Prediction logistique colis
Eric Huynh
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Secteur(s) : Logistique & transport

Prévoir les flux de colis

Eric Huynh
Client(s) :
Technologie utilisée :
Machine Learning
Métier : Production, qualité & Supply chain

Premier réseau commercial de proximité en France, le groupe La Poste est organisé en 4 branches d’activité : Services-Courrier-Colis, Banque et Assurance, Distributeur physique et numérique, GeoPost/DPDGroup pour l'international. Présent dans plus de 63 pays, sur 5 continents, il a réalisé un chiffre d’affaires de 34,1 Mds€ en 2023.
 
En 2021, le groupe La Poste est devenu la première entreprise publique à adopter la qualité de société à mission.

4 engagements sociétaux sont désormais inscrits dans ses statuts :

  • Contribuer au développement et à la cohésion des territoires
  • Favoriser l’inclusion sociale
  • Promouvoir un numérique éthique, inclusif et frugal
  • Œuvrer à l’accélération de la transition écologique pour tous

Source : https://www.linkedin.com/company/la-poste-groupe

Enjeux

  • Optimiser les opérations de tri logistique (centres régionaux)
  • Dimensionner correctement la MOE et affecter les matériels
  • Améliorer le dimensionnement de la sous-traitance
  • Améliorer la qualité de service (garantir les délais)
  • 1 million de colis / jour
  • Apporter de nouveaux services et valoriser les données auprès des clients (quantitatives, de localisation, de typologie de colis)

Démarche

  • Incorporation de règles « métier »
  • Travaux à partir des données du DataLake La Poste
  • Modèle Intégré dans le DataLake
  • Modèle Gradient Boosting + Library Prophet (Facebook)

Résultat

  • Modèle opérationnel utilisé pour dimensionner les ressources humaines et les machines de tri
  • 7% d’erreur moyenne sur prévision de 1 à 11 jours
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