I - Pourquoi la planification est particulièrement complexe en grande distribution ?

Schémas de transport multi-dépôts et multi-rotations

Moins de kilomètres parcourus, meilleurs taux de remplissage, moins de véhicules mobilisés : l’impact est immédiat sur les coûts et l’empreinte carbone.

Multi-température et camions compartimentés

Frais, surgelé, sec : la tournée doit respecter des règles de compatibilité produit, de température dirigée (bi-température, tri-température), et souvent des compartiments à taille ajustable (avec plusieurs modes). On optimise alors à la fois le routage et l’utilisation de la capacité réellement disponible par compartiment.

Congestion aux quais

Un plan sur la carte peut être excellent… et pourtant impossible à exécuter. Pourquoi ? Parce que les quais de chargement et de déchargement ont une capacité limitée, avec des temps de pré-chargement, des files d’attente, des pauses conducteur, etc. Modéliser ces contraintes est souvent décisif pour maintenir le niveau de service.

Logistique inverse et contraintes de manutention

Retours magasins, récupération des palettes, mutualisation des livraisons de magasins et des ramasses fournisseurs : c’est la clé pour réduire les trajets à vide, mais cela ajoute des contraintes opérationnelles (LIFO, modélisation précise de la capacité du camion, temps de traitement…).

Passage à l’échelle

En grande distribution, la planification se fait souvent sur une fenêtre très courte (cut-off, aléas, replanification). Tenir des temps de calcul de l’ordre de la minute sur des milliers d’opérations devient un critère de succès, pas un “nice to have”.

II - Cas d’usage concret d’optimisation des approvisionnements

Pour un leader européen de la grande distribution, la mise en place d’un outil d’IA décisionnelle pour l’optimisation des tournées d’approvisionnement a permis de prendre en compte toutes ces contraintes métier, avec des résultats significatifs :

• -20% de taille de flotte
• -70% de recours à l’affrètement
• Passage à l’échelle sur des jeux de données de grande taille avec un temps de calcul inférieur à 2 minutes

Comment obtenir un planning optimal d’approvisionnement ?

1- Modéliser et paramétrer finement les contraintes métier : multi-température, temps de chargement/déchargement, compatibilités produits, rotations, double shift…

2- Simuler et optimiser dynamiquement : comparer, tester plusieurs scénarios, et ré-optimiser en temps réel en fonction des nouvelles données disponibles.

3- Arbitrer efficacement coûts, service et CO2 : choisissez le meilleur compromis entre vos différents objectifs (coût, distance, temps, qualité de service…).

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Dans le retail, la moindre inefficacité se répercute immédiatement sur les coûts, la qualité de service et l’empreinte environnementale. Ainsi, la planification des tournées en grande distribution ne peut plus reposer sur des approches simplifiées ou figées. La complexité opérationnelle impose des outils capables de modéliser finement la réalité terrain, de passer à l’échelle et de s’adapter en continu aux aléas. L’IA décisionnelle est alors un levier concret de performance : moins de camions, moins de kilomètres, plus de fiabilité et une meilleure maîtrise des arbitrages.