Qu’est-ce que l’IA dans la chaîne d’approvisionnement ?

Cette technologie a récemment gagné en popularité à mesure que d’autres avancées telles que l’IA générative et des outils comme les chatbots prenaient leur envol, démontrant les avantages de ces systèmes pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Entre-temps, la pandémie de COVID-19 a montré à quel point la chaîne d’approvisionnement mondiale peut être fragile et pourquoi de meilleurs outils de gestion sont nécessaires.

Le machine learning (ML) est un sous-ensemble de l’IA, c’est-à-dire le procédé par lequel un système prend en compte des ensembles de données et apprend des processus à partir de ces données, au lieu d’être programmé à l’aide d’instructions intégrées. Le ML peut aller bien au-delà de ce qu’un logiciel classique peut faire. Il peut prévoir la demande des clients, découvrir des tendances, faire des prévisions de marché, interpréter des textes écrits et vocaux, et analyser une multitude de facteurs pouvant optimiser le workflow d’une chaîne d’approvisionnement. De plus en plus de cas d’utilisation émergent.

S’il est important d’adopter l’IA, il est également impératif de comprendre tous les avantages et les défis qui peuvent en découler avant d’introduire un nouveau système dans une chaîne d’approvisionnement. Les fabricants et les prestataires logistiques doivent prendre les mesures nécessaires pour préparer leurs chaînes d’approvisionnement aux systèmes d’IA et avoir conscience qu’une optimisation de cette ampleur nécessite du temps et des ressources.

Les systèmes de chaîne d’approvisionnement alimentés par l’IA aident les entreprises à optimiser les itinéraires, à rationaliser les workflows, à améliorer les processus d’achat, à minimiser les pénuries et à automatiser les tâches de bout en bout.

Une chaîne d’approvisionnement peut devenir complexe, en particulier pour les fabricants qui s’appuient souvent sur leurs partenaires pour expédier leurs marchandises dans les délais et de manière coordonnée. Grâce à sa capacité à identifier des schémas et les relations entre les données, l’IA peut maintenir l’équilibre entre tous les segments d’une chaîne d’approvisionnement, contrairement aux systèmes traditionnels non basés sur l’IA. Ces schémas permettent d’optimiser les réseaux logistiques depuis l’entrepôt jusqu’aux cargos et aux centres de distribution.

Les chaînes d’approvisionnement modernes sont vastes et nécessitent une surveillance approfondie pour éviter des perturbations inutiles. Les systèmes d’IA peuvent offrir une assistance en matière de forecasting, comme la planification de la demande ou la possibilité de prédire la production et la capacité des entrepôts en fonction de la demande des clients. Certains utilisent l’IA pour obtenir des informations à partir d’un ensemble de données plus large collecté depuis des appareils IdO (Internet des objets) déployés dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

L’IA peut également être utilisée dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement pour suivre les niveaux de stock et les tendances du marché. Dans la gestion des stocks, l’IA peut améliorer la visibilité de la chaîne d’approvisionnement, automatiser la documentation des marchandises et saisir intelligemment les données chaque fois que les articles changent de mains.

Ces processus augmentent la transparence pour le fabricant et fournissent des données précieuses à toutes les parties prenantes de la chaîne d’approvisionnement. En améliorant la transparence des chaînes d’approvisionnement, l’IA permet de réaliser des économies de temps et de coûts considérables. Elle aide également les entreprises à respecter les normes éthiques et de durabilité dont les contraintes de temps et de coûts sont bien connues.

Une chaîne d’approvisionnement alimentée par l’IA présente de nombreux avantages potentiels pour les fabricants en fournissant une base robuste et résiliente.

L’IA peut comprendre des comportements complexes et les apprendre, de même que des tâches répétitives comme le suivi des stocks, puis les exécuter rapidement et avec précision. Les solutions d’IA peuvent réduire les coûts d’exploitation globaux en identifiant les inefficacités et en atténuant les goulots d’étranglement.

L’IA utilise des données historiques et en temps réel pour prendre des décisions en temps réel, souvent avec des réponses conversationnelles. L’IA traite les données et peut analyser l’origine du problème pour suggérer une solution, au moment même.

L’un des avantages de la technologie IA est sa capacité à repérer les comportements et les schémas. Ce faisant, les fabricants et les exploitants d’entrepôts peuvent entraîner des algorithmes pour détecter les défauts, tels que des erreurs d’employés et des produits défectueux, bien avant que des erreurs plus graves ne soient commises. De plus, l’IA peut aider à rationaliser un cadre ERP et y être directement intégrée.

