Ports américains : l'IA face aux défis logistiques complexes

Le Port de la Nouvelle-Orléans : pionnier de l'IA dans la logistique

En mai, le Port de la Nouvelle-Orléans a initié un partenariat stratégique avec le New Orleans Public Belt Railroad et la nouvelle entreprise logistique UTC Transoceanic. L'objectif est d'exploiter l'intelligence artificielle pour optimiser la gestion des cargaisons. Grâce à l'utilisation de jumeaux numériques et de données en temps réel, le port espère améliorer l'efficacité de ses opérations logistiques.

L'adoption de l'IA dans les ports américains progresse lentement, freinée par une aversion au risque et des préoccupations majeures en matière de cybersécurité. L'IA a le potentiel de proposer rapidement des solutions pour la logistique des cargaisons et les tâches administratives. Par exemple, au Port de la Nouvelle-Orléans, un navire chargé de transformateurs électriques, de composants d'éoliennes et de générateurs industriels accoste régulièrement. Ces équipements sont essentiels à la construction de centres de données aux États-Unis.

Le transport de ces équipements volumineux vers l'intérieur des terres pose un défi logistique de taille. Souvent trop lourdes pour être acheminées par route, les cargaisons doivent être soigneusement planifiées pour s'assurer qu'elles peuvent passer à travers les infrastructures ferroviaires. C'est dans ce contexte que le port a décidé de déployer l'IA pour faciliter la planification des mouvements de ces charges importantes.

Traditionnellement, les travailleurs s'appuient sur des dessins statiques et saisissent manuellement des données dans des tableurs. Désormais, l'IA, en cours de déploiement, utilise des jumeaux numériques et des modèles prédictifs pour évaluer la faisabilité du transport des cargaisons. Elle intègre également des données en temps réel, car les voies ferrées peuvent se déplacer légèrement avec les variations de température, selon l'Administration fédérale des chemins de fer.

Kimberly Curth, porte-parole du Port NOLA, a souligné que le principal avantage réside dans la rapidité et la certitude offertes par l'IA. Une fois l'application pleinement opérationnelle, un importateur pourra entrer les dimensions et le poids de sa cargaison. L'IA comparera ces spécifications avec le modèle numérique du réseau ferroviaire pour déterminer si la cargaison peut être transportée en toute sécurité. Si des problèmes sont détectés, comme des hauteurs de dégagement sous les ponts ou des poids maximums, l'IA pourra recommander un itinéraire alternatif.

Expérimentations IA dans d'autres ports américains

Le Port de la Nouvelle-Orléans n'est pas seul dans cette démarche. D'autres ports maritimes aux États-Unis explorent également l'utilisation de l'IA. Par exemple, le Port de Corpus Christi au Texas a mis en place des jumeaux numériques pour suivre les navires, tandis que le Port de Los Angeles a amélioré son système de rendez-vous pour camions grâce à l'IA. L'Autorité portuaire de Géorgie, qui supervise les ports de Savannah et de Brunswick, a introduit la reconnaissance faciale basée sur l'IA pour les conducteurs de camions arrivant aux portes des terminaux. De plus, PortCity, un fournisseur logistique près de Savannah, a récemment adopté la technologie d'EAIGLE pour automatiser les enregistrements et les sorties des camions.

Cependant, l'IA dans les ports en est encore à ses balbutiements, avec peu d'exemples concrets aux États-Unis. Les ports "testent discrètement" l'IA, mais la technologie n'a pas encore été "déployée au niveau de l'adoption par toute la communauté portuaire", selon Lauren Beagen, fondatrice et PDG de The Maritime Professor et ancienne chef de projet à l'Autorité portuaire du Massachusetts.

Une industrie réticente au changement

L'une des raisons de la lente adoption de l'IA est que les ports et terminaux ont historiquement été réticents à prendre des risques, comme l'explique Rene Alvarenga, vice-président des produits, de l'IA et de la visibilité d'exécution chez Kaleris. Cette entreprise fournit des systèmes d'exploitation pour terminaux à 80 % des terminaux mondiaux.

