Tessia développe des solutions IA sur mesure pour optimiser vos opérations, anticiper les risques et renforcer la résilience de votre supply chain, en agissant sur tous ses flux.
Prédiction de la demande et optimisation des stocks
Automatisation des décisions et gestion intelligente des flux d’informations, physiques, financiers et humains.
Jumeaux numériques et simulation avancée pour une logistique augmentée en E2E (end to end)
Des solutions IA opérationnelles pour une supply chain intelligente, agile et efficiente.
Nous analysons en profondeur vos processus logistiques de bout en bout pour identifier les axes d’amélioration grâce à l’IA et aux données.
Modélisation prédictive des flux et stocks
Identification des inefficacités et des risques logistiques en temps réel
Évaluation de la résilience et des capacités d'adaptation logistique
Nous concevons et intégrons des solutions IA sur mesure pour automatiser vos opérations et améliorer la performance.
Systèmes de gestion intelligents augmentés par l’IA
Optimisation en temps réel des itinéraires de transport et des tournées de livraison
Automatisation des décisions d’approvisionnement et de gestion des stocks
Nous exploitons l’IA pour accélérer et fiabiliser vos opérations logistiques.
Automatisation des prévisions de demande et ajustement dynamique des stocks
Détection et prévention des goulets d’étranglement en entrepôt
Gestion intelligente des litiges et anomalies logistiques
Nous intégrons des modèles de génération de langage avancés pour automatiser l’analyse, l’aide à la décision et l’optimisation des processus logistiques.
Grâce à des Large Language Models comme GPT-o1, Llama 3.3 ou Claude 3.5 Sonnet, nous améliorons la réactivité et l’intelligence opérationnelle des entreprises du secteur.
Génération automatique de rapports et d’analyses à partir des données logistiques pour simplifier le suivi des performances et accélérer la prise de décision.
Création d’assistants IA dédiés aux responsables supply chain, capables de répondre en langage naturel aux questions sur les flux, les stocks ou les incidents en cours.
Automatisation des prévisions de demande en combinant les données internes et les tendances du marché, avec des recommandations adaptées en temps réel.
Analyse et extraction d’informations clés depuis des documents logistiques, e-mails ou rapports, facilitant la gestion documentaire et le traitement des anomalies.
Optimisation de la communication entre les parties prenantes grâce à des résumés intelligents des échanges et des recommandations d’actions basées sur l’historique des décisions.
Nous développons des modèles de machine learning capables d’anticiper les fluctuations logistiques et d’optimiser la gestion des stocks, des flux et des ressources.
En s’appuyant sur des techniques avancées comme les réseaux de neurones, les arbres de décision, les modèles de séries temporelles et le clustering, nous permettons une prise de décision plus proactive et efficace.
Prévision de la demande avec des modèles de séries temporelles comme Prophet, SARIMA ou XGBoost Time Series, pour réduire les surstocks et éviter les ruptures.
Optimisation dynamique des niveaux de stock grâce à l’apprentissage automatique, ajustant en temps réel les quantités à commander en fonction des tendances et des événements imprévus.
Prédiction des retards et perturbations de transport en combinant des données IOT/Jumeaux numériques historiques et en temps réel, afin d’anticiper les impacts sur la chaîne logistique.
Détection des anomalies dans les flux logistiques avec des modèles de clustering comme DBSCAN ou K-Means, permettant d’identifier les comportements inhabituels et de prévenir les incidents.
Estimation des délais de livraison en analysant les variations du trafic, les conditions météorologiques et les capacités des transporteurs, pour une meilleure planification et communication avec les clients.
Nous développons des jumeaux numériques capables de modéliser, simuler et optimiser la supply chain en temps réel.
En intégrant des technologies avancées comme la simulation multi-agents, le machine learning et l’analyse prédictive, nous permettons aux entreprises d’anticiper les risques et d’améliorer la performance de leurs opérations.
Simulation des flux logistiques pour tester différentes configurations d’approvisionnement, de transport et de stockage avant leur mise en œuvre.
Anticipation des risques et gestion proactive des crises en modélisant des scénarios tels que des ruptures d’approvisionnement, des congestions de transport ou des fluctuations de la demande.
Optimisation dynamique des itinéraires de transport et des capacités de stockage grâce à l’apprentissage automatique et aux modèles de graphes.
Réduction des coûts et amélioration de la résilience en identifiant les leviers d’optimisation à travers des analyses de scénarios complexes.
Suivi en temps réel des performances de la supply chain avec une visualisation interactive des opérations et des indicateurs clés.
