fr.wedoany.com Rapport : L'entreprise de logiciels, de données et d'intelligence artificielle Action Intel (basée à Louisville, Kentucky, États-Unis) a lancé un nouvel ensemble de données, Barge Flows, qui suit le comportement réel des barges sur le système du fleuve Mississippi afin d'estimer les conditions du fret fluvial plusieurs semaines à l'avance. La fondatrice de l'entreprise, Susan Olson, a indiqué que cet outil a été développé en réponse au besoin urgent des acteurs du marché de prévoir les tendances du fret. 
Le marché traditionnel du fret fluvial repose sur les communications téléphoniques et l'expérience des professionnels pour prendre des décisions. La vitesse de transmission des informations entre les répartiteurs, les courtiers et les négociants est souvent plus lente que les changements réels du marché. Lorsque l'information parvient des silos à grains à la flotte, l'état des autres parties du système peut déjà avoir changé, ce qui rend difficile pour les acteurs du marché d'avoir une vision globale synchronisée. Cette asymétrie d'information a poussé Action Intel à se tourner vers la prévision des tendances du fret à partir de la dynamique physique réelle du fleuve.
Barge Flows est un nouvel ensemble de données au sein de la plateforme BargeAI de l'entreprise, accessible via une application réseau dédiée ou un service API. Contrairement aux signaux traditionnels basés sur les tarifs de fret historiques, cet outil suit les mouvements réels des barges sur le système du fleuve Mississippi et utilise ces schémas pour estimer l'offre et la demande de fret pour les semaines à venir. Sa logique centrale est que les tarifs de fret ne sont pas la cause des changements du marché, mais le résultat de la circulation des forces de l'offre et de la demande dans le système. Olson explique que le fret peut être considéré comme une marchandise, avec une offre de barges disponibles et une demande de transport de marchandises, et que cet outil vise à offrir une fenêtre pour comprendre cette tension entre l'offre et la demande.
Les signaux traditionnels de fret apparaissent généralement après que les décisions ont été prises. Les plans de céréales, les arrivées de navires et la planification logistique sont souvent établis plusieurs mois à l'avance, ce qui signifie que la capacité de transport commence à s'ajuster avant que le marché ne le reflète dans ses rapports. Olson estime que ce décalage temporel est la raison pour laquelle les tarifs de fret rapportés sont en retard par rapport aux mouvements réels. Barge Flows mesure directement ces ajustements en comptant le nombre de barges passant par des zones spécifiques telles que Saint-Louis, Cairo dans l'Illinois, la rivière Illinois et la Nouvelle-Orléans, observant ainsi l'accumulation ou la dispersion des équipements. Ce signal physique enregistre ce qui s'est déjà produit et prédit les tendances en développement, distinguant les tarifs de fret rapportés de la dynamique physique en temps réel.
Action Intel décompose le comportement des marchandises en deux indicateurs : le flux et l'équilibre. Le flux désigne le nombre de barges passant par un point donné dans un laps de temps déterminé ; l'équilibre se concentre sur l'endroit où les barges s'accumulent. Lorsque les barges s'accumulent dans une zone plus rapidement qu'elles ne sont retirées, la capacité de transport se déplace, et ce déplacement précède généralement les variations des tarifs de fret. Après avoir superposé les courbes de fret avec les schémas de mouvement, Action Intel a constaté que les signaux étaient similaires mais avec une avance, les variations des tarifs de fret survenant après des changements significatifs dans les signaux. Fait intéressant, le modèle peut être plus précis pour les prévisions à long terme (par exemple, trois semaines à l'avance) que pour les prévisions à court terme (par exemple, douze semaines à l'avance), car le marché lui-même se négocie à terme.
La base de données de ce système provient des signaux du système d'identification automatique (AIS) des remorqueurs. En analysant la longueur et la largeur des convois déclarées par les navires, Action Intel peut estimer le nombre de barges tractées. Comme certains navires ne mettent pas immédiatement à jour ces champs, l'entreprise doit nettoyer et corriger les données, traiter les informations manquantes et organiser les zones de déchargement et de chargement. Olson souligne que l'objectif est de maintenir la transparence, permettant aux utilisateurs de comprendre les raisons derrière les données.
Le schéma actuel montre un comportement du système différent de celui des dernières années. Le volume de marchandises se déplaçant du haut Mississippi vers l'aval diminue, tandis que la poussée des barges de la Nouvelle-Orléans vers l'amont est forte mais lente. La demande saisonnière persiste, mais la dynamique des exportations a changé : les exportations de soja de l'automne tardent à se concrétiser, et le maïs, bien que performant, ne compense pas entièrement ce retard. Contrairement aux pics de récolte typiques des années de sécheresse récentes, le schéma actuel du fret est plus modéré, et les signaux du printemps indiquent une volatilité plutôt qu'une baisse régulière. Le marché continue de s'adapter à son propre équilibre physique.
Ce modèle fournit un contexte plutôt qu'une certitude. Les grandes fluctuations du fret sont clairement visibles dans les signaux, tandis que les variations hebdomadaires plus petites peuvent encore s'écarter du sentiment du marché. Les conditions météorologiques, l'état des rivières et les comportements commerciaux continuent d'influencer les résultats. La récente hausse des tarifs de fret liée aux faibles niveaux d'eau et aux glaces était déjà visible dans les données sous-jacentes plusieurs semaines auparavant. Olson estime que cet outil ne remplace pas l'expérience, mais qu'il peut changer la manière dont l'expérience est appliquée. De nombreuses personnes qui interprètent les signaux ont une expérience professionnelle sur le pont ou dans les bureaux de répartition, et combiner les connaissances opérationnelles avec l'analyse sera plus efficace. Une visibilité accrue n'éliminera pas l'avantage concurrentiel, mais elle modifiera le moment où les stratégies sont élaborées. Si les informations sont partagées, les décisions différeront toujours en raison des contrats, de la situation géographique et de la tolérance au risque, mais davantage d'informations aident à prendre de meilleures décisions. Avec le temps, les données elles-mêmes pourraient façonner les comportements et influencer la forme future du marché.
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