Everoad (ex-Convargo) a mis au point un logiciel baptisé Asclépios (du nom du dieu grec de la médecine), utilisant le machine learning pour anticiper et gérer les risques liés au transport routier de marchandises.
Les équipes R&D ont donc analysé l’ensemble des données des transports réalisés par Everoad depuis sa création en 2016. L’essentiel du travail "a été d’identifier les différents facteurs à risque pour un transport donné, afin de les combiner entre eux et d’établir les potentiels aléas pour chacune des missions", indique le communiqué. Un algorithme permet, ensuite, d’obtenir chaque jour sa liste de transport à vérifier, classé du plus risqué au moins risqué.
"Auparavant, 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", constate Vincent Galand, business analyst chez Everoad, spécialiste de la digitalisation du transport routier de marchandises avec une mise en relation en temps réel.
Déjà des résultats
Utilisé depuis trois 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. Sans compter que l’algorithme est amélioré en permanence à travers les remontées terrain, notamment grâce au machine learning (littéralement apprentissage par la machine).
Actuellement, Everoad réfléchit à intégrer des conditions plus macro pour affiner ses prédictions, en incluant par exemple la météo, le trafic routier ou la saisonnalité des transports…
