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Depuis son apparition, l'intelligence artificielle (IA) a contribué considérablement à l’amélioration de nombreux secteurs. Cette discipline n'a pas été amplement exploitée dans la logistique. Ayant la capacité d’intervenir aux différents niveaux de décision opérationnels et stratégiques, les techniques d’apprentissage profond offrent un grand potentiel pour évoluer vers une logistique intelligente (LI), capable de combler les lacunes et agir de manière fluide et directe, notamment pour des environnements assez mouvementés comme le commerce électronique. L'objectif de ce projet de ce livre est d’étudier les challenges rencontrés dans la logistique du commerce électronique (E-Logistique) et identifier les solutions désirées. Comme l’allocation des ressources, la planification des tâches, et l’optimisation des itinéraires sont les problématiques majeures dans le domaine logistique, il est nécessaire de proposer des solutions innovantes. Nos contributions sont mises en exploitant les modèles d’apprentissage profond afin de mieux gérer l’allocation des ressources, optimiser la planification des tâches, et améliorer les processus classiques de livraison. De plus, nous adressons l’optimisation des itinéraires et la prédiction des horaires de livraison par une solution hybride ingénieuse et pertinente en se basant sur différentes techniques IA.
Depuis son apparition, l'intelligence artificielle (IA) a contribué considérablement à l’amélioration de nombreux secteurs. Cette discipline n'a pas été amplement exploitée dans la logistique. Ayant la capacité d’intervenir aux différents niveaux de décision opérationnels et stratégiques, les techniques d’apprentissage profond offrent un grand potentiel pour évoluer vers une logistique intelligente (LI), capable de combler les lacunes et agir de manière fluide et directe, notamment pour des environnements assez mouvementés comme le commerce électronique. L'objectif de ce projet de ce livre est d’étudier les challenges rencontrés dans la logistique du commerce électronique (E-Logistique) et identifier les solutions désirées. Comme l’allocation des ressources, la planification des tâches, et l’optimisation des itinéraires sont les problématiques majeures dans le domaine logistique, il est nécessaire de proposer des solutions innovantes. Nos contributions sont mises en exploitant les modèles d’apprentissage profond afin de mieux gérer l’allocation des ressources, optimiser la planification des tâches, et améliorer les processus classiques de livraison. De plus, nous adressons l’optimisation des itinéraires et la prédiction des horaires de livraison par une solution hybride ingénieuse et pertinente en se basant sur différentes techniques IA.
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