Logistique : optimiser les tournées sans changer de logiciel

Quand les tournées coûtent trop cher, le réflexe est souvent d'évaluer un nouveau logiciel. Dans la plupart des PME de transport et de distribution, ce n'est pas le bon premier geste. L'outil en place, qu'il s'agisse d'un TMS, d'un module de l'ERP ou d'un solveur dédié, sait en général faire davantage que ce qu'on lui demande. Ce guide propose six étapes pour en tirer le meilleur avant de décider quoi que ce soit. Il s'inscrit dans notre approche des opérations et processus et vaut pour le transport et la logistique en Suisse comme en Europe.

Pourquoi le logiciel est rarement le problème

Un solveur de tournées calcule le meilleur plan possible à partir de ce qu'on lui fournit. Si les adresses sont approximatives, si les temps d'arrêt sont des moyennes, si les contraintes sont figées depuis des années, le plan est optimal sur le papier et infaisable sur la route. Le planificateur le corrige alors à la main, l'outil devient un simple point de départ, et l'on conclut que le logiciel est inadapté.

C'est l'application d'un principe général : automatiser un mauvais processus ne fait que l'accélérer. Un nouveau logiciel alimenté par les mêmes données et les mêmes règles implicites produirait en général les mêmes résultats, après une migration coûteuse.

Étape 1 : mesurer la situation de départ

Sans point de référence, aucun gain ne se démontre. Sur quatre semaines représentatives, relevez quelques indicateurs simples :

• kilomètres par arrêt et arrêts par tournée ;
• taux de remplissage en poids et en volume ;
• écart entre durée prévue et durée réelle de la tournée ;
• livraisons hors créneau et kilomètres à vide ;
• heures supplémentaires par véhicule.

Ces chiffres sortent le plus souvent des exports du TMS, de la télématique et des feuilles de paie. Leur qualité compte moins que leur régularité : ils serviront à comparer avant et après.

Étape 2 : assainir les données de base

C'est l'étape la moins visible et la plus rentable. Quatre chantiers reviennent presque toujours :

• Adresses. Géocodage vérifié, avec le point de livraison réel (quai, accès arrière, entrée de zone piétonne) plutôt que l'adresse postale.
• Temps de service. Un temps par client ou par type de client, pas une moyenne unique. Typiquement, l'écart entre un client équipé d'un quai et un commerce de centre-ville sans stationnement peut être d'un facteur deux à trois.
• Véhicules. Capacités réelles en poids, volume, palettes, présence d'un hayon, restrictions d'accès.
• Fenêtres horaires. Celles que le client exige réellement, pas celles inscrites un jour dans la fiche et jamais revues.

Étape 3 : revoir les paramètres de l'outil

Beaucoup de fonctions restent inutilisées parce que la configuration initiale n'a jamais été rouverte. Passez en revue :

• la distinction entre contraintes strictes et contraintes souples (un créneau peut souvent être dépassé de dix minutes contre une pénalité, plutôt que d'ajouter un véhicule) ;
• les profils de vitesse par plage horaire et par type de route ;
• les pauses et temps de conduite, selon l'OTR 1 en Suisse et le règlement européen 561/2006 ailleurs en Europe ;
• l'arbitrage entre coût au kilomètre et coût à l'heure, et le nombre de véhicules, fixe ou ajustable selon les jours ;
• les lieux de départ et de retour, parfois imposés par habitude.

Étape 4 : comprendre les corrections des planificateurs

Chaque modification manuelle d'un plan contient une information. Pendant quatre semaines, demandez aux planificateurs de noter la raison de chaque changement, en quelques catégories : contrainte client non saisie, connaissance du terrain, préférence de chauffeur, urgence commerciale, erreur de donnée.

Le tri est ensuite simple. Une règle légitime (« ce client ne se livre jamais après 10 h ») est intégrée à l'outil. Une habitude sans justification est remise en question avec l'exploitation. Dans les deux cas, le savoir quitte la tête d'une personne pour entrer dans le système, ce qui réduit aussi la dépendance à un planificateur clé.

Étape 5 : boucler avec le réel

Un plan n'est utile que s'il est comparé à ce qui s'est passé. Rapprochez chaque semaine le prévu et le réalisé à partir des preuves de livraison et de la télématique : durées d'arrêt, retards, détours. Une revue de trente minutes suffit, à condition qu'elle conduise à corriger les temps de service et les contraintes dans l'outil.

La logique est la même que pour l'optimisation des tournées de techniciens terrain : un plan réaliste dépend d'une boucle d'apprentissage régulière, davantage que de la sophistication de l'algorithme.

Étape 6 : agir sur les règles commerciales

Une partie du coût des tournées se décide hors de l'exploitation : heure limite de commande, taille minimale de livraison, jours de passage par zone, largeur des créneaux promis. Resserrer une zone sur deux jours fixes, ou proposer un créneau large à tarif standard et un créneau étroit à tarif majoré, peut valoir davantage que n'importe quel réglage du solveur.

Ce sont des choix de service et de marge, donc des décisions de direction. Elles relèvent de la stratégie et de la création de valeur autant que de la logistique.

Ce que cela peut représenter : un exemple chiffré

Prenons une entreprise de distribution avec les hypothèses suivantes, à adapter :

• 12 véhicules, 220 jours d'exploitation par an ;
• un coût complet de 450 CHF par véhicule et par jour (chauffeur, carburant, entretien, amortissement) ;
• soit environ 1,19 million de CHF par an de coût de tournées.

Une réduction de 5 % des kilomètres et des heures, obtenue par des temps de service corrigés, des fenêtres assouplies et des zones mieux découpées, représente environ 59 000 CHF par an. Un effort de quelques semaines-personnes se rembourse alors rapidement, sans licence supplémentaire. Si la mesure de l'étape 1 ne confirme pas un potentiel de cet ordre, c'est une information utile aussi : le sujet est ailleurs.

Où l'IA aide, et où elle n'est pas nécessaire

Le solveur reste le bon outil pour construire les tournées. L'IA peut en revanche aider à estimer les temps de service à partir de l'historique, à anticiper les retards en cours de journée ou à repérer des écarts récurrents. C'est un levier ponctuel, utile quand les données sont propres, ce qui ramène aux étapes 1 et 2. Pour aller plus loin sur l'automatisation décisionnelle, voir nos réflexions sur les agents IA dans les opérations. Quant à la maintenance prédictive d'une flotte d'une douzaine de véhicules, son intérêt est souvent limité, comme le montre notre analyse de son seuil de rentabilité.

Deux points de conformité méritent attention. La géolocalisation des chauffeurs constitue un traitement de données personnelles : la nLPD, en vigueur depuis le 1er septembre 2023, impose transparence, finalité claire et proportionnalité, et le RGPD s'applique pour les activités dans l'UE. Par ailleurs, le règlement européen sur l'IA, dont la plupart des obligations s'appliquent à partir d'août 2026, classe parmi les systèmes à haut risque certains outils qui répartissent les tâches entre salariés selon leur comportement individuel. Un solveur classique n'est en principe pas concerné, mais toute fonction d'évaluation individuelle des chauffeurs justifie une vérification.

Par où commencer

Commencez petit : une zone, un dépôt, quatre semaines de mesure. Le but est de savoir si l'écart vient des données, des paramètres, des habitudes ou des règles commerciales, avant d'engager un budget. Si vous souhaitez un regard extérieur sur cette première lecture, notre diagnostic permet de situer les leviers prioritaires de vos tournées et de décider, chiffres à l'appui, si un changement d'outil se justifie vraiment.