1 mars 2025
Développement d'un agent IA pour automatiser le traitement complet des opérations transport chez Transporteur Logistique. La solution combine un front-end React pour le pilotage et un backend Python exploitant OpenAI et Mistral pour l'analyse, l'extraction et le traitement automatisé des données transport.
Le défi
Transporteur Logistique, acteur du secteur transport et logistique, faisait face à un volume croissant d'ordres de transport à traiter quotidiennement. Chaque ordre arrivait sous forme de document (email, PDF, formulaire) et devait être interprété manuellement par les exploitants : identification des points de chargement et déchargement, extraction des contraintes horaires, vérification des marchandises et saisie dans le système d'information. Ce processus manuel était source d'erreurs, de retards et mobilisait des équipes sur des tâches répétitives au détriment du pilotage opérationnel.
Notre approche
Nous avons développé un agent IA complet avec une interface de pilotage React et un backend Python orchestrant le traitement intelligent. Le pipeline IA combine OpenAI et Mistral pour analyser les documents entrants (emails, PDF, formulaires), extraire les données structurées (adresses, dates, marchandises, contraintes) et les injecter dans le système d'information du transporteur. L'interface React offre aux exploitants une vue temps réel sur les traitements en cours : documents analysés, données extraites, score de confiance de chaque extraction. Les exploitants peuvent valider, corriger ou rejeter chaque traitement directement depuis l'interface.
Résultats
Automatisation du traitement des ordres de transport, de la réception du document à l'injection dans le système d'information. Interface React de supervision permettant aux exploitants de contrôler les traitements en temps réel avec scoring de confiance visuel. Suppression de la saisie manuelle pour les ordres dont le score de confiance dépasse le seuil. Les exploitants se concentrent sur le pilotage opérationnel et la gestion des cas ambigus uniquement.
Stack technique
Interface de pilotage
L'interface React a été conçue pour les exploitants, pas pour des développeurs. Chaque document traité est affiché avec les données extraites en regard, permettant une validation visuelle rapide. Un code couleur (vert, orange, rouge) indique le niveau de confiance de l'extraction. Les exploitants peuvent corriger une donnée en un clic et ces corrections alimentent l'amélioration continue du modèle.
Traitement multi-format
Les ordres de transport arrivent sous des formes très variées : emails en texte libre, PDF structurés, formulaires en ligne, voire photos de bons de commande. Le pipeline IA est capable de traiter chacun de ces formats grâce à des étapes de prétraitement adaptées : extraction de texte par OCR pour les images et PDF, parsing des emails pour isoler le corps du message des signatures et disclaimers, et normalisation des données avant l'analyse par les modèles de langage.
Impact opérationnel
Avant la mise en place de l'agent IA, chaque exploitant consacrait une part importante de sa journée à la saisie manuelle des ordres de transport. L'automatisation de ce processus permet aux exploitants de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée : optimisation des tournées, gestion des imprévus et relation client. Le gain de temps est particulièrement visible aux heures de pointe, quand le volume de demandes entrantes est le plus élevé.
Architecture technique livrée
Le système livré comprend une interface de pilotage React avec vue temps réel des traitements, un backend Python orchestrant le pipeline IA (prétraitement multi-format, extraction par OpenAI, validation par Mistral), une intégration directe avec le système d'information du transporteur via API, un scoring de confiance par extraction avec code couleur visuel, et un mécanisme de boucle d'amélioration où chaque correction manuelle affine les règles d'extraction. Le pipeline gère les emails en texte libre, les PDF structurés, les formulaires et les photos de bons de commande via OCR.
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