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title: "OSCAL.AI : optimisation de collecte de déchets par IA — Vooban"
url: https://vooban.com/etudes-de-cas/oscalai
language: fr
translation: https://vooban.com/en/case-studies/oscalai
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Études de cas

# Multiplier sa capacité sans ajouter de camions : le pari réussi d’OSCAL.AI

- Client

OSCAL.AI

- Service

Intelligence artificielle

- Industrie

Logistique

OSCAL.AI offre une solution d’optimisation basée sur l’IA et la recherche opérationnelle pour la collecte de déchets et de recyclage. La solution couvre la planification des collectes, l'optimisation des itinéraires et la gestion des ressources, avec l’objectif clair de réduire ses coûts d'opération.

### Défi

OSCAL.AI gère d’importantes flottes de véhicules, avec des milliers de points de service et plusieurs lignes d’affaires (huiles usagées, cartons, papier, caoutchouc et liquides spécialisés). Dans un contexte de pression accrue sur les marges et d’exigences environnementales grandissantes, l’entreprise devait faire évoluer sa solution afin de maintenir sa performance et sa position de leader technologique.

Plusieurs limites opérationnelles freinaient la capacité de croissance de la plateforme. D’abord, les itinéraires de collecte (tournées) étaient générés à partir d’un système de simulation testant différentes combinaisons de routes, plutôt que de s’appuyer sur un véritable moteur d’optimisation mathématique. Ensuite, la priorisation des clients reposait en grande partie sur des décisions manuelles, ce qui réduisait l’efficacité globale. Enfin, la planification des flottes sur un horizon de plusieurs jours demeurait complexe, entraînant des camions sous-remplis et des collectes déclenchées prématurément par rapport aux niveaux d’inventaire réels des clients.

Concrètement, près de 58 % des collectes étaient effectuées trop tôt, tandis que seulement 34,5 % atteignaient la fenêtre de rentabilité optimale. Cette imprécision augmentait le coût au kilomètre, alourdissait l’empreinte carbone et limitait la valeur que la plateforme pouvait offrir à ses clients.

### Solution

Pour répondre à ces enjeux, OSCAL.AI a collaboré avec Vooban afin de développer un moteur d'optimisation des itinéraires sur mesure.

Le moteur repose sur différents piliers. Le premier est un modèle de priorisation qui gère trois types de tâches : les collectes automatiques déclenchées dynamiquement selon l'inventaire, les visites à fréquence prédéfinie selon les contrats et les passages à périodes fixes. Ce pilier s’appuie également sur un suivi précis des inventaires chez les clients, intégrant leur taux d’accumulation journalier, un niveau cible à maintenir ainsi qu’un seuil de débordement à éviter, permettant ainsi d’anticiper les besoins et de prioriser les interventions de manière proactive.

Le deuxième pilier est un modèle multi-compartiments. Cette capacité permet à un même véhicule de transporter plusieurs produits incompatibles, par exemple huile et liquide de déglaçage. L'algorithme décide dynamiquement quel compartiment est dédié à quel produit en respectant les capacités et l'équilibre de remplissage.

## Résultats

La solution d’optimisation basée sur l’IA a permis d’intégrer des contraintes d’affaires qui limitaient auparavant l’adhésion des utilisateurs à la plateforme. Grâce à l’optimiseur développé par Vooban, les équipes peuvent désormais générer des itinéraires plus cohérents avec les réalités terrain, tout en facilitant la prise de décision et l’adoption de la solution à grande échelle.

Les passages effectués au moment optimal sont passés de 34,5 % à 93,1 %, tandis que les retards de collecte ont diminué de 7,6 % à 4,6 %. Le taux de remplissage moyen des camions a également augmenté de façon significative, alors que le nombre de routes nécessaires pour couvrir un même territoire a diminué jusqu’à 30 %.

Globalement, la solution permet à Oscal d’optimiser ses opérations avec moins d’arrêts et une meilleure efficacité logistique, ce qui se traduit par une réduction des coûts d’exploitation et de l’empreinte carbone associée aux collectes. Grâce à cette nouvelle capacité d’optimisation, Oscal est maintenant en mesure d’aborder de nouveaux territoires comportant des volumétriques beaucoup plus importantes.

- 93,1 %

Résultats

des passages effectués au moment optimal, contre 34,5 % auparavant.

- 30 %

Résultats

de routes en moins pour couvrir le même territoire.

- 4,6 %

Résultats

de retards de collecte seulement, en baisse par rapport à 7,6 % auparavant

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