Plan du cours

Module 1 : Introduction à l’IA dans la logistique et l'approvisionnement

  • Comprendre l’Intelligence Artificielle : concepts et applications
  • L’IA en logistique et distribution de carburant : opportunités et impacts
  • Outils d’IA sans code : Excel AI, ChatGPT, Power BI et autres
  • Exemples pratiques de l'industrie du transport et des carburants

Module 2 : Structuration et analyse des données opérationnelles

  • Identification des ensembles de données clés en logistique et approvisionnement (itinéraires, réservoirs, livraisons)
  • Organisation des données de contrôle volumétrique et d'inventaire pour l'IA
  • Nettoyage, formatage et validation des données dans Excel
  • Création de tableaux dynamiques et de graphiques pivot pour la génération d’insights

Module 3 : Prévision assistée par l'IA de la demande en carburant

  • Comprendre la prévision de la demande et les variables influentes
  • Utilisation des fonctionnalités d’IA d'Excel et de ChatGPT pour l'analyse prédictive
  • Prévision des tendances de la demande en carburant à court terme (1–2 semaines)
  • Exercice pratique : construction d'un modèle de prévision simple avec des données existantes

Module 4 : Planification des itinéraires et optimisation des ressources

  • Concepts clés en optimisation des itinéraires et planification
  • Utilisation d'outils d’IA pour suggérer les itinéraires optimaux et les séquences de livraison
  • Application de Excel et ChatGPT pour la planification des itinéraires avec des contraintes réelles
  • Activité pratique : génération d'options d'itinéraires pour les unités de livraison

Module 5 : Estimation des coûts et optimisation logistique

  • Identification des facteurs de coût : distance, péages, consommation de carburant, fret
  • Utilisation de modèles d’IA pour estimer les coûts logistiques
  • Comparaison entre la planification manuelle et assistée par l'IA des coûts
  • Création de modèles de calcul de coûts avec des entrées dynamiques

Module 6 : Tableaux de bord et visualisation des KPIs

  • Introduction aux tableaux de bord Power BI et Excel
  • Conception de rapports visuels pour les KPIs logistiques et d'approvisionnement
  • Intégration des données des systèmes de contrôle volumétrique
  • Pratique : création d'un tableau de bord en temps réel pour la performance logistique

Module 7 : Intégration de l’IA dans les flux de travail logistiques

  • Automatisation des tâches répétitives de reporting et de consolidation des données
  • Utilisation de Power Automate ou de macros Excel pour l'automatisation des tâches
  • Création de systèmes d’alerte pour les seuils de stock ou de livraison
  • Exemple pratique : alerte basée sur l'IA pour la planification du remplissage des réservoirs

Module 8 : Plan d’adoption de l’IA de 90 jours pour la logistique et l'approvisionnement

  • Construction d'un plan étape par étape d'implémentation de l’IA
  • Identification des cas d'utilisation pilotes et des indicateurs de succès
  • Élargissement des flux de travail assistés par l’IA aux équipes
  • Mise en place de pratiques d'amélioration continue et de partage des connaissances

Synthèse et étapes suivantes

Pré requis

  • Maîtrise de base de Microsoft Excel ou Google Sheets
  • Aucune expérience préalable en Intelligence Artificielle n'est requise

Public cible

  • Professionnels de la logistique et de l’approvisionnement dans l'industrie du transport et des ventes de carburants
  • Coordonnateurs opérationnels et de stock
  • Superviseurs et planificateurs gérant les itinéraires de flotte et la livraison de carburant
 14 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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