IA pour la Logistique
Domaine : IA. Niveau : Intermédiaire. Durée : 120 heures. 20 modules répartis en 5 chapitres. Tarif : 1990 euros. Formation à distance avec modules, exercices corrigés, questionnaires et manuel. Attestation de fin de formation délivrée à l’issue du parcours.
Objectifs pédagogiques
Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle et ses applications spécifiques dans les métiers de la logistique et de la supply chain. Maîtriser les outils et algorithmes d'IA pour optimiser les opérations logistiques telles que la gestion des stocks, le routage et la prévision de la demande. Concevoir et déployer des solutions d'IA adaptées aux problématiques logistiques réelles pour améliorer la performance opérationnelle.
Prérequis
Connaissances de base en logistique et supply chain, notions fondamentales en mathématiques et statistiques, familiarité avec les outils bureautiques et une première expérience avec des données tabulaires (Excel ou équivalent).
Public visé
Responsables logistiques, chefs de projet supply chain, ingénieurs en transport et entreposage, ainsi que tout professionnel du secteur logistique souhaitant intégrer l'IA dans ses pratiques métier.
Programme détaillé
Chapitre 1 — Fondamentaux de l'IA en logistique
- 1.1 Définition et périmètre de l'intelligence artificielle
- 1.2 Les technologies IA appliquées à la chaîne logistique
- 1.3 Identification des cas d'usage IA dans un entrepôt
- 1.4 Évaluation des acquis sur les fondamentaux de l'IA logistique
Chapitre 2 — Optimisation des flux et de la gestion des stocks
- 2.1 Principes de la prévision de la demande par apprentissage automatique
- 2.2 Algorithmes de réapprovisionnement automatique et gestion des stocks
- 2.3 Simulation de prévision de demande sur un jeu de données réel
- 2.4 Évaluation des acquis sur l'optimisation des flux et des stocks
Chapitre 3 — Automatisation et robotique intelligente en entrepôt
- 3.1 Systèmes robotiques autonomes et cobots dans la logistique
- 3.2 Vision par ordinateur et reconnaissance d'objets pour le tri et la préparation
- 3.3 Configuration d'un scénario de picking automatisé assisté par IA
- 3.4 Évaluation des acquis sur l'automatisation et la robotique intelligente
Chapitre 4 — Optimisation du transport et des tournées
- 4.1 Algorithmes d'optimisation des itinéraires et réduction des coûts de transport
- 4.2 Maintenance prédictive des véhicules et gestion de la flotte par IA
- 4.3 Calcul et comparaison de tournées optimisées avec un outil IA
- 4.4 Évaluation des acquis sur l'optimisation du transport et des tournées
Chapitre 5 — Pilotage de la performance et conduite du changement
- 5.1 Tableaux de bord intelligents et indicateurs de performance logistique
- 5.2 Intégration de l'IA dans les processus existants et gestion du changement
- 5.3 Construction d'un tableau de bord de suivi de performance logistique assisté par IA
- 5.4 Évaluation des acquis sur le pilotage de la performance et la conduite du changement