IA Générative : un impact majeur sur les chaînes d'approvisionnement est à prévoir
Explorons en détail les principaux cas d'usage de l'IA générative par les entreprises de la supply chain, ainsi que son impact à long terme sur leurs opérations.
D'ici à 2026, l'industrie des chaînes d'approvisionnement aux États-Unis devrait atteindre une valeur totale de 31 milliards de dollars. Avec des sommes considérables en circulation dans ce secteur, les décideurs des chaînes d'approvisionnement sont constamment à la recherche de méthodes pour rationaliser les processus et maximiser les profits. L'émergence de l'intelligence artificielle générative suscite un intérêt particulier quant à sa capacité à remodeler, réorganiser et améliorer l'efficacité de cette industrie. En effet, 80 % des PDG prévoient de déployer cette technologie au sein de leur structure au cours des deux prochaines années.
Naviguer dans le paysage complexe de la chaîne d'approvisionnement
La mondialisation croissante, la diversification des produits et services, ainsi que la demande croissante de personnalisation ont rendu la chaîne d'approvisionnement moderne de plus en plus complexe. Plus les facteurs pouvant impacter les réseaux d’approvisionnement et de distribution se multiplient, plus l'utilisation de l'IA devient cruciale. D’autant plus que l’optimisation matérielle des infrastructures et véhicules à ses limites. Parmi les défis majeurs auxquels l'IA générative pourrait apporter des solutions, on retrouve :
- Perturbations imprévues - Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement entraînent chaque année des pertes moyennes de l'ordre de 184 millions de dollars dans le monde. Des conditions météorologiques extrêmes, des pénuries d'énergie, des conflits géopolitiques ou des cyberattaques ajoutent une couche d'incertitude à cette industrie.
- Gestion de risques fluctuants - La gestion des chaînes d'approvisionnement doit prendre en compte une gamme de risques en constante évolution, ce qui peut complexifier des processus initialement simples.
- Degrés variables de numérisation - Seulement 43 % de la chaîne d'approvisionnement est numérisée en moyenne, selon une étude McKinsey, engendrant des incohérences, des erreurs humaines et des données cloisonnées.
- Évolution des réglementations - Les cadres réglementaires se développent et évoluent, nécessitant une ré-optimisation des processus et pouvant entraîner des retards.
Face à ces enjeux cruciaux, les dirigeants se tournent vers l'innovation pour proposer des solutions, l'IA s'érigeant comme un élément clé pour résoudre divers aspects de ces problèmes.
Un potentiel considérable largement inexploité par les entreprises
La gestion moderne de la supply chain génère un nombre impressionnant de données (planification, commandes, suivi de livraisons, documentation, ...) qui, sans utilisation de l'IA, ne peuvent pas être exploitées à leur juste valeur. Le potentiel identifié de l’intelligence artificielle est déjà très important mais encore sous exploité par les entreprises et ceux dans de nombreux aspects de la supply chain.
Prévision de la chaîne d’approvisionnement
Les algorithmes d'apprentissage peuvent améliorer activement la précision des prévisions au fil du temps, augmentant ainsi l'exactitude des prédictions d'environ 23 % sur 1 an lorsqu'ils sont combinés à une assistance humaine.
L’optimisation de la gestion des stocks
Les contrôles des stocks pilotés par l'IA présentent une opportunité d'économie de coûts estimée à 35 %, selon une étude McKinsey.
Optimisation de la logistique avec précision
L'IA peut révolutionner la planification et l'optimisation des livraisons, entraînant des économies de coûts jusqu'à 15 % pour des entreprises telles qu'Amazon, UPS et DHL.
Gestion des risques en temps réel et prise de décision proactive
L'IA peut déterminer en temps réel les stratégies d'atténuation des risques les plus efficaces, offrant ainsi une intelligence sur les risques adaptable aux facteurs variables.
Anticiper les tendances futures de l'IA
Pour rester compétitives à l'ère de l'IA, les entreprises de la Supply Chain doivent anticiper et s'adapter aux tendances futures de cette technologie. L’IA générative permettra aux entreprises d’offrir des expériences client plus personnalisées, réduisant ainsi les ressources nécessaires tout en améliorant la satisfaction client. Grâce à une augmentation des outils d’intelligence artificielle, les entreprises bénéficieront enfin d’une visibilité globale et complète de leur chaîne d’approvisionnement, brisant ainsi les silos de données et réduisant les incohérences. Enfin, les développement en matière de traitement du langage naturel permettra l’émergence de chatbots automatisés et d’agents assistés par l’IA, améliorant la communication avec les clients pour offrir une meilleure expérience client.
Avec l'avènement de nouvelles capacités de l'IA générative, de nouvelles opportunités d'innovation se dessinent dans les chaînes d'approvisionnement. Selon le Dr Ilya Jackson, associé postdoctoral au MIT, les dix prochaines années pourraient transformer ces chaînes de manière radicale, les rendant "hautement autonomes, avec des systèmes pilotés par l'IA gérant une grande partie des processus, de l'approvisionnement à la livraison."
En conclusion, l'intelligence artificielle générative a le potentiel de transformer radicalement les opérations des chaînes d'approvisionnement à l'échelle mondiale. Cependant, pour prospérer dans cette nouvelle ère technologique, les entreprises devront être dirigées par des leaders audacieux et prêts à adopter ces nouvelles technologies. L’IA utilisée à bon escient, offre un nouveau levier d’optimisation énorme, qui rendra les chaînes logistiques plus efficientes et résilientes.