En bref
- 21,8 % des kilomètres parcourus par les poids lourds en Europe sont effectués à vide — en France, ce chiffre atteint 17,5 %.
- Deux problèmes mathématiques se cachent derrière chaque chargement : le sac à dos (quoi charger ?) et le bin packing (combien de camions ?).
- Le taux de remplissage moyen des camions de plus de 20 tonnes n’est que de 69 % — un tiers de la capacité est gaspillé.
- Les solutions existent mais les outils américains posent la question de la souveraineté des données logistiques.
- Octave Engine résout ces deux problèmes en quelques secondes, avec des données hébergées en France et en Europe.
Le chargement des camions, un casse-tête quotidien
Chaque matin, des milliers de responsables logistiques font face à la même question : comment remplir les camions de la journée ?
La réponse semble simple. En pratique, c’est un casse-tête. Les marchandises ont des tailles, des poids et des valeurs différentes. Un carton d’enveloppes n’occupe pas le même espace qu’un réfrigérateur. Une palette de produits frais n’a pas la même priorité qu’un lot de fournitures de bureau. Et la capacité de chaque véhicule est limitée — en poids comme en volume.
Le résultat ? Des camions qui partent à moitié vides. Des véhicules mobilisés en trop. Des coûts de transport qui explosent. Et un chef de quai qui fait ses calculs sur Excel en espérant ne pas se tromper.
Ce que la plupart des transporteurs ne savent pas, c’est que ce casse-tête quotidien porte un nom — ou plutôt deux.
Deux problèmes, des milliards d’euros en jeu
Derrière chaque décision de chargement se cachent deux problèmes d’optimisation étudiés depuis des décennies par les mathématiciens. Ils portent des noms techniques, mais leur réalité terrain est très concrète.
Le problème du sac à dos — que charger en priorité ?
Imaginez un camion de 20 tonnes. Vous avez 25 tonnes de marchandises à expédier, chacune avec une valeur commerciale différente. Tout ne rentre pas. Quels articles charger pour maximiser la valeur transportée ?
C’est le problème du sac à dos (ou knapsack problem). Comme un randonneur qui doit choisir quoi mettre dans son sac avec un poids limité, le transporteur doit arbitrer entre les marchandises. Un mauvais choix, c’est du chiffre d’affaires laissé au bord de la route.
Ce problème se pose dans toute situation où la demande dépasse la capacité : sélection de commandes pour un conteneur maritime, chargement de fret aérien, préparation de colis en e-commerce. Même Amazon utilise des approches inspirées du sac à dos pour optimiser ses entrepôts.
Le bin packing — combien de camions faut-il ?
L’autre face du problème : toutes les marchandises doivent partir. La question n’est plus quoi charger, mais combien de véhicules mobiliser pour tout acheminer.
C’est le bin packing — littéralement « remplissage de bacs ». Vous avez 50 colis de tailles très différentes : des enveloppes, des boîtes à chaussures, des cartons plats, une machine à laver, un réfrigérateur. Comment les répartir dans le minimum de camions ?
Les chiffres montrent l’ampleur du problème :
- En Europe, 21,8 % des kilomètres parcourus par les poids lourds sont effectués par des véhicules vides (Eurostat).
- Le taux de remplissage moyen n’est que de 69 % pour les véhicules de plus de 20 tonnes.
- En France, 17,5 % des trajets sont réalisés à vide.
- L’industrie n’utilise en moyenne que 65 % de la capacité disponible.
- Chaque camion de trop représente 5 à 10 % de marge nette perdue (Trucknet).
Un camion de trop sur chaque tournée, multiplié par 250 jours ouvrés, c’est une dépense colossale en carburant, en chauffeurs et en usure des véhicules.
Les solutions existantes — et leurs limites
Face à ce problème, trois approches dominent le marché.
La planification manuelle reste la norme pour une majorité de PME du transport. Le chef de quai s’appuie sur son expérience, un tableur Excel et sa connaissance des marchandises. C’est lent, sujet aux erreurs, et ça ne passe pas à l’échelle quand les volumes augmentent.
Les solutions logicielles spécialisées existent — 3DPACK.ING, Optioryx, DeepPack — et elles sont performantes. Mais elles soulèvent une question rarement posée : où vont vos données ? Ces outils sont majoritairement hébergés aux États-Unis. Or, vos manifestes de chargement contiennent des informations sensibles : volumes transportés, valeurs des marchandises, noms de clients. Les transférer hors de l’Union européenne, c’est perdre le contrôle sur des données commerciales stratégiques.
Les ERP généralistes (SAP, Oracle, Dynamics 365) proposent des modules logistiques, mais la complexité de mise en œuvre est disproportionnée pour un besoin d’optimisation de chargement. Le coût d’intégration, la courbe d’apprentissage et la dépendance à un écosystème lourd découragent la plupart des transporteurs.
Octave Engine — l’alternative simple et souveraine
Simple et intuitif
Pas besoin d’être data scientist pour optimiser un chargement. Avec Octave Engine, le processus tient en trois étapes :
- Importez vos données — un fichier CSV ou Excel avec vos colis, poids et volumes.
- Lancez le calcul — l’algorithme résout le knapsack et le bin packing simultanément.
- Obtenez votre plan de chargement — en quelques secondes, même pour des centaines d’articles.
Pas de formation de trois jours. Pas d’intégration IT de six mois. Un outil conçu pour être utilisé dès la première minute.
Données souveraines et confidentielles
C’est la différence fondamentale. Octave Engine est hébergé en France et en Europe, sur une infrastructure souveraine. Vos données ne quittent jamais l’Union européenne.
Pourquoi est-ce important ? Parce que vos données logistiques sont des données sensibles. Les volumes que vous transportez, les valeurs de vos marchandises, l’identité de vos clients — ce sont des informations commerciales stratégiques. Avec Octave Engine, elles restent confidentielles et conformes au RGPD par conception.
Rapide et efficace
Les algorithmes d’Octave Engine sont spécifiquement conçus pour le knapsack et le bin packing logistique. Le temps de calcul se mesure en secondes, pas en minutes. Le résultat : moins de camions sur la route, moins de carburant consommé, moins de CO₂ émis.
Cas d’usage concrets
L’optimisation du chargement s’applique à tous les secteurs du transport :
- Grande distribution : maximiser le remplissage des livraisons multi-points vers les supermarchés et entrepôts, en tenant compte des contraintes de poids et de volume.
- E-commerce : passer d’un taux d’utilisation de 65 % à plus de 85 % grâce à un algorithme de répartition adapté aux colis de tailles très hétérogènes.
- BTP et collecte de déchets : minimiser les rotations de bennes et de camions sur les chantiers, où chaque déplacement supplémentaire coûte cher en temps et en carburant.
- Transport sous température dirigée : gérer simultanément les contraintes de poids, de volume et de compatibilité produit — un problème de sac à dos multi-dimensionnel.
Chaque camion compte
Un camion qui part à moitié vide, c’est de l’argent brûlé. Un camion de trop sur la route, c’est du carburant gaspillé et du CO₂ émis pour rien. Et un chef de quai qui passe deux heures sur Excel, c’est du temps qui pourrait être consacré à des tâches à plus forte valeur.
Le bin packing et le problème du sac à dos ne sont pas des curiosités mathématiques. Ce sont les deux problèmes concrets que chaque transporteur résout — bien ou mal — chaque jour. Les résoudre efficacement, c’est réduire ses coûts, optimiser sa flotte et diminuer son empreinte carbone.
Octave Engine met ces algorithmes à portée de clic, avec la garantie que vos données restent en France et en Europe.