Bons de livraison, confirmations d'enlèvement, relances clients, rapports de tournée : on automatise les flux papier et email qui monopolisent ton exploitation, pour que ton équipe se concentre sur les aléas qui réclament vraiment une décision humaine.
Le chauffeur rentre, dépose un CMR ou un bon signé, et quelqu'un doit retaper manuellement les informations dans le TMS ou dans Excel. Quand tu as 30 tournées par jour, ça représente facilement 1h30 de saisie pure, sans aucune valeur ajoutée.
Confirmation d'enlèvement au chargeur, avis d'arrivée au destinataire, relance quand le RDV n'est pas confirmé : chaque envoi est quasi-identique mais personne n'a automatisé ça. Résultat, l'exploitant écrit les mêmes emails vingt fois par semaine.
Une réserve sur un bon de livraison, un colis manquant, une avarie photo prise par le chauffeur : ces infos dorment dans WhatsApp ou dans un dossier partagé jusqu'à ce que le client appelle. Le litige aurait pu être traité en 2 heures, il traîne 4 jours.
Les données de tournée viennent du géolocalisation, celles de facturation du TMS, et les retours terrain arrivent sur WhatsApp. Construire un tableau de bord hebdomadaire prend une demi-journée, et il est déjà obsolète le lundi suivant.
Tes chauffeurs photographient le CMR ou le bon signé depuis leur téléphone. Un agent IA lit le document, extrait les champs clés (référence, destinataire, heure, réserves éventuelles) et les pousse directement dans ton TMS ou ton fichier de suivi. Zéro ressaisie.
Confirmation d'enlèvement dès la prise en charge, avis d'arrivée prévisionnel, alerte en cas de retard détecté par la géoloc : chaque message part au bon moment, au bon interlocuteur, avec les bonnes informations, sans que ton exploitant ait à y penser.
Quand le chauffeur remonte une réserve ou une photo d'avarie, un workflow IA ouvre automatiquement un dossier litige, notifie le responsable qualité et envoie un accusé de réception au client dans la foulée. Le dossier est instruit avant même que le chargeur rappelle.
À partir des ordres de transport reçus par email ou EDI, un agent IA trie, classe par priorité, détecte les incompatibilités (tonnage, zone ADR, disponibilité chauffeur) et prépare une proposition de planning. Ton exploitant valide en 10 minutes au lieu de 45.
On connecte ta géolocalisation, ton TMS et tes données d'exploitation pour générer automatiquement un reporting quotidien et hebdomadaire : taux de ponctualité, kilomètres à vide, litiges ouverts, productivité par chauffeur. Disponible chaque matin sans rien faire.
Un agent IA lit les emails reçus (ordres de transport, demandes de prix, confirmations affréteur), détecte l'intention, extrait les données utiles et les range au bon endroit ou déclenche le bon workflow. Ta boîte d'exploitation ne devient plus un entonnoir bloquant.
On passe en revue tes outils actuels (TMS, géoloc, Excel, messagerie), tes volumes quotidiens et les tâches qui reviennent le plus souvent. On identifie les 2 ou 3 automatisations qui ont le plus d'impact immédiat sur ton exploitation.
On commence par l'irritant numéro un : souvent la saisie des bons ou les confirmations client. On connecte les outils que tu utilises déjà, on teste sur tes vraies données de tournée, et on ajuste jusqu'à ce que ça tourne sans surveillance.
Une fois le premier flux stable, on déploie les suivants (dispatch, litiges, reporting). Ton équipe exploitation voit chaque automatisation en fonctionnement réel avant le passage en prod. Pas de formation théorique : on fait tourner, on corrige en direct.
Les flux s'ajustent quand ton activité évolue (nouvelle zone, nouveau client, changement de TMS). Tu as un interlocuteur direct, pas un ticket support. On ajoute des règles ou des connecteurs au fil des besoins sans tout reprendre à zéro.
L'exploitante passait chaque soir entre 1h30 et 2h à retaper les informations des bons remis par les chauffeurs. On a mis en place un flux photo-vers-TMS : les chauffeurs photographient le bon signé, l'agent IA extrait les données et les pousse dans le système. Aujourd'hui elle valide en 15 minutes ce qui prenait 2 heures.
L'équipe recevait entre 80 et 120 emails par jour entre les OTs, les confirmations affréteurs et les demandes de prix. Un agent IA trie, classe et pré-remplit les fiches dans leur outil de gestion. Le temps de traitement de la boîte est passé d'environ 3h à moins d'1h par jour.
Les réserves et anomalies terrain remontaient par WhatsApp et se perdaient. On a créé un workflow : la photo du chauffeur ouvre un dossier litige horodaté, notifie le responsable et envoie un message au client dans l'heure. Le délai moyen de premier retour client est passé de 3-4 jours à moins de 2 heures.
C'est la question qu'on entend dans 80 % des audits. La plupart des TMS anciens n'ont pas d'API moderne, mais ils ont souvent un export CSV ou une boîte email dédiée. On s'adapte à ce que tu as, pas à un écosystème idéal. Dans le pire des cas, on passe par une couche de lecture d'écran ou un export planifié. Ça fonctionne.
Le principe de base : les chauffeurs ne changent rien à leur routine. Au maximum, ils envoient une photo sur un numéro WhatsApp ou Telegram qu'ils ont déjà. L'intelligence est côté serveur, pas dans leur téléphone. On ne leur demande pas d'apprendre un nouvel outil.
Oui, et c'est pour ça qu'on ne supprime jamais la validation humaine sur les données critiques. Le workflow propose, l'exploitant valide d'un clic. Sur les tâches moins sensibles (confirmation d'enlèvement, avis d'arrivée), la validation peut être automatique une fois que tu as confiance dans le flux. On calibre le niveau de contrôle avec toi au départ.
On traite uniquement les données nécessaires au flux, on ne les stocke pas dans des services tiers non maîtrisés, et on peut héberger les automatisations sur ton infrastructure ou sur des serveurs européens. Le détail technique est documenté et discuté à l'audit.
C'est justement pour ça que Just Use AI existe. Tu n'as pas besoin de compétences techniques en interne. On est l'interlocuteur direct, on surveille les flux, et si quelque chose déraille (une mise à jour de ton TMS casse un connecteur, par exemple), c'est nous qui réparons.
Oui, les flux s'adaptent aux deux modèles. Sur la messagerie courte distance, l'enjeu est la volumétrie des BL et les notifications temps réel. Sur le longue distance, on travaille plutôt sur le suivi des ETA, les communications avec les destinataires et la gestion des litiges sur des délais plus longs. On configure selon ton vrai modèle d'exploitation.
Sur le premier flux déployé, les exploitants voient la différence dès la première semaine de production. Ce n'est pas une promesse marketing : quand tu arrêtes de retaper 80 bons de livraison par jour, tu le vois immédiatement sur ton agenda du soir.
En 45 minutes, on identifie ensemble les 2 ou 3 tâches où l'automatisation change vraiment ton quotidien d'exploitant. Aucun engagement, aucun jargon technique.