Analyser automatiquement les factures de transport et les données d'expédition

De nombreuses entreprises disposent déjà de leurs données de fret et de transport sous forme numérique : en facture PDF, en fichier Excel d'un transporteur, en export CSV depuis un ERP ou un TMS – ou réparties sur plusieurs de ces sources.

Le problème n'est donc souvent pas l'absence de données. Le problème est qu'elles ne se présentent pas dans une structure commune.

Avant de pouvoir répondre de manière fiable à des questions comme celles-ci, les informations de factures et d'expéditions sous-jacentes doivent d'abord être structurées et rassemblées :

• Combien coûte une expédition ?
• Quelles relations font grimper nos coûts ?
• Comment évoluent certains transporteurs ?
• Quel est le montant des suppléments carburant et autres ?
• Quelles expéditions ou quels postes de coûts se démarquent ?

ShipCheck peut notamment importer des données d'expédition et de facturation en PDF, Excel et CSV et les structurer avec l'IA. Cette base de données permet ensuite de produire des analyses, par exemple sur les coûts par expédition, les coûts par transporteur ou la part des suppléments.

La différence déterminante est la suivante : un fichier peut être numérique sans que son contenu soit déjà analysable.

Pourquoi des données de transport numériques peuvent malgré tout être difficiles à comparer

Les informations de fret sont souvent créées à différents endroits. Un transporteur fournit une facture PDF, un autre met à disposition des fichiers Excel, d'autres données d'expédition se trouvent dans le TMS ou l'ERP.

HDS décrit cette situation de départ comme un problème typique : les coûts logistiques sont souvent répartis dans les entreprises sur différents systèmes. Sans structuration centrale, les tendances et écarts restent difficiles à percevoir.

Il en résulte plusieurs sources de données isolées, contenant chacune des informations, mais ne donnant pas encore une vue commune des coûts de fret. Pour une analyse globale, les données doivent d'abord être mises dans une forme permettant, par exemple, d'analyser ensemble les expéditions, transporteurs, relations, poids, coûts, suppléments et périodes.

PDF, Excel et CSV ne sont que le format de départ

Le format de fichier à lui seul ne dit pas grand-chose de la qualité avec laquelle les données de transport peuvent être analysées.

PDF

Le PDF est avant tout un format de document. Une facture de transport peut y contenir de nombreuses informations pertinentes :

• expéditions individuelles
• montants facturés
• poids
• relations
• suppléments
• autres postes de coûts

Pour une analyse assistée par logiciel, ces informations doivent être extraites du document sous forme structurée.

Excel

Les données Excel sont déjà organisées sous forme tabulaire. Cela facilite souvent le traitement. Néanmoins, chaque prestataire peut structurer ses tableaux différemment. L'important reste donc de savoir quelles informations sont présentes et comment elles peuvent être associées aux expéditions individuelles.

CSV

Les fichiers CSV se prêtent aux exports de données structurés. Là aussi, ce qui compte, ce sont les champs présents et la manière dont ils peuvent être utilisés pour l'analyse des coûts de fret.

La question déterminante n'est donc pas « Le fichier est-il numérique ? », mais : « Les informations de transport contenues sont-elles disponibles dans une structure comparable avec les autres données ? »

Quelles informations sont pertinentes pour une analyse fiable des coûts de fret

Pour l'analyse, des informations aussi granulaires que possible par expédition sont particulièrement utiles. Cela comprend par exemple :

• données de facturation ou d'expédition
• transporteur
• relation
• poids
• mode de transport
• postes de coûts
• suppléments
• période

Les logiques KPI existantes de ShipCheck reposent précisément sur ce type de granularité : les coûts de fret peuvent par exemple être analysés par expédition, transporteur, relation, mode de transport, type de supplément et période.

Un total global montre seulement combien a été payé. Une base de données structurée permet en plus de répondre à des questions comme : pour quels transports ? chez quel transporteur ? sur quelle relation ? avec quels postes de coûts ?

Du document à la base de données analysable

Le processus peut être simplifié en quatre étapes.

1. Importer les données de facturation et d'expédition

Les données de départ sont reprises dans le système. Chez ShipCheck, les données d'expédition et de facturation peuvent notamment être importées en PDF, Excel et CSV.

2. Structurer les informations

Les informations contenues sont préparées de manière à être disponibles sous forme de champs de données individuels. Peuvent notamment être pertinents :

• expédition
• transporteur
• relation
• poids
• coûts
• poste de supplément

ShipCheck décrit précisément l'utilisation de son IA pour cette tâche : les données de facturation et d'expédition sont numérisées et structurées.

