FedEx utilise l’IA pour modifier le fonctionnement du suivi et des retours des colis pour les grandes entreprises expéditeurs. Pour les entreprises qui transportent de gros volumes de marchandises, le suivi ne s’arrête plus lorsqu’un colis quitte l’entrepôt. Les clients attendent des mises à jour en temps réel, des options de livraison flexibles et des retours qui ne se transforment pas en tickets d’assistance ou en retards.
Cette pression pousse les entreprises de logistique à repenser la façon dont le suivi et les retours fonctionnent à grande échelle, en particulier au sein des chaînes d’approvisionnement complexes.
C’est là que l’intelligence artificielle commence à passer des projets pilotes aux opérations quotidiennes.
FedEx prévoit de déployer des outils de suivi et de retour basés sur l’IA, conçus pour les entreprises expéditeurs, selon un rapport de PYMNTES. Les outils visent à automatiser les tâches de routine du service client, à améliorer la visibilité sur les expéditions et à réduire les frictions lorsque les colis doivent être réacheminés ou renvoyés.
Plutôt que de se concentrer sur les chatbots destinés aux consommateurs, les efforts se concentrent sur les flux de travail opérationnels qui se déroulent en coulisses. Ce sont les systèmes sur lesquels les entreprises clientes s’appuient pour gérer les exceptions, les retours et les modifications de livraison sans intervention manuelle.
Comment FedEx applique l’IA au suivi des colis
Les systèmes de suivi traditionnels indiquent aux clients où se trouve un colis et quand il pourrait arriver. Le suivi basé sur l’IA va encore plus loin en utilisant les données historiques de livraison, les modèles de trafic, les conditions météorologiques et les contraintes du réseau pour signaler les retards potentiels avant qu’ils ne surviennent.
Selon le PYMNTES rapport, les outils d’IA de FedEx sont conçus pour aider les entreprises expéditeurs à anticiper les problèmes plus tôt dans le processus de livraison. Au lieu de réagir aux délais de livraison manqués, les expéditeurs peuvent être en mesure de réacheminer les colis ou d’informer les clients à l’avance.
Pour les entreprises qui expédient des milliers de colis par jour, ce changement est important. De petites améliorations de la précision des prédictions peuvent réduire les appels d’assistance, abaisser les taux de remboursement et améliorer la confiance des clients, en particulier dans les chaînes d’approvisionnement de la vente au détail, des soins de santé et de la fabrication.
Cette approche reflète également une tendance plus large dans le domaine des logiciels d’entreprise, dans laquelle l’IA est intégrée aux systèmes existants plutôt que présentée comme des outils autonomes. L’objectif n’est pas de remplacer les équipes logistiques, mais de minimiser le nombre de décisions manuelles qu’elles doivent prendre.
Les retours sont un problème opérationnel et non un problème client
Les retours sont l’un des éléments logistiques les plus coûteux. Pour les entreprises expéditeurs, en particulier celles du commerce électronique, les retours affectent la capacité des entrepôts, la planification des stocks et les coûts de transport.
Selon PYMNTESles outils de retour basés sur l’IA de FedEx visent à automatiser certaines parties du processus de retour, notamment la génération d’étiquettes, les décisions d’acheminement et les mises à jour de statut. Les entreprises qui utilisent l’IA pour déterminer le chemin de retour le plus efficace peuvent être en mesure de réduire les retards et d’éviter de renvoyer les articles au mauvais établissement.
Il s’agit moins de commodité que de discipline opérationnelle. Les retours qui restent inutilisés ou transitent par le mauvais canal créent des coûts et de l’incertitude tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Les systèmes d’IA formés sur les modèles de retour passés peuvent aider à standardiser les décisions qui étaient auparavant traitées au cas par cas.
Pour les entreprises clientes, ce type d’automatisation prend en charge l’évolutivité. À mesure que les volumes de retour fluctuent, en particulier pendant les hautes saisons, les systèmes qui s’ajustent automatiquement réduisent le besoin de personnel temporaire ou de remplacements manuels.
Ce que dit l’approche de suivi de l’IA de FedEx sur l’adoption par les entreprises
Ce qui ressort de l’approche de FedEx, c’est à quel point le cas d’utilisation de l’IA est étroitement ciblé. Il n’y a pas d’affirmations générales sur la transformation ou la réinvention. L’accent est mis sur la réduction des frictions dans les processus déjà existants.
Cela reflète la façon dont d’autres grandes organisations adoptent l’IA en interne. Dans un contexte différent, Microsoft a décrit un modèle similaire dans son article. L’entreprise a expliqué comment les outils d’IA ont été déployés progressivement, avec des limites, des règles de gouvernance et des boucles de rétroaction claires.
Alors que le cas de Microsoft se concentre sur le travail du savoir et celui de FedEx sur les opérations logistiques, la leçon sous-jacente est la même. L’adoption de l’IA a tendance à fonctionner mieux lorsqu’elle est appliquée à des activités spécifiques avec des résultats mesurables plutôt que de larges promesses d’efficacité.
Pour les entreprises de logistique, ces avantages incluent moins d’exceptions de livraison, des coûts de traitement des retours inférieurs et une meilleure coordination entre les partenaires d’expédition et les entreprises clientes.
Ce que cela signifie pour les entreprises clientes
Pour les entreprises utilisatrices finales, la décision de FedEx indique que les prestataires logistiques investissent dans l’IA comme moyen de répondre à des demandes d’expédition plus complexes. À mesure que les chaînes d’approvisionnement deviennent plus distribuées, la visibilité et la prévisibilité deviennent plus difficiles à maintenir sans automatisation.
Le suivi et les retours basés sur l’IA pourraient également changer la façon dont les entreprises mesurent les performances logistiques. Les entreprises peuvent se concentrer moins sur la vitesse de livraison que sur la rapidité avec laquelle les problèmes sont identifiés et résolus.
Ce changement pourrait influencer les décisions d’achat, les structures contractuelles et les accords de niveau de service. Les entreprises clientes peuvent commencer à se demander non seulement où se trouve une expédition, mais aussi dans quelle mesure le fournisseur anticipe les problèmes.
Les projets de FedEx reflètent une phase plus calme d’adoption de l’IA en entreprise. L’accent est moins mis sur l’expérimentation que sur l’intégration. Ces systèmes ne sont pas conçus pour attirer l’attention mais pour réduire le bruit des opérations que les clients ne remarquent qu’en cas de problème.
(Photo de Liam Kevan)
