Stef confie l’optimisation de ses plans de transport à la start-up DCbrain, spécialiste de l’Intelligence Artificielle. A la clé : une exploitation plus vertueuse de son réseau de transport, une efficacité énergétique améliorée et une capacité d’anticipation accrue pour faire face aux pics d’activités. Cette solution qui s’appelle INES (Intelligent Network Solution), permet au transporteur d’optimiser les activités de son réseau d’agences. « Nous déployons cette technologie sur la totalité de nos filiales transport flux frais en France. Ainsi nous réduirons notre empreinte carbone, et nous serons également plus réactifs pour adapter nos schémas opérationnels en fonction des variations d’activité », prévoit Damien Chapotot, Directeur général délégué de Stef Transport. La technologie d’IA hybride utilisée par Stef fait appel à un jumeau numérique. Pour analyser les données issues de ses réseaux, les convertir en décisions métier et business, Stef s’appuie ainsi sur des bases et jeux de données sous forme de graphes relationnels qui permettent de créer des doubles digitaux et d’intégrer la complexité d’un réseau. Le spécialiste du froid peut ainsi simuler ses plans de transports, prédire des événements, identifier des anomalies et disposer de recommandations d’optimisation en temps réel. « Le couple IA/ML n’est pas l’ennemi de l’humain mais un complément à haute valeur ajoutée pour optimiser l’activité des équipes métier. Grâce à la data et à l’outil INES, Stef optimisera la performance de sa supply chain, la rendra plus agile et écologiquement plus responsable », commente Benjamin de Buttet, COO et cofondateur de DCbrain. JPG
