6 use cases IA et GenAI dans la supply chain

Optimisation des prévisions et gestion intelligente de la demande

Une chaîne d’approvisionnement efficace vise le meilleur équilibre entre l’offre et la demande. Elle nécessite donc une excellente administration de la demande. La gestion de la demande passe obligatoirement par des prévisions commerciales. Celles-ci se doivent d’être le plus fiables possibles car une mauvaise anticipation risquerait de coûter cher…

L’intelligence artificielle (IA) a la capacité de combiner plusieurs sources d’informations internes comme externes. En prenant en compte les tendances du marché, la concurrence, le comportement client, la data d’entrepôts, des données ponctuelles externes liées à des évènements particuliers, le tout combiné à l’historique des ventes, la GenAI produit des prévisions commerciales fines et fiables. Elle est même capable de prendre en considération des événements exogènes comme des événements économiques.

Mieux encore, l’IA accompagne le suivi des réalisations. En temps réel, elle identifie les écarts avec les prévisions de départ et aide ainsi à ajuster les plans de production ou de distribution toujours avec un temps d’anticipation.

Surveillance en temps réel

L’IA se révèle un puissant outil de surveillance de marché. Elle utilise l’anticipation par analyse de scénarios, ce qui lui permet de devancer certaines dérives faisant courir des risques à l’organisation. Avec un système d’alerte, elle peut informer rapidement les décideurs et prévenir des pénuries ou des excédents de stock.

Amélioration des processus logistiques et des itinéraires

Déviation, congestion, indisponibilité de véhicule, incident de trafic… La gestion des itinéraires de transport a tout d’un casse-tête ! Pour une optimisation efficace de ces itinéraires, il faut pondérer des critères comme le temps de trajet, les contraintes de véhicules ou encore les coûts variables tels que le carburant. C’est exactement ce que fait la GenAI pour améliorer les processus logistiques. Sans délai, elle ajuste les itinéraires selon les aléas routiers et assure l’efficacité du plan de transport. A la clé, des économies substantielles et une meilleure utilisation des ressources le tout en respectant les contraintes opérationnelles.

La supply chain “Tour de contrôle” : l’adaptabilité aux fluctuations du marché

La supply chain guide l’organisation dans sa prise de décision en servant de centre de coordination et d’analyse de l’information. Une véritable mine d’or lorsque l’on utilise l’IA. En effet, celle-ci est capable de combiner tous ces éléments pour fournir des informations en temps réel, une nécessité pour une prise de décision éclairée.

En pratique, cela signifie qu’une entreprise peut utiliser l’IA pour surveiller et analyser les marchés, anticiper les tendances plus rapidement et efficacement que les systèmes actuels. Ainsi, elle peut ajuster sa production, ses ressources humaines et ses approvisionnements en fonction des fluctuations prévues de la demande, tout en anticipant les risques logistiques. Cela permet à l’entreprise de devenir plus agile, réactive et surtout plus compétitive.

Amélioration de la qualité fournisseurs et gestion des risques

Avant de s’engager avec un prestataire, il faut s’assurer de sa fiabilité pour garantir la continuité opérationnelle de la chaîne d’approvisionnement. Pour cela, les responsables achats ou approvisionneurs évaluent la capacité à livrer des fournisseurs en fonction de divers éléments contextuels. Avec l’IA, cette analyse à la fois qualitative et financière des fournisseurs est possible. En apportant à l’IA des données fournisseurs, les entreprises peuvent obtenir des recommandations basées sur les performances passées des fournisseurs, leur pérennité vis-à-vis du marché et de son contexte, et ainsi être sûres de faire le bon choix.

Quelles sont les bénéfices de la GenAI et de l’IA pour la supply chain?

La supply chain gère de multiples acteurs, des flux de marchandises, et des exigences de livraison souvent critiques. L’application de l’IA permet non seulement d’optimiser les processus internes mais aussi de renforcer la collaboration avec les partenaires et de répondre de manière agile aux fluctuations du marché et ses exigences.

 Optimisation des prévisions commerciales et des stocks 

Le principal bénéfice de l’IA dans la supply chain réside dans son aptitude à améliorer d’un côté les prévisions commerciales et de l’autre la mise à disposition des stocks nécessaires. Des prévisions, découlent l’ensemble des ressources nécessaires à la mise en œuvre d’une supply chain robuste, ainsi que projections du chiffre d’affaires, des bénéfices, des stocks, des ressources, du BFR etc. L’intégration de données de sources et de formats variés (historique de ventes, comportements consommateurs, inflation, crise économique, environnementale ou politique etc.) permet à l’IA d’affiner les plans de demande (demand plan), de réduire les erreurs et d’optimiser le niveau des stocks de composants et de produits finis.

