Catalyseur pour la préparation de commandes à haute variabilité
Dans cet article, découvrez comment les centres de distribution modernes intègrent l’intelligence artificielle (IA) pour optimiser leurs opérations. Nous expliquons également comment l’IA, combinée aux logiciels et à la vision industrielle, permet de relever les défis complexes de la préparation de commandes composées de produits variés.
L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le fonctionnement des centres de distribution. Jadis considérée comme expérimentale, l’IA s’impose désormais dans les entrepôts modernes, portée par des gains opérationnels mesurables et une confiance croissante au sein de l’industrie. Selon le rapport annuel sur l’industrie du MHI (2025), 28 % des répondant(e)s utilisent déjà l’IA dans leurs opérations d’entrepôt, et ce taux devrait atteindre 82 % d’ici 2030. Plus de la moitié (52 %) estiment que l’IA pourrait bouleverser le secteur ou offrir un avantage concurrentiel notable.
À mesure qu’elle devient plus accessible et performante, l’impact de l’IA se manifeste surtout dans les améliorations concrètes qu’elle apporte aux tâches quotidiennes des centres de distribution.
Comment l’IA est-elle utilisée dans les centres de distribution ?
L’IA, et plus récemment l’IA physique, est désormais utilisée à plusieurs niveaux dans les centres de distribution modernes, où elle améliore de nombreuses fonctions clés de l’entrepôt. En voici quelques exemples :
- L’IA optimise les processus de préparation de commandes en analysant les flux de travail et en améliorant l’ordonnancement des tâches.
- L’IA renforce les activités de réapprovisionnement en anticipant les variations d’inventaire et en réduisant les risques d’interruption.
- Les décisions assistées par logiciel, combinées à l’optimisation qu’offre l’IA, rendent également la planification des déplacements des véhicules plus dynamiques, en s’adaptant aux conditions en temps réel sur le plancher (chariots élévateurs, AMR, AGV ou transpalettes).
- Les systèmes de vision artificielle, un sous‑ensemble majeur de l’IA, jouent un rôle de plus en plus important. Leur capacité à identifier, classer et localiser les produits leur permet de s’adapter à l’évolution constante des emballages, des formats et des variations de SKU. Ceci est un atout essentiel dans les secteurs où les cycles de vie des produits sont courts et le renouvellement des emballages sont fréquents.
La tendance est claire : l’IA ne relève plus de l’automatisation futuriste, mais vise avant tout à rendre les opérations existantes plus efficientes, plus adaptables et plus résilientes.
L’IA physique comme catalyseur de la préparation de commandes à forte mixité et haute variabilité
La préparation de palettes mixtes est l’un des exemples les plus convaincants de la valeur apportée par l’IA.
- Quel est le principal défi lié à la préparation de commandes ? De nombreux centres de distribution et de traitement des commandes assemblent des commandes mixtes destinées à des détaillants, à des magasins ou à des consommateur(rice)s en ligne. Cette tâche exige un niveau de précision très élevé, en particulier lorsque les opérateur(rice)s ou les robots doivent prélever des articles à partir de palettes sources, de bacs ou de caisses.
- Comment ce défi était-il géré auparavant ? Historiquement, chaque nouveau SKU, ou même une simple modification des visuels d’emballage, nécessitait une mise à jour manuelle des programmes de traitement d’images. Cette approche créait des goulots d’étranglement opérationnels et augmentait la dépendance envers des équipes de programmation spécialisées.
- Comment l’IA contribue-t-elle à résoudre ce défi ? Grâce à la vision artificielle alimentée par l’IA, le système n’a plus besoin de règles entièrement prédéfinies : il apprend à reconnaître les produits, quels que soient les changements d’emballage. Que l’étiquette soit redessinée, qu’un visuel promotionnel soit ajouté ou qu’une variante saisonnière apparaisse, le système continue de fonctionner sans nécessiter de programmation supplémentaire.
Exemples de systèmes de vision artificielle pilotés par l’IA
Un exemple concret se trouve dans la fonction de dépalettisation du système RAPTOR, une solution à deux robots qui automatise la préparation de commandes pour des produits à forte rotation comme la bière ou les boissons gazeuses. Le robot de dépalettisation prélève les produits d’une palette source (un par un) et les transfère dans un système de stockage temporaire. Grâce au traitement d’images alimenté par l’IA, le système identifie et localise automatiquement le prochain produit à saisir, même lorsque de nouveaux emballages sont introduits, sans qu’aucune nouvelle programmation ne soit nécessaire pour intégrer de nouveaux SKU.
Cette flexibilité est tout aussi précieuse dans les environnements de commerce en ligne. Lors de la préparation de caisses d’expédition contenant plusieurs SKU destinés aux consommateur(rice)s, l’IA permet aux systèmes automatisés de reconnaître instantanément les articles, même lorsque de nouvelles couleurs ou de nouveaux visuels apparaissent, sans interrompre les opérations pour effectuer des ajustements logiciels. C’est d’ailleurs le cas dans la cellule d’encaissage robotisé (pick & pack) illustrée ici-haut.
Pourquoi l’IA et les logiciels forment-ils une combinaison puissante ?
Les capacités de l’IA deviennent encore plus efficaces lorsqu’elles sont intégrées à un écosystème logiciel plus large au sein d’un entrepôt (WMS, WES ou NūLogik). Les systèmes logiciels assurent la structure et l’orchestration : ils gèrent le réapprovisionnement, séquencent les commandes et optimisent les trajets de prélèvement. L’IA, quant à elle, ajoute une couche d’adaptabilité face aux variations et imprévus du monde réel.
Cette combinaison garantit la continuité opérationnelle, même lorsque les gammes de produits évoluent rapidement. Les flux de travail restent stables et performants, permettant aux centres de distribution de s’adapter à la diversité des SKU sans nécessiter d’interventions régulières.
Résumé des principaux avantages de la préparation de commandes assistée par l’IA
- Polyvalence : Les systèmes dotés d’IA peuvent s’adapter à de nouveaux visuels d’emballage sans nécessiter de mises à jour de programmation. Cette flexibilité réduit les temps d’arrêt et assure une continuité fluide des opérations, même dans les environnements où les produits sont fréquemment renouvelés.
- Simplicité d’utilisation : Les équipes d’entrepôt n’ont plus besoin de solliciter des fournisseurs ou des programmeur(euse)s à chaque changement de design d’un emballage du produit. L’IA gère la variabilité visuelle via l’apprentissage, permettant au système de fonctionner de manière stable et continue.
- Préparation à l’avenir : Comme de nouveaux produits et variations d’emballage apparaissent constamment, les centres de distribution bénéficient d’un système capable d’évoluer avec les changements du marché. L’IA offre cette capacité, rendant la préparation des commandes plus résiliente et durable dans le temps.
Conclusion
L’IA a dépassé le stade de l’innovation conceptuelle pour devenir un outil fiable et concret, améliorant réellement les opérations au sein des centres de distribution. Sa capacité à gérer la variabilité des emballages et formats de produits, à soutenir des flux de travail efficaces et à réduire la dépendance à la programmation démontre toute sa valeur sur le terrain.
À mesure que la diversité des SKU augmente et que les attentes des consommateur(rice)s se resserrent, l’IA physique offre une base adaptable et évolutive pour la préparation de commandes et d’autres fonctions clés dans les entrepôts. Elle renforce les solutions d’automatisation existantes, permettant aux organisations de maintenir un débit élevé, de réagir rapidement aux changements de produits et d’opérer avec une plus grande confiance à travers l’ensemble de leur réseau de distribution.