Cette formation propose une immersion concrète dans l'application de l'intelligence artificielle aux enjeux logistiques des entreprises industrielles. Les participants apprendront à analyser les flux physiques et informationnels pour identifier des leviers d'optimisation via des solutions IA adaptées. La journée alterne apports théoriques ciblés et ateliers pratiques sur outils du marché (simulations, tableaux de bord automatisés, algorithmes de prédiction). L'objectif est de rendre autonomes les professionnels pour initier des projets IA dans leur service logistique, en s'appuyant sur des scénarios réalistes et des bonnes pratiques sectorielles.
Toute personne impliquée dans l'organisation des flux physiques et informationnels en entreprise industrielle, souhaitant moderniser ses processus par l'IA.
Expérience professionnelle en gestion de flux logistiques ou supply chain. Connaissances de base en outils bureautiques (Excel) appréciées.
Définition des concepts clés : machine learning, vision par ordinateur, traitement automatique du langage. Spécificités de l'IA appliquée aux flux physiques. Distinction entre données structurées et non structurées dans la supply chain. Étude des cas d'usage prioritaires : optimisation des tournées, gestion des stocks, maintenance prédictive. Présentation des familles d'outils : logiciels SaaS, solutions open source, algorithmes sur étagère.
Méthodologie pour cartographier les flux physiques et informationnels. Identification des points de friction via l'analyse de données (délais, coûts, qualité). Techniques de nettoyage et préparation des données pour les modèles IA. Atelier pratique : analyse d'un jeu de données logistique avec Python (librairies Pandas, Matplotlib). Visualisation des résultats pour décisionnel.
Présentation de 3 solutions opérationnelles : logiciel de planification intelligente, outil de prédiction des stocks, plateforme de suivi en temps réel. Démonstration de configurations type : intégration avec les ERP existants, paramétrage des seuils d'alerte. Focus sur les outils no-code/min-code pour une mise en œuvre rapide sans compétences techniques approfondies.
Étude de cas réels d'entreprises industrielles ayant implémenté l'IA dans leur logistique. Analyse des gains : réduction des coûts de 15%, baisse des ruptures de stock de 20%, amélioration des délais d'expédition. Identification des pièges à éviter : qualité des données, résistance au changement, ROI des projets. Atelier : élaboration d'un plan d'action personnalisé pour son entreprise.
Méthodologie pour lancer un projet IA en logistique : cadrage, sélection des outils, constitution de l'équipe projet, gestion des risques. Checklist des KPI à suivre. Rôle des différents acteurs : métiers, data scientists, DSI. Présentation des aides financières disponibles (OPCO, France 2030). Échanges sur les retours d'expérience des participants.
Quiz final de 15 questions pour valider la compréhension des concepts clés et l'acquisition des compétences opérationnelles.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.