Nous exploitons les dernières avancées en computer vision pour automatiser et fiabiliser les opérations logistiques.
Grâce à des modèles de deep learning comme ResNet, EfficientNet et YOLO v8, nos solutions analysent en temps réel les flux de marchandises et optimisent la traçabilité.
Identification et comptage automatique des articles en entrepôt : suivi des stocks sans intervention humaine grâce à des caméras fixes et des drones équipés de vision par ordinateur, couplés à des algorithmes de reconnaissance d’objets comme YOLO ou Faster R-CNN et RFID.
OCR avancé pour l’extraction automatique d’informations à partir de documents logistiques, étiquettes et bons de livraison.
Vérification de l’état des colis : détection des emballages endommagés ou mal scellés à l’aide de caméras haute résolution et capteurs 3D, avec identification automatique des défauts comme les fissures, bosses ou colis ouverts.
Lecture automatique des plaques d’immatriculation : automatisation de l’enregistrement des véhicules entrants et sortants grâce à des caméras LPR et des algorithmes OCR, permettant un suivi en temps réel des flux logistiques.
Nous déployons des infrastructures data scalables et sécurisées, adaptées aux besoins et contraintes des entreprises, qu’elles soient dans le cloud (AWS, Azure, Google Cloud) ou on-premises pour les secteurs sensibles comme l’aéronautique et la défense.
Déploiement flexible : solutions cloud, hybrides ou entièrement locales selon vos exigences de sécurité et de souveraineté des données.
Intégration fluide avec vos systèmes (ERP, WMS, TMS) et compatibilité avec vos infrastructures existantes.
Traitement des données en temps réel pour une supply chain plus réactive et performante.
Conformité aux standards de cybersécurité pour garantir la protection et la maîtrise de vos données.
Nous intégrons des modèles de génération de langage avancés pour automatiser l’analyse, l’aide à la décision et l’optimisation des processus logistiques.
Grâce à des Large Language Models comme GPT-o1, Llama 3.3 ou Claude 3.5 Sonnet, nous améliorons la réactivité et l’intelligence opérationnelle des entreprises du secteur.
Nous développons des modèles de machine learning capables d’anticiper les fluctuations logistiques et d’optimiser la gestion des stocks, des flux et des ressources.
En s’appuyant sur des techniques avancées comme les réseaux de neurones, les arbres de décision, les modèles de séries temporelles et le clustering, nous permettons une prise de décision plus proactive et efficace.
Nous développons des jumeaux numériques capables de modéliser, simuler et optimiser la supply chain en temps réel.
En intégrant des technologies avancées comme la simulation multi-agents, le machine learning et l’analyse prédictive, nous permettons aux entreprises d’anticiper les risques et d’améliorer la performance de leurs opérations.
Nous exploitons les dernières avancées en computer vision pour automatiser et fiabiliser les opérations logistiques.
Grâce à des modèles de deep learning comme ResNet, EfficientNet et YOLO v8, nos solutions analysent en temps réel les flux de marchandises et optimisent la traçabilité.
Nous déployons des infrastructures data scalables et sécurisées, adaptées aux besoins et contraintes des entreprises, qu’elles soient dans le cloud (AWS, Azure, Google Cloud) ou on-premises pour les secteurs sensibles comme l’aéronautique et la défense.
Les technologies clés de l’IA pour concevoir des solutions robustes, évolutives et parfaitement intégrées.
Audit des données et des processus logistiques
Définition des objectifs et identification des contraintes
Audit des données et des processus logistiques
Définition des objectifs et identification des contraintes
Audit des données et des processus logistiques
Définition des objectifs et identification des contraintes
Audit des données et des processus logistiques
Définition des objectifs et identification des contraintes
Audit des données et des processus logistiques
Définition des objectifs et identification des contraintes
Nous développons des POCs concrets en quelques semaines pour valider la faisabilité et l’impact de votre solution IA, sur vos données réelles et dans votre environnement métier.
Nos projets avancent par sprints courts avec des livraisons régulières. Cette approche favorise l’adaptation continue aux besoins métier et une meilleure réactivité face aux imprévus.
Nos solutions s’intègrent naturellement à vos systèmes (ERP, WMS, TMS) et à vos infrastructures IT (cloud, on-premise ou hybride), sans rupture dans vos opérations.
Nous concevons des solutions IA orientées performance, avec des gains concrets en visibilité, automatisation et réduction des coûts sur l’ensemble de votre chaîne logistique.
