L’IA dans l’affrètement : ce qu’elle fait réellement.

Dans l’affrètement, une IA bien employée est un outil de préparation, pas de décision : elle lit les e-mails et leurs pièces jointes pour en tirer des demandes structurées, cherche et compare des informations en langage naturel, prépare ordres et relances — puis s’arrête. La sélection du transporteur, l’envoi d’un engagement, l’émission d’un avoir restent des décisions humaines. Elle rend le temps de la ressaisie et de la recherche, pas celui du jugement.

Que peut réellement faire une IA dans l’affrètement ?

Trois familles de tâches, et pas davantage : lire (extraire d’un e-mail client et de ses pièces jointes une demande structurée), chercher et comparer (interroger vos dossiers en langage naturel, classer des offres), préparer (un ordre d’affrètement, une relance de documents ou de factures, un brouillon de réponse). Tout ce qui engage l’entreprise — envoyer, affréter, créditer — sort de son périmètre et revient à un humain. C’est le partage qui rend l’IA utile : elle prépare vite, vous décidez.

Cette page est une page d’éducation, pas une plaquette : elle décrit aussi les erreurs qu’une IA peut commettre et les garde-fous à exiger de n’importe quel outil. Dans fretia, ces principes prennent la forme de Fretia AI, l’assistant opérationnel intégré au TMS — 45 actions réelles couvrant demandes, bourses, devis, affrètements, relances et litiges.

Comment l’IA lit-elle un e-mail client ?

Elle extrait du message et de ses pièces jointes les champs d’une demande de transport — enlèvement, livraison, dates, marchandise, contraintes, prix cible — et en fait une demande structurée dans le TMS. Le point décisif n’est pas l’extraction, c’est la relecture : la demande créée doit s’afficher champ par champ, rester modifiable, et signaler ce qui manque plutôt que de l’inventer. Dans fretia, l’extraction produit des demandes relisibles et modifiables ; rien ne part en exploitation sans passer sous vos yeux.

Le sujet mérite sa propre page : automatiser les demandes de transport reçues par e-mail explique la méthode, et la page tâche créer des demandes depuis les mails la montre pas à pas dans fretia.

Comment aide-t-elle à chercher et comparer ?

En remplaçant la navigation par la question. Au lieu d’enchaîner les écrans et les filtres, vous demandez en français — les dossiers d’un client, les demandes sans transporteur, les factures en retard — et l’agent retrouve l’information dans vos propres données. Sur un dossier à affréter, il aide aussi à classer les offres reçues pour que la comparaison parte de faits alignés, pas de mails éparpillés. Le classement éclaire le choix ; il ne choisit pas.

Côté bourses de fret, fretia se connecte à Timocom et Teleroute en programme pilote : la recherche et la comparaison s’appuient alors sur les offres rapatriées dans le dossier. Le statut est affiché tel quel — pilote, pas généralité.

Que prépare-t-elle — et que ne décide-t-elle jamais ?

Elle prépare ce qui se relit : un ordre d’affrètement pré-rempli depuis le dossier, une relance de documents ou de factures rédigée d’avance, un brouillon d’e-mail. Elle ne décide jamais de ce qui engage : l’envoi au client, la confirmation d’un affrètement, un avoir. La frontière tient en deux mots — préparation contre engagement — et un outil sérieux la rend impossible à franchir, pas simplement déconseillée.

C’est le fonctionnement de fretia : l’agent amène la relance ou l’ordre jusqu’au dernier mètre, et le dernier mètre — l’envoi — attend votre accord.

Quelles erreurs une IA peut-elle commettre ?

Les trois classiques : l’extraction incomplète (le mail n’énonce pas tout, la demande créée non plus), l’ambiguïté d’adresse (deux communes homonymes, un siège social pris pour un lieu d’enlèvement), et la mauvaise interprétation (une date sans année, une quantité sans unité, une contrainte formulée à demi-mot). Aucun éditeur honnête ne promet zéro erreur — nous ne le promettons pas non plus. La bonne réponse n’est pas la promesse, c’est le circuit : une relecture humaine systématique avant que la donnée fasse foi.