L’IA permet de mieux anticiper la demande et ses fluctuations en la rapprochant de contextes déjà connus, de modèles déjà éprouvés allant au-delà de la simple statistique. L’IA complète les modèles habituels et les rend plus solides pour ajuster la production sans délai. Les surcoûts et les surplus sont ainsi évités, et dans le cas d’une hausse de demande, permet de maintenir le niveau de satisfaction client.

Amélioration de la réactivité et de la prédictibilité 

Un autre avantage clé de l’IA pour la supply chain est sa capacité à améliorer la réactivité. L’IA analyse en temps réel des données internes et externes et réalise des simulations à l’aide de modèles prédictifs et des scénarios hypothétiques. Cette approche permet de détecter rapidement les anomalies, de prédire les perturbations potentielles et de prendre des mesures préventives. Ainsi, la gestion des risques devient plus proactive et renforce la résilience de la supply chain face aux imprévus.

Quels sont les défis de l’implémentation de la GenAI et de l’IA dans la supply chain ?

Disposer d’un historique de données complet et suffisant 

L’implémentation de l’IA et de la GenAI dans la supply chain présente plusieurs défis majeurs. Il est crucial de disposer d’un historique de données internes et externes suffisant pour garantir la précision des prévisions et des analyses. Par exemple, pour un vendeur de ski, cela peut être la fréquentation des stations selon la météo, les ventes de l’année passée etc. Sans quoi, les résultats seront de qualité médiocre et peu fiables.

Pour une implémentation réussie, il est nécessaire de mettre en place un système de collecte, de nettoyage et de gestion de la qualité des données, pour les données internes comme externes.

Croiser les données passées, présentes 

Croiser les données passées avec celles du marché actuel est également un défi de taille. Pour cela, les modèles prédictifs utilisés doivent être testés et validés afin de s’assurer qu’ils sont fiables et pertinents sur différents horizons temporels. Cela nécessite donc la mise en place de mécanismes de test et de validation continue pour affiner les prédictions et tester la robustesse des modèles face à différents scénarios.

Vérifier l’intégration des solutions dans l’infrastructure IT existante 

Les entreprises de supply chain utilisent des systèmes IT complexes et interconnectés pour gérer leurs opérations. ERP, WMS, TMS ou encore SCM, tous ces outils peuvent nécessiter des ajustements pour assurer leur compatibilité avec une solution d’intelligence artificielle.

Une bonne pratique consiste à réaliser un audit de ses infrastructures pour identifier les besoins de mise à jour. La collaboration avec les fournisseurs IT permet de s’assurer de la compatibilité des technologies IA sélectionnées. Enfin, opter pour des solutions IA modulaires et évolutives permet de les intégrer en réalisant petit à petit les modifications nécessaires.

Réduire les résistances au changement 

Comme dans tout secteur, l’adoption de nouvelles technologies peut rencontrer des résistances culturelles et organisationnelles. La sensibilisation, la formation et un leadership fort sont essentiels pour surmonter ces défis et favoriser une adoption réussie de l’IA et de la GenAI au cœur de la supply chain.

Quelques conseils pour bien implémenter la GenAI et l’IA dans la supply chain

Implémenter avec succès la GenAI et l’IA dans la supply chain demande une approche stratégique planifiée. Voici quelques conseils pratiques pour maximiser les bénéfices de ces technologies.

Commencer par des produits ou marchés connus et maîtrisés 

Pour faciliter l’adoption initiale et minimiser les risques, il est recommandé de débuter l’implémentation de la GenAI et de l’IA sur des produits ou des marchés déjà familiers à l’entreprise. Cela permet de valider les processus de collecte de données, d’analyse et de prédiction avant de les étendre à des domaines plus complexes et d’intégrer graduellement les équipes pour une meilleure compréhension de la solution.

Étendre les analyses à tous les produits/marchés 

Une fois un POV (Proof of Value) réalisé et analysé sur un marché connu, il est possible d’étendre progressivement l’application de la GenAI et de l’IA à tous les produits et marchés de l’entreprise. Cela permet de capitaliser sur les apprentissages initiaux et d’optimiser les opérations à grande échelle.

Convaincre et former le comité exécutif (Comex) 

Pour obtenir un soutien continu et aligner les objectifs stratégiques avec l’implémentation de l’IA, il est essentiel de convaincre et de former la direction. Présenter des simulations financières et des études de cas pertinentes peut aider à démontrer les bénéfices tangibles de la GenAI et de l’IA pour la supply chain. C’est pourquoi organiser des workshops d’acculturation ainsi que des séances de travail sur la définition d’une feuille de route s’avère judicieux.

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