Taille et part du marché de l’IA générative dans la logistique, par composant (logiciel, solution) ; Déploiement; Utilisateur final - Analyse SWOT, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

IA générative dans le secteur de la logistique : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Concentrez-vous sur la réduction des coûts, la résilience et la durabilité : le transport et la logistique représentent une immense valeur économique. Selon le rapport Global Trade Update de la CNUCED, le commerce mondial a culminé à 28 500 milliards de dollars en 2021, soit une multiplication par dix depuis 1980, tandis que le secteur mondial de l'intralogistique représentait 47,2 milliards de dollars en 2022 et devrait atteindre 45,5 milliards de dollars d'ici la fin de 2030, avec un TCAC de 15 %.  Ces chiffres soulignent l’étendue des réseaux de transport qui soutiennent le commerce et la mondialisation depuis des années. Une logistique efficace et des chaînes d'approvisionnement robustes constituent un élément crucial pour alimenter des opérations commerciales fluides dans tous les secteurs.
  
  Les systèmes d'IA générative prédisent les tendances de la demande des clients, les perturbations possibles à l'aide de données historiques et les problèmes d'inventaire, ce qui optimise les niveaux de stock et minimise les pénuries. Une évolution de l’analyse prédictive vers l’analyse prescriptive est prévue pour automatiser les composants clés du flux de travail à l’avenir. Ici, l’IA générative occupera une place centrale en raison de l’augmentation du volume de données générées. On estime que les données générées équivaudront à 200 milliards d'iPhone 14, soit environ 181 zettaoctets d'ici 2025. Ces données, associées à une puissance de calcul croissante, permettent la création de modèles sophistiqués pour des tâches complexes.
  
  La montée en puissance des protocoles environnementaux, sociaux et de gouvernance d'entreprise (ESG) a une forte influence sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement. La transparence en termes d'émissions de substances nocives, d'empreinte carbone et de pratiques de travail conformes sont sur le point de devenir plus contraignantes et plus strictes. Malgré les coûts initiaux élevés, la génération IA dans la logistique deviendra inestimable pour les entreprises afin de répondre aux normes ESG. Les investissements dans les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) rationalisent l'exécution des commandes, l'inventaire et la coordination de la livraison par kilomètre. En juin 2022, Logiwa a reçu un financement de 16,4 millions de dollars dans le cadre de son cycle de série B pour le développement d'algorithmes d'analyse et d'automatisation avancés intégrés à l'IA pour sa plateforme WMS. Cette solution basée sur le cloud augmente l'efficacité du travail de 40 % et la capacité de traitement des commandes de 200 %.
• L'accent croissant sur les tactiques d'analyse des ventes et du marketing : des données de vente et de marketing plus précises peuvent être obtenues grâce aux systèmes d'IA générative. En tirant parti de solutions basées sur l'IA, les prestataires de services logistiques peuvent mieux prédire l'évolution de la situation de leurs clients. prochaines étapes en analysant le comportement des clients et en appliquant des analyses prédictives. Les entreprises de services logistiques peuvent acquérir un avantage concurrentiel et améliorer leur efficacité en utilisant des solutions basées sur l'IA pour suivre les tendances du marché et prendre des décisions basées sur les données. Les statistiques de vente et de marketing ont donc été utilisées pour identifier les clients potentiels.
• L'émergence de solutions innovantes : la création de solutions créatives par différents acteurs du secteur est une tendance notable de l'IA générative dans le secteur de la logistique. Ces initiatives de pointe changent le paysage de l'IA générative dans la logistique en utilisant des alliances avec des entreprises bien établies pour fournir des solutions distinctives et personnalisées. La demande est prédite avec plus de précision grâce à l’IA générative. Les algorithmes d’IA peuvent estimer les tendances de la demande en évaluant de grands ensembles de données. Cela permet aux organisations logistiques de réduire les ruptures de stock et d'optimiser la gestion des stocks.

Défis

• Visibilité insuffisante : même si l'IA générative présente de nombreux avantages dans le secteur de la logistique. Dans le secteur de la logistique, l’IA générative présente plusieurs inconvénients comme le manque de transparence entre fournisseurs et clients. Sans nécessiter de participation humaine, l’IA générative fournit aux consommateurs des solutions directes, mais cela peut entraîner des problèmes de visibilité chez les clients. Une communication insuffisante et un manque d'ouverture entre les parties prenantes concernées pourraient potentiellement entraver le développement de l'IA générative sur le marché de la logistique.
• L'intégration peut être complexe : il peut être difficile d'intégrer l'IA générative dans les systèmes logistiques. De nombreuses entreprises de logistique utilisent des systèmes obsolètes qui pourraient ne pas être compatibles avec les dernières innovations en matière d'IA. Ces remplacements ou mises à niveau du système peuvent être coûteux et prendre beaucoup de temps. Des connaissances et des capacités spécialisées sont nécessaires pour mettre en œuvre l’IA générative. Il peut s'avérer très difficile et coûteux de former la main-d'œuvre à l'utilisation et à l'exploitation des technologies d'IA.