C’est pour cela que l’écran de relecture n’est pas un détail d’interface mais le cœur du dispositif : une erreur corrigée à la relecture coûte quelques secondes ; la même erreur partie chez un client ou un transporteur coûte un litige.

Pourquoi la validation humaine est-elle indispensable ?

Parce que certaines actions engagent l’entreprise vis-à-vis d’un tiers : un e-mail parti est lu, un affrètement confirmé est dû, un avoir émis est acquis. Sur ces actions-là, la question n’est pas de savoir si l’IA se trompe souvent, mais ce qui se passe la fois où elle se trompe. La validation humaine transforme ce risque en contrôle : tout ce qui sort de l’entreprise passe par un accord explicite.

Dans fretia, cette règle n’est pas un réglage : les envois, les affrètements et les avoirs exigent une validation humaine quel que soit le niveau d’autonomie choisi. Vous pouvez rendre l’agent plus autonome sur la préparation ; vous ne pouvez pas lui déléguer l’engagement.

Comment vérifier qu’un agent IA a réellement agi ?

Par la trace, jamais par la parole. Un modèle de langage peut affirmer avec aplomb une action qu’il n’a pas faite : c’est un mode de défaillance connu, et un agent sérieux doit être construit contre lui. Le principe — une garde anti-hallucination — tient en une règle : l’agent n’a pas le droit d’écrire « c’est fait » tant que le serveur n’a pas confirmé l’exécution. Sans preuve, pas d’affirmation.

fretia applique cette règle à la lettre : chaque action de l’agent est inscrite dans un journal complet, et une preuve d’exécution serveur est exigée avant toute affirmation d’action. Vous pouvez relire qui a fait quoi, quand, et sur quel dossier — l’agent comme les humains.

Comment cadrer l’autonomie d’un agent IA ?

Par paliers, et par écrit. Un agent utile n’est ni tout manuel ni tout automatique : il propose des niveaux d’autonomie explicites, que vous montez à mesure que la confiance s’installe — d’abord tout proposer, puis préparer seul certaines tâches, sans jamais toucher à ce qui engage. fretia propose trois niveaux réglables, et la limite haute est la même pour tous : envois, affrètements et avoirs restent sous validation humaine.

Dernier élément du cadre : la transparence. L’agent de fretia se présente comme une IA — jamais comme un collègue humain — conformément à l’article 50 du règlement européen sur l’IA.

Que deviennent vos données ?

Deux questions à poser avant de brancher une IA sur vos dossiers : où vont les identifiants, et où vont les données. Chez fretia, les identifiants que vous confiez (bourses de fret, par exemple) sont stockés chiffrés, et vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles tiers. Vos demandes, vos prix et vos marges servent à travailler vos dossiers — pas à améliorer le modèle d’un autre.

Le détail des engagements — chiffrement, accès, hébergement — est documenté sur la page sécurité.

Comment fretia applique ces principes

Fretia AI est l’assistant opérationnel intégré au TMS pour commissionnaires de transport fretia : 45 actions réelles sur les demandes, les bourses, les devis, les affrètements, les relances et les litiges, trois niveaux d’autonomie, validation humaine obligatoire sur tout ce qui engage, journal complet avec preuve d’exécution. Discuter avec l’agent ne consomme pas de crédits ; seuls les contenus générés en consomment (rédaction d’e-mail : 5 crédits, relance personnalisée : 5 crédits par client), avec le détail sur la page tarifs — Essentiel 39 € HT/mois, Pro 89 € HT/mois, Entreprise sur devis.

Pour voir ces principes en situation plutôt qu’en théorie, une journée réelle de commissionnaire montre écran par écran ce que l’agent prépare et ce que l’humain valide — ou demandez une démonstration sur vos propres dossiers.

Questions fréquentes