3. Rendre les données analysables dans une structure commune

Au lieu d'analyser séparément les fichiers PDF, Excel et CSV, les informations de transport structurées peuvent être examinées ensemble. Cela permet une vue d'ensemble des coûts de fret.

4. Rendre visibles les KPI et les anomalies

À partir de la base de données structurée, il est ensuite possible de créer des analyses et des tendances. ShipCheck affiche par exemple :

• coûts par expédition
• coûts par kg ou par palette
• évolution des coûts dans le temps
• coûts par transporteur
• parts des suppléments comme le carburant ou les péages

L'étape centrale se déroule donc avant le tableau de bord. Les informations doivent d'abord être structurées de manière à pouvoir être analysées de façon cohérente.

Pourquoi plusieurs transporteurs compliquent la préparation des données

Chaque prestataire logistique supplémentaire peut ajouter de nouvelles structures de données. Un prestataire fournit des PDF, un autre des fichiers Excel, d'autres données d'expédition se trouvent éventuellement dans l'ERP ou le TMS. Une base de données fragmentée apparaît alors rapidement.

C'est précisément là que des questions simples deviennent complexes :

• Quel est le coût par transporteur ?
• Quelles relations évoluent de manière notable ?
• Comment évoluent les coûts par expédition ?
• Quelle est la part des suppléments ?
• Quels types de coûts augmentent ?

Une structure de données commune réduit la nécessité de rassembler manuellement des fichiers sources différents pour chaque analyse.

Ce que l'IA prend concrètement en charge dans la préparation des données

Dans ce cas d'usage, l'IA ne doit pas être comprise de manière abstraite. La tâche est très concrète : numériser et structurer les données de facturation et d'expédition. ShipCheck décrit précisément cet usage.

Cela ne signifie pas que l'IA prend automatiquement des décisions logistiques stratégiques. Elle prend d'abord en charge une partie du travail préparatoire sur les données. Il en résulte une base de données que l'équipe logistique peut ensuite analyser elle-même :

• Quels transporteurs engendrent quels coûts ?
• Quelles relations deviennent plus coûteuses ?
• Comment évoluent les suppléments ?
• Quelles expéditions se démarquent ?

L'intérêt de l'IA réside donc ici avant tout dans la rapidité et la mise à l'échelle de la préparation des données.

Pourquoi la qualité des données est plus importante que le tableau de bord

Un tableau de bord ne peut être que le reflet des données sur lesquelles il repose. Si des informations pertinentes manquent ou si les coûts ne sont transmis que sous forme de grands postes globaux, les possibilités d'analyse restent limitées.

HDS décrit la qualité des données dans les entreprises comme très variable. Les informations peuvent être réparties sur plusieurs systèmes, certains jeux de données présenter des lacunes et les frais annexes de transport n'être disponibles que sous forme agrégée.

C'est pourquoi un bon reporting des coûts de fret ne commence pas par la visualisation. Il commence par des données de transport structurées, granulaires et comparables.

Pourquoi l'expédition est le niveau d'analyse central

Plus les coûts de transport sont agrégés, plus il devient difficile d'identifier la cause d'une évolution. Une analyse globale ne montre par exemple que : coûts de fret +5 %.

Avec des données par expédition, il est en revanche possible d'aller plus loin : transporteur → relation → expédition. Il devient ainsi possible de comprendre quels transports se cachent derrière une évolution.

Pour un examen approfondi de ce sujet, l'analyse des coûts de fret au niveau de l'expédition est le point central le plus adapté. Pour la préparation des données, l'essentiel est que les données sources permettent une analyse jusqu'au niveau de granularité requis.

Quelles analyses peuvent résulter de données de transport structurées

Dès que les données de transport sont structurées de manière commune, différentes analyses de coûts et de KPI peuvent en résulter. Par exemple :

• coûts par expédition
• coûts par relation
• coûts par transporteur
• parts des suppléments
• évolution dans le temps

Nous traitons séparément, dans l'article « KPI des coûts de fret : quels indicateurs la direction logistique et le contrôle de gestion ont réellement besoin », les KPI de coûts de fret particulièrement pertinents pour la direction logistique et le contrôle de gestion.

L'accent est ici mis ailleurs : ces indicateurs supposent qu'une base de données fiable soit d'abord constituée à partir de fichiers sources différents.

Structurer les données de facturation n'est pas la même chose que numériser les tarifs de fret

Ces deux processus doivent être clairement distingués.

Données de facturation et d'expédition

Elles répondent à : que s'est-il réellement passé et qu'a-t-on facturé ? Cela comprend les transports réels et les coûts effectivement calculés.