Comme nous l’avons vu précédemment, l’IA peut aider à prévoir la demande grâce à son utilisation intensive des données de stocks. Elle peut aider les fabricants et les gestionnaires de chaîne d’approvisionnement à évaluer l’intérêt d’un client pour un produit et à déterminer si la demande d’un client augmente ou diminue pour s’adapter en conséquence. Elle peut faciliter le processus décisionnel d’un fabricant et améliorer la précision du forecasting de la demande.

L’IA, en particulier les modèles de ML, permet d’aménager les entrepôts de manière plus efficace en évaluant la quantité de matériaux entrants et en améliorant les niveaux de service. Le système d’IA peut également planifier les itinéraires optimaux pour les machines et les employés, et devenir une véritable centrale de gestion globale de l’entrepôt.

En s’appuyant sur l’analyse prédictive offerte par l’IA, les entreprises sont en mesure de rendre les chaînes d’approvisionnement plus durables et plus respectueuses de l’environnement. Les fabricants peuvent utiliser l’IA et les modèles de ML pour optimiser les chargements de camions, prédire les itinéraires de livraison les plus efficaces et réduire les déchets de produits sur le marché.

Les gestionnaires de la chaîne d’approvisionnement cherchent toujours à mieux comprendre leurs opérations. Grâce aux informations issues des simulations alimentées par l’IA, ils sont en mesure d’améliorer leur compréhension et de trouver des moyens de s’améliorer. En travaillant avec des jumeaux numériques, l’IA peut visualiser les perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement et, à l’aide de modèles visuels 2D, visualiser les processus externes susceptibles de créer des temps d’arrêt inutiles.

La mise en œuvre de l’IA pouvant s’avérer complexe, les entreprises doivent comprendre les défis et les risques liés à l’introduction de cette nouvelle technologie.

Chaque fois qu’une entreprise introduit une nouvelle technologie, elle doit former les personnes qui seront amenées à interagir avec elle à tous les niveaux. Il est donc préférable de se préparer et de planifier en conséquence afin de limiter les interruptions. Tous les professionnels de la chaîne d’approvisionnement doivent être conscients des temps d’arrêt potentiels et être transparents avec leurs partenaires quant à leur survenue.

La mise en œuvre de l’IA implique des considérations financières dont il faut tenir compte. Outre le logiciel servant à faire fonctionner le système, les modèles de machine learning ont également un coût non négligeable. Certains sont préconfigurés, d’autres sont créés à partir de zéro, selon l’option choisie par l’entreprise. Quoi qu’il en soit, il est important d’entraîner le modèle sur vos propres données historiques nettoyées avant d’alimenter les algorithmes d’IA.

Une fois l’IA implémentée, le travail n’est pas terminé. Un système d’IA à l’échelle mondiale est complexe et exige de la part des planificateurs de la chaîne d’approvisionnement une surveillance constante de la performance des outils et des ajustements si nécessaire.

L’intégration de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement présente trois risques bien connus :

L’IA est construite et générée à partir de grandes quantités de données provenant de diverses sources. En raison de la nature de l’origine des données, des inexactitudes et des biais peuvent être présents, ce qui pourrait entraîner la diffusion d’informations erronées. C’est pourquoi l’IA nécessite un examen humain pour garantir l’équité, l’impartialité et l’explicabilité des données.

L’interaction humaine doit être la solution première et l’expert clé dans la gestion et le traitement des risques de la chaîne d’approvisionnement. L’IA est un outil ; elle ne peut pas construire des relations. On pense à tort que l’IA peut remplacer l’intelligence humaine, alors qu’en fait, elle ne fait que l’augmenter. De plus, en cas de défaillance de la technologie, ce sont des personnes compétentes qui doivent assurer le fonctionnement de la chaîne d’approvisionnement.

La collecte et l’utilisation accrues des données client pour les modèles IA augmentent également les risques de surveillance, de piratage et de cyberattaques. Les entreprises doivent donner la priorité à la confidentialité des données et aux droits des consommateurs sur leurs données, et fournir des garanties explicites sur la manière dont elles sont utilisées et protégées.

Avant qu’une entreprise ne mette en œuvre une solution d’IA, elle doit préparer son ancien système de planification et de gestion de la chaîne d’approvisionnement.