La cybersécurité constitue une préoccupation majeure, et la plupart des terminaux préfèrent garder les données sensibles localement sur des réseaux sur site. Cela ralentit l'intégration de l'IA basée sur le cloud ou de solutions tierces. De plus, le transport maritime est un secteur d'infrastructure critique, et toute interruption des terminaux pour des mises à jour logicielles pourrait perturber la chaîne d'approvisionnement. Par conséquent, les terminaux accusent un retard d'environ cinq ans par rapport à d'autres industries dans l'adoption de l'IA.

De nombreux opérateurs utilisent encore des systèmes datant de la fin des années 2010, bien avant l'avènement de l'IA générative. "Si vous allez dans n'importe quel terminal maritime aujourd'hui, vous ne trouverez aucune IA dans le système d'exploitation du terminal", affirme Alvarenga.

Les points de transition entre les différentes parties prenantes du port sont également des sources constantes de friction, selon Amir Hoss, fondateur et PDG de la société de logiciels EAIGLE. Différentes entités possèdent et exploitent les navires de cargaison, les terminaux maritimes, les chemins de fer, les entreprises de transport routier et les châssis qui sécurisent les conteneurs sur les camions ou les chemins de fer, chacune ayant ses propres systèmes technologiques et pratiques de données.

"C'est sans doute une barrière plus importante que la technologie elle-même", ajoute Hoss.

Les promesses de l'IA pour l'avenir des ports

Malgré ces obstacles, l'IA offre de nombreux cas d'utilisation potentiels dans les ports. Traditionnellement, la coordination d'un grand envoi industriel, comme ceux arrivant au Port de la Nouvelle-Orléans, nécessiterait des semaines ou des mois d'études d'ingénierie, de communication avec plusieurs chemins de fer et de collecte de données fragmentées. Avec l'IA qui évalue les dimensions de la cargaison et un jumeau numérique du réseau ferroviaire, le Port de la Nouvelle-Orléans peut fournir aux clients une réponse presque immédiate et déterminer plus précisément si un itinéraire est faisable pour une pièce de fret spécifique.

Certains employés des ports et des terminaux utilisent également des modèles d'IA comme ChatGPT ou Claude pour des tâches administratives quotidiennes, telles que l'envoi d'e-mails, la facturation ou la comptabilité. Les terminaux ont ajouté des chatbots à leurs sites web pour le support client, permettant à un propriétaire de cargaison de demander le statut de son conteneur et de recevoir une réponse générée par l'IA.

"Le gain de productivité interne grâce à l'IA générative est réel dans les terminaux maritimes, tout comme dans n'importe quelle autre industrie", déclare Alvarenga.

Vers un rôle de copilote pour l'IA ?

Alvarenga évoque souvent avec les opérateurs de terminaux la possibilité que l'IA agisse comme un copilote pour les travailleurs. Quelqu'un dans la salle de contrôle d'un terminal pourrait poser des questions de résolution de problèmes à une IA en langage naturel, comme : "Il y a une longue file à la porte. Comment puis-je la réduire ?" Ou s'ils ne savent pas comment faire quelque chose de technique, ils peuvent demander à l'IA plutôt que de parcourir des centaines de pages de manuels. L'IA répondrait en langage naturel avec des solutions étape par étape.

Bien que cette application ne soit pas encore en place dans les terminaux américains, les opérateurs manifestent un intérêt croissant pour l'IA en tant que copilote. Alvarenga prédit que des cas d'utilisation réels émergeront dans environ trois ans à mesure que les ports commenceront à mettre en œuvre la technologie.

Le Port de la Nouvelle-Orléans voit également son projet d'IA comme un moyen d'assister les humains. Curth a déclaré que la technologie fournira rapidement des informations, mais que le personnel ferroviaire, les opérateurs de terminaux et les professionnels de la logistique continueront d'utiliser leur jugement pour planifier comment un morceau de cargaison de grande taille se déplace dans la chaîne d'approvisionnement.

"Les applications les plus solides combinent technologie avancée et expertise humaine", conclut Curth.