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Planificateur d'itinéraires par machine learning d'Australia Post : données des scanners transformées en créneaux de deux heures. En 2020-21, 1 500+ livreurs, 2,5 millions de notifications, 96% à temps ; l'optimiseur a atteint 3 700 livreurs et 500 000 colis/jour.
Australia Post, le service postal du pays et une entreprise entièrement détenue par l'État, livre plus d'un milliard d'envois par an aux adresses australiennes. Face aux plaintes des clients concernant des créneaux de livraison vagues du type "un jour cette semaine", l'entreprise a commencé à tester un planificateur d'itinéraires basé sur le machine learning en octobre 2020.
Le système exploite les données des scanners portables des facteurs, utilisés pour scanner chaque colis avant une tournée de livraison, alimentant un modèle d'optimisation d'itinéraires qui calcule une heure d'arrivée estimée resserrée à un créneau de deux heures et la transmet au client sous forme de notification.
Selon le rapport annuel 2020-21 d'Australia Post lui-même, déposé au Parlement australien, le service de notification d'heure d'arrivée estimée couvrait plus de 1 500 livreurs répartis sur 130 sites métropolitains à la fin de l'exercice, avec plus de 2,5 millions de notifications envoyées et 96% des colis arrivés dans le créneau de deux heures promis. Le logiciel d'optimisation d'itinéraires, plus largement déployé, a été étendu à 3 700 livreurs à l'échelle nationale, contribuant à déplacer plus de 500 000 colis par jour, et un projet pilote connexe de machine learning destiné à repérer les risques pour la sécurité des livreurs a signalé une réduction de 85% pendant les tests.
Ces chiffres sont autodéclarés dans un rapport annuel statutaire plutôt que dans une étude auditée de manière indépendante, et Australia Post n'a pas publié de détail de précision pour les tournées de livraison régionales ou isolées, historiquement plus difficiles à prévoir que les tournées métropolitaines. En tant qu'entreprise publique, Australia Post doit rendre compte publiquement de ses performances et répondre devant le Parlement, mais aucun cadre de gouvernance de l'IA spécifique à cet algorithme d'optimisation d'itinéraires n'a été rendu public.
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
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