Everoad prédit les risques du transport routier

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La start-up Everoad vient de mettre au point une solution basée sur l’intelligence artificielle et le machine learning pour prévenir les risques du transport routier de marchandise.

Everoad vient de mettre au point un logiciel de traitement de la data pour prévenir les risques du TRM.
Everoad vient de mettre au point un logiciel de traitement de la data pour prévenir les risques du TRM.

L’entreprise Everoad, spécialisée dans la mise en relation entre expéditeurs et transporteurs, vient de mettre au point le logiciel Asclépios. Celui se base sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (machine learning) pour anticiper et gérer les risques liés au transport de marchandises.

Par le biais de cette nouvelle solution, Everoad souhaite passer d’une gestion réactive à une gestion anticipative des risques. Et d’expliquer : « auparavant, nos pilotes de flux géraient à réaction et semblaient parfois dépassés par la charge de travail. Nous passions nos journées à éteindre des incendies. Il était donc temps d’utiliser la data à disposition pour prédire les risques et les aléas en amont de chaque mission, aussi bien du côté expéditeur que transporteur ».

Pour ce faire, les équipes R&D de la société ont analysé l’ensemble de leurs données acquis depuis la création de la société en 2016. Ils ont ainsi identifié différents facteurs à risque pour un transport donné, pour ensuite les combiner et établir les potentiels aléas de chacune des missions. Un algorithme permet à chaque pilote de flux d’obtenir chaque jour sa liste de transport à vérifier, classé du plus risqué au moins risqué.

Le taux d’incident réduit de moitié

Utilisé depuis 3 mois, Asclépios a déjà permis d’identifier en amont 70% des missions incidentées permettant ainsi de réduire de 50% le taux d’incident sur les offres. Et chaque semaine, les équipes cherchent à améliorer la pertinence de l’algorithme et l’efficacité de résolution des incidents par les opérateurs.

Pour développer au mieux la solution, les équipes travaillent avec des actuaires et des spécialistes en machine learning pour rendre Asclépios itératif afin de re-pondérer en temps réel les conditions des risques et en identifier de potentiels nouveaux.

Everoad réfléchit de même à intégrer des conditions plus macro pour affiner ses prédictions. Météo, trafic routier, saisonnalité des transports… seront bientôt soumis à l’algorithme pour réduire au maximum le taux d’incident sur chacune des offres.

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