Walmart : l'IA optimise les trajets des camionneurs

Walmart mise sur l'IA pour optimiser les trajets de ses camionneurs

Chez Walmart, l'intelligence artificielle (IA) devient un allié précieux pour améliorer les conditions de travail de ses camionneurs. L'entreprise a décidé d'investir massivement dans cette technologie, fournissant à ses employés des outils avancés et des formations spécialisées. L'objectif est clair : permettre aux chauffeurs de rentrer chez eux plus rapidement tout en optimisant les opérations logistiques.

Leo Garcia, un responsable logistique chez Walmart, a mis à profit ses connaissances en IA pour développer des applications innovantes. Grâce à un cours de certification en IA, il a pu concevoir un outil qui aide les camionneurs à réduire le temps passé sur la route et à diminuer le nombre de trajets effectués avec des remorques vides.

Un parcours personnel au service de l'innovation

Garcia est responsable de centaines de semi-remorques transportant des marchandises dans la région de Chicago. Ayant lui-même été chauffeur pendant plus de cinq ans, il est particulièrement sensible aux difficultés rencontrées par ses équipes. "Être sur la route pendant cinq jours est difficile", confie-t-il. "Il est essentiel de tout mettre en œuvre pour que nos chauffeurs puissent retrouver leur famille le plus souvent possible."

Garcia a toujours voulu construire et créer des choses, mais il manquait des fondamentaux pour le faire. Le programme de formation en IA de Walmart lui a permis d'acquérir les compétences nécessaires pour créer des solutions concrètes. En plus de ce cours, Garcia a suivi d'autres formations sur l'analyse de données, enrichissant ainsi son approche des problématiques logistiques.

Des outils pour des trajets plus efficaces

Le cours en IA a transformé l'approche de Garcia face aux problèmes logistiques. Il a rapidement ciblé un problème majeur : le retour des chauffeurs à leur domicile sans remorques vides. En effet, renvoyer un camion vide après une livraison engendre des coûts supplémentaires, ce que l'on appelle les "miles vides". Pour y remédier, Garcia a utilisé l'agent de codage interne de Walmart, Code Puppy, pour développer un outil qui analyse les chargements disponibles et propose les meilleures options en termes de localisation et de timing.

L'outil de Garcia sélectionne les cinq meilleurs chargements en fonction de la localisation, du timing et d'autres facteurs. Par exemple, si un chauffeur se trouve dans la vallée de San Gabriel et doit rentrer en Oregon, l'outil évalue toutes les possibilités pour optimiser le trajet. "Cela permet de quantifier les options en quelques secondes", explique Garcia.

Des résultats concrets sur le terrain

Récemment, un chauffeur devait récupérer une remorque en rentrant chez lui dans le Wisconsin. À son arrivée, il a découvert que la charge ne serait prête que trois heures plus tard. Garcia a mentionné que le chauffeur pouvait attendre ces trois heures, mais cela le ferait rentrer trois heures plus tard, ce qui est difficile. Grâce à l'outil, une solution alternative a été trouvée : un fournisseur à cinq miles de l'emplacement initial avait une charge prête pour la même destination, permettant au chauffeur de respecter son emploi du temps initial. Un autre chauffeur a ensuite été assigné pour récupérer la charge initiale.

Vers une adoption plus large

Les projets développés avec l'outil de codage de Walmart peuvent être évalués et potentiellement déployés à grande échelle au sein de l'entreprise. Bien que l'outil de Garcia soit encore en phase de test, il pourrait bientôt être utilisé plus largement pour améliorer l'efficacité des opérations logistiques de Walmart.

Garcia, qui a commencé sa carrière chez Walmart à l'âge de 18 ans, n'aurait jamais imaginé concevoir un logiciel. "Si on m'avait dit qu'aujourd'hui je gérerais une zone et développerais des outils pour aider l'entreprise à croître, je ne l'aurais pas cru", conclut-il.