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La Poste

La Poste accélère radicalement ses projets d'IA avec Prevision Enterprise AI Platform.

Prevision.io nous a permis de diviser par 4 le time-to-market de nos projets d’IA.

Rachid Alili,

Chief Data Scientist & Data Governance / Groupe La Poste

À propos de La Poste

La Poste est l’une des plus grandes entreprises françaises et est responsable de ses services postaux. Aujourd’hui, La Poste est un groupe diversifié dont la banque de détail, la logistique, la livraison de colis et les services digitaux représentent une part croissante de son chiffre d’affaires. Le Groupe La Poste est présent dans 44 pays à travers le monde et réalise 30% de ses 26 milliards d’euros de chiffre d’affaires à l’international.

Une quête pour optimiser le dernier kilomètre

La livraison des colis est devenue un domaine critique et intensément concurrentiel de l’économie numérique.

Les opérations de courrier et de colis ont beaucoup en commun. Cependant, contrairement aux lettres, le destinataire d’un colis paie généralement la prestation en sus d’un achat. Pour cette raison, les acheteurs en ligne sont extrêmement exigeants en termes de rapidité, de commodité, de fiabilité et de visibilité. Cependant, ils sont également sensibles aux prix. 

De même, pour les marchands, la logistique du dernier kilomètre est un élément clé de l’équation économique qui représente généralement une part substantielle des frais d’envoi. C’est également un facteur décisif dans l’expérience client.

Sous la pression d’optimiser les itinéraires et les processus de livraison, les commerçants et les acteurs de la logistique pratiquent tous une forme d’arbitrage : ils sous-traitent au moins-disant.

Utiliser l'IA d’entreprise pour mieux prédire les créneaux de livraison

La Poste souhaitait accroître la visibilité et le contrôle dont elle disposait sur la planification de ses livraisons, qui eux-mêmes souvent tributaires des sous-traitants. En effet, à l’époque, la précision de ses créneaux de livraison estimés était limitée à une demi-journée ou 2 heures au mieux. Cependant, ces estimations étaient généralement inexactes. L’une des conséquences directes est que les créneaux de livraison indiqués pour les clients ne sont pas respectés.

La Poste dispose de beaucoup de données de suivi et de traçabilité. Cependant, elles ne racontaient pas toute l’histoire car les opérateurs scannaient beaucoup d’articles à la fois en mode “burst”. Ces données étaient difficiles à exploiter car plusieurs articles partageaient les mêmes données d’horodatage et de localisation et étaient donc difficiles à réconcilier.

Afin à la fois d’améliorer la satisfaction de ses clients et d’avoir un avantage opérationnel sur la concurrence, La Poste a décidé d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer la fiabilité de ses créneaux de livraison.

Grâce à la plateforme Prevision, les équipes data science de La Poste ont rapidement pu exploiter les données de tracking disparates fournies par ses propres opérations et celles de ses partenaires commerciaux. Cela a permis à La Poste de modéliser le comportement des délais de livraison réellement constatés. 

L’application métier résultante est capable de prédire de manière plus fiable les créneaux de livraison que les solutions alternatives. La Poste bénéficie d’une visibilité opérationnelle renforcée. Plus particulièrement, les destinataires reçoivent désormais une notification précisant le créneau de livraison d’une heure, ce qui a conduit à une amélioration substantielle de la satisfaction clients et à une baisse des volumes de plaintes.

La data science accélérée pour tous

La Poste prévoit désormais d’utiliser la plate-forme Prevision pour analyser les descriptifs des colis internationaux. Cela lui permettra de les classifier automatiquement et d’appliquer les tarifs douaniers appropriés face à des volumes croissants – même sur des articles de moindre valeur, comme l’exige de plus en plus le législateur. 

Cette initiative s’inscrit dans une démarche plus large visant à permettre aux métiers de La Poste d’adopter une approche de citizen data scientist. En d’autres termes, les rendre plus autonomes dans leurs projets de data science futurs et ainsi libérer les ressources des équipes de data science.

En effet, des cycles plus rapides sont essentiels non seulement pour augmenter l’agilité et réduire les coûts mais aussi pour permettre à La Poste de réduire le coût de mise en place de projets pilotes.« Nous voulons démocratiser l’IA, la rendre plus accessible et explicable à nos utilisateurs métier, et livrer ses promesses plus rapidement », a déclaré Rachid Alili, Chief Data Scientist du Groupe La Poste. « Nous avons constaté une amélioration des coûts d’infrastructure et de run sur un ratio de 10 en cible. Surtout, la plateforme Prevision.io nous a permis de réduire le time-to-market de nos projets d’IA d’un facteur 4. »

4X
Réduction du délai de mise sur le marché

4X
Gain en ressource data-scientists

10X
Amélioration des coûts d’infrastructure et d’exploitation informatique

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