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L’intelligence artificielle sur-mesure pour la logistique et les transports

L'IA et la Recherche Opérationnelle, le duo gagnant pour optimiser votre logistique !


Les secteurs de la logistique et du transport doivent faire face à de multiples contraintes afin de répondre aux demandes des clients et aux enjeux économiques et environnementaux.

Forte de son expertise en Data Science et IA, Probayes est capable de coupler la Recherche Opérationnelle à la prévision et si nécessaire à la vision pour mettre en œuvre des stratégies de gestion robustes.

Une réponse aux principaux enjeux de votre secteur d'activité :

  • Optimiser les tournées de livraison ou de collecte et les tournées de maintenance pour réduire les coûts, les temps et l'empreinte carbone
  • Gérer les stocks et les approvisionnements pour réduire les coûts et éviter les ruptures ou le surstockage
  • Planifier les ressources matérielles (gestion des flottes de machines, d'ordinateurs, de salles, etc.)
  • Planifier les ressources humaines (personnel hospitalier, conducteurs de poids-lourd, etc.)
  • Concevoir les chaînes logistiques et optimiser la supply chain
  • Optimiser les processus pour automatiser les tâches répétitives (gestion des commandes, expéditions, etc.)
  • Concevoir les réseaux de transport (de marchandises ou de passagers) et optimiser leur taux d'occupation (Yield Management)
  • Améliorer et personnaliser le service client

Un large panel d’outils algorithmiques, testés et mis en pratique dans les nombreux cas d’usage

Ce qu’il est possible de faire avec Probayes
Avec + de 150 projets par an, nous avons d’autres cas d’usage à vous présenter...
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Des compétences transverses pour couvrir l’ensemble de vos besoins

Le Machine Learning (ML), ou apprentissage automatique, est une branche clé de l'Intelligence Artificielle. Il utilise des techniques permettant à un programme d'apprendre à accomplir des tâches à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque cas spécifique. Cette méthode est particulièrement efficace pour résoudre des problèmes complexes où la modélisation traditionnelle est limitée.

Le Deep Learning, branche du ML, utilise des réseaux de neurones profonds pour extraire des représentations complexes des données.

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La Recherche Opérationnelle, vous aidera à prendre une décision optimisée face un problème contraint, dans un temps raisonnable. L’Optimisation Combinatoire vous permettra de prendre la meilleure décision possible parmi un nombre potentiellement important d’alternatives. Ces deux disciplines guident les dirigeants dans leurs choix stratégiques, tactiques et opérationnels.

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Le Traitement Automatique des Langues (TAL), ou Natural Language Processing (NLP), vise à analyser et produire du langage humain. 
Quant à l’Intelligence Artificielle Générative, elle permet de créer divers types de contenus, tels que du texte, des images, du son ou de la vidéo, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour la langue écrite et orale.

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La vision par ordinateur vise à reproduire le système visuel humain, permettant aux ordinateurs d'identifier et de traiter des objets dans des images et des vidéos avec une précision parfois supérieure à celle des humains. Elle utilise des méthodes comme le Deep Learning et le traitement d'image pour transformer les données visuelles en informations compréhensibles. La fusion de capteurs (image, lidar, radar) améliore la précision et la robustesse des résultats dans des environnements hétérogènes.

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Une collaboration étroite
avec les équipes métiers du client

  • Image Conformité, risque et juridique

    Conformité, risque et juridique

  • Image Finance d'entreprise & Achat

    Finance d'entreprise & Achat

  • Image Marketing, Administratif, Commerce et relation clients

    Marketing, Administratif, Commerce et relation clients

  • Image Production, qualité & Supply chain

    Production, qualité & Supply chain

  • Image Ressources Humaines

    Ressources Humaines

Pour embarquer la forte complexité des marchés liés à la logistique et au transport et la multitude de sources de données, les équipes Probayes mettent en place une collaboration étroite avec les équipes métiers du client.
La transparence est le maître-mot de cette collaboration, permettant ainsi aux équipes de progresser ensemble lors des développements du projet. L’équipe métier client va pouvoir mieux comprendre la méthodologie de mise en place de l’I.A. dans son contexte, tandis que l’équipe Probayes va affiner sa compréhension des enjeux et contraintes spécifiques au domaine du client. Cette collaboration permet de nouer des partenariats sur le long terme.
 
 
Parmi nos clients automobiles :
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