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EVA
L’intelligence artificielle qui planifie, vérifie et coordonne votre logistique de bennes
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Contexte
Lalogistiquechantierreposeencoresurdesappelstéléphoniquesetuneplanificationmanuelle.EVA(Engineforvirtualanticipation)automatisecesprocessusetapporteuneintelligencecoopérativeaucœurdesopérations.
Défis à relever
Nereva simplifie la logistique du transport et répond aux enjeux de la gestion des demandes de transport
Planifier le transport de manière optimale
Une entreprise de transport doit répartir chaque jour ses demandes entre des camions aux capacités différentes, afin d’exécuter le plus de missions possible tout en limitant les temps morts. Cela implique de prendre en compte la compatibilité des tâches avec chaque véhicule, la dépendance entre les demandes successives (comme les passages par l’entrepôt), ainsi que les aléas fréquents sur les chantiers, retards, annulations, changements de priorité qui nécessitent une replanification rapide. L’objectif est de maximiser le nombre ou la valeur des missions réalisées tout en réduisant les coûts, en garantissant souplesse et réactivité en temps réel, ce qu’aucun système de planification statique ne permet aujourd’hui.
Vérification automatique
Lorsqu’un déchet est collecté, il est acheminé vers un centre de tri dont les capacités de traitement et les coûts varient. Une identification précise des déchets est donc essentielle pour éviter les erreurs environnementales, de facturation ou contractuelles. Dans Nereva, les chauffeurs doivent photographier chaque étape de leur service, mais rien ne garantit que ces images soient toujours pertinentes. C’est pourquoi un système de reconnaissance automatique des photos est nécessaire : il permettrait de valider les preuves, d’identifier les types de déchets présents dans les bennes et même d’optimiser les trajets en orientant les transporteurs vers le centre de tri le plus adapté. L’objectif est de développer ces modèles à partir des photos terrain collectées via Nereva.
Constitution d’un jeu de données
Grâce à l’application mobile des transporteurs, il sera possible de collecter un large éventail de données : trajets, vitesses, demandes, imprévus, retards, et bien plus encore. En garantissant l’anonymisation de ces données, elles pourront être mises à disposition pour différents projets, qu’ils soient académiques ou privés.
Explicabilité des résultats
Aujourd’hui, les responsables logistiques conservent un contrôle total sur la planification de leur entreprise. Lorsqu’un système intelligent intervient pour proposer des solutions, il est essentiel que ses résultats soient compréhensibles et acceptables pour eux. Chaque décision doit être explicable, et ses bénéfices clairement visibles, afin d’éviter toute perte de confiance ou de blocage dans l’adoption du système.
Résultats attendus
Chaque photo prise est validée automatiquement comme preuve
Un jeu de données ouvert regroupant toutes les informations
Une expérience utilisateur claire et compréhensible
Pouratteindrecesrésultats,EVAnes’appuiepassurunseulalgorithme,maissurplusieursagentsintelligentsspécialisésquicollaborententreeux;chacunétantdédiéàunetâcheprécisepourplusdejustesseetdeflexibilité.
Agents d’optimisation
Les agents d’optimisation sont chargés d’organiser les plannings de transport. Identiques et coopératifs, ils explorent différentes combinaisons pour répartir les demandes entre les camions de la manière la plus efficace possible, en limitant les trajets à vide et en s’adaptant aux imprévus du terrain.
Agents de détection
Les agents de détection utilisent des modèles capables d’identifier des éléments précis, comme une benne ou un type de déchet sur une photo.Ils peuvent être intégrés directement dans l’application mobile pour effectuer la détection en temps réel et garantir la qualité des preuves collectées sur le terrain.
Agents d’optimisation
Les agents de coordination assurent la communication entre les autres agents. Ils reçoivent de nouvelles informations, les redirigent vers les agents compétents et veillent à ce que chaque donnée soit utilisée au bon moment pour optimiser les décisions du système.
L’agentorchestrateurestreliéauxagentsdedétectionainsiqu’auxsous-espacesd’optimisation.Unsous-espaced’optimisationcorrespondàunepartieduproblèmeglobal,définiedemanièreàcequelesmodificationsquiysontapportéesn’affectentpaslesautressous-ensembles,maisuniquementlerésultatgénéral.Selonlesinformationsreçues,l’orchestrateurtransmetlesdonnéesauxagentslespluscompétents,puisenregistrelesrésultatsdanslabasededonnéesafinqu’ilspuissentêtreexploitésparNereva.
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Technologie et recherche
Du prototype à l’intelligence autonome
EVA évolue pas à pas, en passant de la recherche à l’application concrète. Chaque année marque une étape clé vers un système plus intelligent, plus autonome et parfaitement intégré aux opérations de transport et de construction.
2025
Fondations
Mise en place de l’architecture et des premiers agents intelligents.
Centralisation des données terrain issues de Nereva.
Premiers prototypes validés sur des cas réels.
2026
Intelligence terrain
Formation des agents de détection pour identifier les déchets.
Intégration des modèles dans l’application mobile.
Tests d’optimisation menés avec des logisticiens partenaires.
2027
Coopération et intégration
Collaboration entre agents pour enrichir les données.
Prise en compte de nouvelles variables comme la météo.
Déploiement d’EVA dans l’environnement réel, en rôle d’assistant.
2028
Autonomie et explicabilité
Agents capables d’ajuster les plannings en temps réel.
Modèles prédictifs pour anticiper la demande.
Décisions explicables et traçables pour plus de confiance.
Rejoignez le projet EVA
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