise de transport, une part importante des heures de bureau est consacrée à la planification, au traitement des commandes, au contact client concernant les envois, à la documentation et au suivi des règles douanières et de transport. C'est le domaine où l'IA peut effectivement jouer un rôle.
Ce qui détermine le résultat par entreprise, ce sont quelques circonstances récurrentes. Le transport est un secteur avec beaucoup de contact client : où est mon envoi, quand le chauffeur arrive-t-il, pourquoi y a-t-il un retard. C'est également un secteur avec beaucoup de réglementation, des temps de conduite et de repos aux prescriptions ADR pour les matières dangereuses et aux documents douaniers pour le transport international. Et c'est un secteur avec de nombreux systèmes distincts : un TMS pour la planification, un système séparé pour le suivi des envois, encore un autre pour la facturation, et souvent encore Excel et WhatsApp entre les deux. Plus ces systèmes sont indépendants les uns des autres, plus il reste de travail manuel de recopiage et de contrôle, et plus le domaine où l'IA peut reprendre un travail de soutien est vaste dès que la connexion est établie.
Le domaine le plus prometteur est le travail qui se déroule selon des règles fixes et dont les sources sont disponibles numériquement. Pensez à la lecture et au traitement automatiques des lettres de voiture et des bons de livraison, à l'orientation des questions standard sur le statut d'un envoi vers une réponse automatisée, et à la génération de premières ébauches de planification sur la base des véhicules et des trajets disponibles. La rédaction de communications standard aux clients lors d'une livraison normale, ainsi que le suivi de rapports de base sur les trajets et les kilomètres, relèvent souvent également de cette catégorie. Il s'agit d'un travail où l'entrée est structurée et le résultat facilement vérifiable, ce qui rend la reprise possible sans correction humaine constante.
Une grande partie du travail de transport relève de la catégorie intermédiaire : l'IA peut faire une proposition, mais une personne évalue le résultat avant qu'il ne parte. Pensez aux propositions de planification en cas d'affluence ou de pannes, où un planificateur évalue l'ordre et la faisabilité. Pensez également à la détection des envois qui risquent d'être retardés : un système peut reconnaître ce schéma, mais le traitement et le ton envers le client nécessitent une évaluation au cas par cas. Ainsi, l'IA peut reprendre la surveillance des tickets de service en cas de risque de retard, de sorte qu'un employé ne doive pas parcourir tous les tickets mais évalue tout de même les exceptions. Ce schéma s'applique également à l'évaluation des demandes de devis entrantes en fonction de leur qualité et de leur urgence : l'IA peut reprendre l'évaluation des leads en fonction de leur qualité peut établir un premier classement, après quoi le responsable de compte décide quelle demande obtient la priorité. Dans les deux cas, le système effectue le travail préparatoire, mais l'approbation motivée reste du ressort d'une personne.
Conduire, charger et décharger, l'entretien technique des véhicules, et le contrôle physique du chargement restent un travail humain ; aucun modèle de langage n'y changera quoi que ce soit. La négociation avec les chargeurs sur les tarifs, le traitement des demandes d'indemnisation et la prise de décisions en cas de perturbation grave comme un accident ou un incident frontalier nécessitent également un travail humain. Ces situations sont suffisamment rares, ou ont suffisamment d'impact financier et juridique, pour que l'arbitrage ne puisse pas être laissé à un système. La relation avec les clients fidèles et la négociation lors du renouvellement de contrat restent également en pratique du ressort d'un responsable de compte.
En dehors du trajet et du chargement lui-même, chaque entreprise de transport mène également un travail de marketing et de communication : le suivi d'une page d'entreprise, le partage de nouvelles sur les services ou les offres d'emploi. Là aussi, une partie est transférable : ainsi, l'IA peut reprendre la planification et la publication des publications sur les réseaux sociaux, la ligne éditoriale et le contrôle final restant du ressort de l'employé marketing. Pour qui souhaite établir une comparaison avec d'autres secteurs confrontés à la planification, la réglementation et le travail physique, des points de repère se trouvent dans ce que l'IA peut reprendre dans le secteur de la construction et dans ce que l'IA peut reprendre dans le secteur de l'installation ; la répartition en trois catégories s'y retrouve sous une forme comparable, avec une répartition différente entre travail physique, contact client et administration.
Cette répartition porte sur des tâches, pas sur des personnes ou des fonctions. Si et comment une entreprise traduit le résultat en termes d'affectation du personnel est une décision qui appartient à l'employeur lui-même. Pour les décisions ayant des conséquences sur les emplois, des exigences légales propres s'appliquent, et cette page ne s'y substitue pas.
La répartition entre les trois catégories diffère selon l'entreprise : un service de messagerie avec beaucoup de contact client connaît une répartition différente d'un transporteur qui parcourt principalement des routes fixes pour un petit nombre de grands clients. Si vous souhaitez savoir à quoi ressemble cette répartition pour votre entreprise, vous pouvez remplir le quickscan gratuit de ftetoai : douze questions, sans compte, avec comme résultat une indication de la part des heures dans votre profil qui peut aujourd'hui être reprise par l'IA. Le scan de travail complet, qui aborde le niveau des tâches, est encore en construction ; nous ne faisons donc délibérément pas de promesse plus grande qu'elle ne l'est ici.
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