Accélérer la distribution portuaire grâce au traitement du langage naturel
Par IVADO Labs | Publiée le 17 février 2022
Problématique et objectifs poursuivis
Problème
- Transport du matériel sanitaire en recherche d’optimisation dans une situation de pandémie.
Objectifs
- Reconnaître les conteneurs transportant du matériel médical;
- Optimiser le traitement des marchandises;
- Développer des outils de prédiction en aide à la prise de décisions.
Solution proposée
Solution
IVADO Labs a pour mission d’aider les entreprises québécoises à intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans leurs opérations. Elle agit comme société d’investissement et de conseil.
La crise sanitaire liée à la pandémie de COVID-19 a pris tous les pays par surprise et a forcé les autorités portuaires à revoir leurs priorités de traitement des marchandises. Le matériel médical devait être identifié, puis acheminé le plus rapidement possible vers les hôpitaux et les autres institutions œuvrant dans le domaine de la santé. C’est dans ce contexte que les autorités du port de Montréal ont fait appel aux services d’IVADO Labs pour créer deux modules dans le but :
- D’identifier plus rapidement les conteneurs transportant du matériel médical;
- D’accélérer la sortie de ces marchandises du port de Montréal (ex. masques, désinfectants, etc.).
Principe
IVADO Labs a développé deux solutions qui permettent aux autorités du port de Montréal d’améliorer leurs prises de décisions liées au traitement des conteneurs.
- Le premier outil permet d’identifier les marchandises dans les conteneurs arrivant au port grâce aux techniques de traitement du langage naturel.
- Le deuxième module permet d’optimiser la gestion de transport du matériel une fois que celui-ci a été identifié.
L’arrimage de ces deux modules permet aux autorités portuaires d’acheminer une plus grande quantité de matériel avec une meilleure vélocité, ce qui constitue un avantage important dans un contexte de crise sanitaire.
Expérience utilisateur
En se servant des solutions créées par IVADO Labs, les autorités du port de Montréal, ainsi que leurs partenaires, obtiennent davantage d’informations concernant les marchandises arrivant par conteneurs. L’algorithme intègre aussi un aspect de prédiction et d’optimisation qui permet aux responsables de mieux traiter le déplacement de ces marchandises. La mise en commun des éléments développés permet de supporter les différents acteurs portuaires de Montréal dans leurs prises de décisions.
Rôle de l'IA
Pour l’élaboration de l’algorithme, IVADO Labs a utilisé une variété de techniques, dont :
- L’apprentissage automatique;
- Le gradient boosting;
- Analyse prédictive
- L’optimisation linéaire en nombres entiers;
- Le traitement automatique du langage;
- La classification;
- La régression;
- Et autres.
Retombées obtenues
Retombées principales
Impact sur le port de Montréal :
- Réduction du temps d’acheminement des conteneurs de 50 %;
- Augmentation de la période de prédiction possible passant de 1 à 16 jours;
- Augmentation du nombre de conteneurs pouvant être acheminés de 5 à 10 %;
- Reconnaissance internationale pour son utilisation de l’IA.
Impact sur IVADO Labs :
- Développement d’une expertise dans le domaine du transport des marchandises et des chaînes d’approvisionnement.
Impacts sur le réseau de la santé québécois :
- Arrivée plus rapide de matériels médicaux vers les hôpitaux en contexte de pandémie de COVID-19.
Génération et diffusion de nouvelles connaissances
- Partage de connaissances avec les autorités du port de Montréal et ses partenaires tout au long du projet
Défis relevés
- Adaptation à la complexité des opérations portuaires;
- Prise en compte d’un nombre important de parties prenantes telles que les lignes maritimes et les entreprises ferroviaires;
- Mise en commun des données reçues de divers systèmes indépendants utilisés dans la gestion des opérations du port;
- Gestion de la confidentialité des données collectées.
Conditions de réussite
Équipe mobilisée
L’équipe de projet en IA d’IVADO Labs était composée :
- D’analystes de données;
- D’architectes de solutions;
- De scientifiques de données;
- D’ingénieurs de données;
- De développeurs de logiciels;
- De concepteurs UI/UX;
- D’un gestionnaire de projet.
Collaborations
Les collaborations suivantes ont contribué au succès du projet :
- Excellente implication des autorités du port de Montréal et des partenaires;
- Support de la direction du port de Montréal;
- Financement reçu de Scale AI;
IVADO Labs a notamment collaboré, dans le cadre de ce projet, avec des acteurs tels que :
- CargoM;
- Canadien National;
- Canadien Pacifique;
- Scale AI
- Plusieurs lignes maritimes.
Étapes du projet
Évaluation des objectifs et planification méthodologique;
Développement de l’algorithme et de l’infrastructure;
Implantation de la solution dans le système du port de Montréal.