Tarifs de fret

Ils répondent à : qu'a-t-on convenu contractuellement ? Cela comprend par exemple :

• classes de poids
• zones
• tarifs de base
• règles de surcharge carburant
• logiques de péage
• prestations annexes
• remises

Ces informations tarifaires doivent également être rendues lisibles par machine pour un contrôle de facturation automatique. ShipCheck traite les deux volets : les données de facturation et d'expédition sont structurées, tandis que des modèles tarifaires complexes sont rendus calculables séparément pour le contrôle automatique.

La distinction est donc claire : données de facturation et d'expédition = réel, tarif de fret numérisé = cible. Ce n'est que la combinaison des deux qui permet la comparaison automatisée réel-cible.

Ce que des données ERP ou TMS supplémentaires peuvent apporter

Pour démarrer, selon ShipCheck, les factures de transport et les tarifs ou conditions associés sont fondamentalement pertinents. Des données d'expédition supplémentaires issues de l'ERP ou du TMS peuvent accroître la pertinence des KPI, mais ne sont pas obligatoires pour commencer.

Plus les caractéristiques d'expédition pertinentes sont disponibles proprement, plus les coûts pourront ensuite être détaillés et expliqués finement.

De fichiers individuels à un reporting des coûts de fret continu

Une analyse ponctuelle peut aussi être réalisée manuellement. Le défi plus important survient lorsque de nouvelles données de transport arrivent en continu. Nouvelles factures, expéditions, périodes, transporteurs et postes de coûts doivent sans cesse être intégrés à l'analyse existante.

Si, en revanche, les nouvelles données sont régulièrement transférées dans la même structure, le reporting peut aussi être mis à jour en continu. ShipCheck utilise précisément les données de transport structurées à cette fin : les KPI, tendances et facteurs de coûts deviennent ensuite visibles dans le tableau de bord.

L'avantage ne réside donc pas seulement dans une analyse plus rapide d'un fichier. Il réside dans le fait de transformer de nombreux fichiers en une base de données de coûts de fret durablement exploitable.

Une base de données, plusieurs cas d'usage ShipCheck

Les données de transport structurées ne sont pas seulement pertinentes pour le reporting. Elles constituent aussi la base d'autres fonctionnalités de ShipCheck.

• Analyse des coûts de fret : les coûts peuvent par exemple être examinés par expédition, transporteur, relation et période.
• Contrôle des factures de fret : si les tarifs convenus sont également enregistrés, les postes de facturation réels peuvent être comparés aux coûts cibles contractuels.
• Appels d'offres : les données d'expédition historiques peuvent être utilisées pour évaluer les offres sur la base des volumes de transport réels.

Les mêmes informations de transport constituent ainsi une base pour plusieurs domaines de la gestion des coûts de fret.

Quand une préparation automatisée des données devient particulièrement utile

L'intérêt augmente en particulier lorsque :

• de nombreuses expéditions sont traitées
• plusieurs transporteurs sont utilisés
• les données proviennent de différents formats de fichiers
• un reporting régulier est nécessaire
• différentes relations ou modes de transport sont analysés
• les coûts doivent être traçables jusqu'à l'expédition individuelle

Avec un faible volume de données et un format uniforme, une analyse manuelle peut être tout à fait suffisante. Mais plus il faut rassembler régulièrement de sources, plus la préparation standardisée des données devient l'atout décisif.

Comment ShipCheck traite les données de facturation et d'expédition

Le déroulement peut être résumé de manière simplifiée ainsi :

L'avantage décisif ne réside donc pas uniquement dans l'import. Il naît du fait que des fichiers de transport hétérogènes deviennent une base de données commune et réutilisable.

Conclusion : numérique ne signifie pas automatiquement analysable

PDF, Excel et CSV sont des formats numériques. Pour une analyse fiable des coûts de fret, cela ne suffit pas à lui seul. Lorsque les informations de facturation et d'expédition sont réparties sur différents transporteurs, fichiers et systèmes, elles doivent d'abord être structurées de manière à pouvoir être analysées ensemble.

Ce n'est qu'alors que des questions comme celles-ci peuvent trouver une réponse fiable :

• Combien coûte une expédition ?
• Quelle relation fait grimper nos coûts ?
• Comment évolue un transporteur ?
• Quel est le montant des suppléments ?
• Quels transports se cachent derrière une anomalie ?

ShipCheck utilise l'IA pour structurer les données de facturation et d'expédition provenant de formats comme PDF, Excel et CSV, et pour en faire une base de données pour l'analyse des coûts de fret, le reporting KPI, le contrôle de facturation et les appels d'offres.

L'étape la plus importante ne se déroule donc pas dans le tableau de bord. Elle se déroule avant : des fichiers de transport hétérogènes deviennent des données structurées et comparables.