Sûr de sa data, Shippeo lance une plateforme IA pragmatique
Le spécialiste de la visibilité en temps réel du transport multimodal, Shippeo vient de déployer sa plateforme Shippeo IA. Il s’agit d’une bibliothèque d’applications permettant d’obtenir des réponses très simples jusqu’à des analyses beaucoup plus poussées à partir des données contextualiser disponibles dans la plateforme et des analyses des experts Shippeo et de leurs partenaires.
Le jeudi 6 novembre, lors de leur événement annuel Visibility Now ! les fondateurs de Shippeo, Lucien Besse (COO) et Pierre Khoury (CEO), ont dévoilé à environ 200 clients et prospects européens leur nouvel outil intégré Shippeo IA. Il s’agit en surface d’une bibliothèque d’applications, dont le développement a été rendu possible par un travail de fond des équipes de Shippeo, derrière le directeur produit, Anand Medepalli et le manager produit IA, Thibault Jouannin. « Cela nous a pris six mois à un an. Nous avions la chance de le faire à partir d’une base très saine de données unifiées », explique Pierre Khoury.
Pour les équipes de Shippeo, le préalable la qualité de la data est et restera un critère indispensable de déploiement de l’IA. « Une des principales barrières qui empêchent les plateformes de passer à l’échelle est la qualité de la data. Seuls 12 % des organisations considèrent qu’elles ont suffisamment de données de qualité pour faire passer l’IA à grande échelle », a en effet rappelé Lucien Besse aux chargeurs réunis à Paris en présence de ses 17 partenaires. La qualité de la donnée est bien l’un des trois piliers de Shippeo a parts égales avec les fondamentaux historiques de la société : connecter des transporteurs et améliorer la précision des ETA. « Notre capacité à apporter de la donnée et à la contextualiser est la pierre angulaire de notre plateforme », confirme Anand Medepalli.
La bibliothèque d’agents IA de Shippeo IA permet aux clients d’avoir accès à leurs informations de manière beaucoup plus intuitive à partir d’un agent conversationnel : des informations très simples ou très développées, à la demande. « Tous ces agents IA sont conçus pour fonctionner indépendamment pour vous apporter des réponses quand vous en avez besoin, mais aussi pour associer nos forces et vous apporter des réponses plus poussées quand vous en avez besoin », explique Thibault Jouannin. En s’appuyant sur cette profondeur d’analyse, Shippeo entend notamment se positionner comme un outil de pilotage de la performance des transporteurs.
Deux premières applications sont d’ores et déjà disponibles : Shippment Tracker et Data Quality Agent. Une vingtaine d’autres seront bientôt mises à disposition dans cette bibliothèque.
A l’occasion de l’événement parisien du 6 novembre, d’autres nouveautés ont été mises en avant : une mappemonde interactive sur laquelle le chargeur peut connaître les ETA de tous les bateaux, y compris ceux sur lesquels ses produits ne se situent pas ; plus de configurabilité dans la manière dont sont présentées les ETA et moins d’informations demandées aux clients.
Pierre Khoury : la qualité de la donnée dépend à la fois d’éléments techniques et humains mais aussi d’aspects opérationnels
Dix-sept partenaires vous ont accompagné dans l’organisation de votre événement annuel VisNow. Quelle est leur importance dans votre développement ?
Nous travaillons avec plus d’une centaine de partenaires, ERP, TMS, WMS, SSII, ou encore des solutions plus spécialisées, notamment dans le calcul de CO2. La supply chain est par nature complexe et nous ne pouvons pas tout faire. Une part importante de la valeur réside donc dans l’interconnexion avec des partenaires importants.
L’un des axes fondamentaux de votre croissance internationale reste les transporteurs avec lesquels vous êtes connectés. Quelle est l’ampleur de ce réseau aujourd’hui ?
Nous avons connecté environ 200 000 transporteurs. Notre empreinte est devenue globale. Nous sommes nés en Europe, nous y restons donc plus fort mais nous avons aussi beaucoup de transporteurs en Amérique du Nord et en Asie. De la même manière, nous sommes nés par la route pour des camions complets, puis nous nous sommes étendus au LTL et au parcel, avant, il y a 5 ans, de débuté l’aventure dans l’océan, le multimodal et le rail. Aujourd’hui, 40 % du fret que nous suivons est en multimodal. Le cas d’usage le plus fréquent est route, océan, route ou route, océan, rail, route. Nous venons également de développer des connexions avec les compagnies aériennes.
Nous sommes maintenant capables d’onboarder les transporteurs en quelques jours. Nous avons créé 800 télématiques et, chaque trimestre, nous créons des milliers de connexions TMS avec des transporteurs ou encore avec des donneurs d’ordres.
Qu’est-ce qui s’oppose à étendre d’avantage votre base de fournisseurs connectés ?
La dimension technique étant aujourd’hui particulièrement maîtrisée, le plus important, consiste à prendre le temps nécessaire avec ces transporteurs pour qu’ils nous expliquent comment ils opèrent les flux et leurs contraintes opérationnelles. Certains font du pré-chargement, d’autres du rail-route, d’autres encore de la décroche-raccroche avec une bascule de tracteur pendant la nuit, etc. Ce sont autant de réalités opérationnelles dont nous devons discuter avant de commencer à travailler ensemble.
Quels sont à vos yeux les déterminants fondamentaux de la qualité de la donnée que vous citez comme le socle de votre agent IA ?
La qualité de la donnée tient à trois points. Le premier est le taux de transporteurs connectés et de donnée intégrée. Le deuxième est le taux de complétion des ordres de transport. La donnée à notre disposition est-elle une représentation fidèle de la réalité ? Combien suivons-nous exactement d’ordres de transport ? Quel est le degré de fraicheur de nos informations ? Le troisième point est la qualité de prédiction de l’ETA.
Une grande proportion de la qualité de la donnée dépend donc d’actions humaines plus que de technologie.
Je pense que la qualité de la donnée dépend à la fois d’éléments techniques et humains mais aussi d’aspects opérationnels. C’est précisément pour cela que nous devons prendre le temps de bien comprendre comment fonctionnent les transporteurs.
Que vous apporte l’IA sur ce sujet de la qualité de la donnée ?
L’IA permet d’aider à comprendre ce qu’il se passe avec des dashboards et différents outils. Shippeo IA permet à nos utilisateurs d’accéder plus facilement à ces informations, avec de la donnée propre, au bon endroit, bien formatée, fiable, et des LLM bien configurés, adaptés pour produire des réponses pertinentes grâce à un apprentissage du contexte du client.
Comment avez-vous pris en compte la question de la sécurité de la donnée dans le développement de cet outil IA ?
Nous avons sorti une charte d’IA très stricte, sur l’utilisation de la donnée, quelles données peuvent être partagées. Nous nous sommes assurés qu’il n’y ait pas de données clients qui sortent et qui servent à entraîner d’autres LLM. Nous travaillons avec des grands comptes très sensibles à ces sujets, notamment en Allemagne où les sujets de data Privacy sont suivis de très près.