Construire des chaînes d'approvisionnement plus intelligentes : l'impact transformateur des innovations en IA
Les entreprises logistiques intègrent l'IA, le ML et l'IA générative pour réduire coûts, optimiser stocks et automatiser. Elles visent des chaînes d'approvisionnement autonomes, agiles et synchronisée
Les entreprises de logistique actuelles misent sur les technologies d’IA afin de contenir les risques et d’atteindre un certain nombre d’objectifs commerciaux critiques. En s’appuyant sur l’IA, le Machine Learning (ML) et d’autres technologies avancées, elles augmentent et transforment leur chaîne d’approvisionnement dans le but de réduire les coûts, d’optimiser les stocks, d’automatiser les processus et de maximiser l’efficacité. Mais ce n’est pas tout.
Les perturbations de la chaîne d’approvisionnement représentent toujours un défi majeur pour les opérations logistiques. En réponse, les entreprises se tournent vers l’IA pour accélérer la remontée d’informations, d'accroître leurs capacités d’intelligence décisionnelle et d’optimiser les processus basés sur les données afin de bénéficier d’une collaboration et d’une agilité améliorées tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Plusieurs stratégies peuvent être envisagées par les organisations souhaitant déployer l’IA générative, parallèlement au Machine Learning et aux technologies prédictives avancées, dans leurs futures opérations de chaîne d’approvisionnement.
Naviguer dans les complexités du monde réel grâce à l’IA, aujourd’hui et demain
L’automatisation des processus et la prise de décisions mieux informées ne sont que quelques-unes des façons dont les entreprises utilisent l’IA pour améliorer leurs chaînes d’approvisionnement et les rendre plus résilientes et réactives.
Les résultats d’une enquête Blue Yonder menée en 2024 auprès des cadres de la chaîne d’approvisionnement révèlent que les perturbations continues de la chaîne d’approvisionnement, la hausse des coûts d’exploitation et les pressions croissantes en matière de durabilité sont les principaux défis à l’origine de la vague actuelle d’investissement dans les technologies d’IA. Ces déploiements d’IA se concentrent principalement sur les activités de planification de la chaîne d’approvisionnement (56 %), de gestion des transports (53 %) et de gestion des commandes (50 %).
Face à l’essor de l’IA générative, 80 % des organisations ont également déclaré avoir adopté ou se préparer à adopter cette technologie. Parmi elles, 91 % ont précisé que cette solution s’est déjà avérée efficace pour optimiser les processus de la chaîne d’approvisionnement et la prise de décision.
Avec des chaînes d’approvisionnement qui deviennent de plus en plus complexes et interdépendantes, les entreprises de logistique cherchent désormais à capitaliser sur l’IA pour renforcer la transparence et la réactivité dans l’ensemble de la Supply Chain. Le but du jeu est de permettre un écosystème plus unifié et plus fluide, où des capacités améliorées de visibilité, d’automatisation et de collaboration profiteront à toutes les parties prenantes. Dans le cadre de ce processus, les spécialistes de la logistique cherchent à passer de l’utilisation des technologies d’aide à la décision à une application de l’IA qui leur permettra d’évoluer vers une gestion véritablement autonome de la chaîne d’approvisionnement.
Les 3 principales tendances de l’IA pour 2025
Alors que 86 % des entreprises prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA, le ML et l’IA générative au cours de l’année à venir, examinons les trois principales tendances à l’horizon pour 2025.
1 Agents IA de la chaîne d’approvisionnement
Les entreprises de logistique doivent s’adapter de plus en plus rapidement aux changements dynamiques du marché, mais les chaînes d’approvisionnement englobent généralement une multitude de systèmes et d’équipes. Orchestrer, gérer et interpréter l’ensemble de ces données est une tâche difficile et les organisations se tournent désormais vers des assistants intelligents, ou agents IA, pour permettre une prise de décision automatisée et rapide.
Au cours de l’année à venir, les agents IA et les workflows utilisant ces agents devraient améliorer la productivité des planificateurs et permettre aux organisations de réagir plus rapidement aux événements perturbateurs, afin de maintenir leur stratégie de chaîne d’approvisionnement sur la bonne voie.
En fournissant l’assistance intelligente et les données nécessaires aux utilisateurs pour optimiser toutes leurs tâches, ces agents IA peuvent identifier les opportunités et les risques pour offrir de manière proactive des recommandations et des insights prédictifs qui, ensemble, nourrissent une prise de décision plus intelligente. Ces agents seront déployés dans toute l’entreprise pour prendre en charge un éventail de rôles, notamment aider les opérateurs d’entrepôt à orchestrer et à gérer le personnel et les réceptions et expéditions de livraisons.
2 Intégrer l’IA et le ML pour créer des chaînes d’approvisionnement autonomes
Les organisations s’efforcent de connecter les processus, les systèmes, les données et les actions afin de concrétiser leur vision de chaînes d’approvisionnement véritablement autonomes, pouvant être gérées avec une intervention humaine minimale.
Alors que les entreprises de logistique avancent dans l’automatisation d’un nombre croissant de fonctions de gestion des approvisionnements, elles cherchent à utiliser l’IA, le ML et les agents IA pour assurer la planification et l’exécution de leur chaîne d’approvisionnement et coordonner en permanence le suivi de ces plans. Les utilisateurs humains ne seront invités à intervenir que si le système rencontre une condition sortant de ses paramètres préconfigurés.
Toutefois, pour concrétiser pleinement cette vision, les organisations devront fusionner les données des nœuds de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement et les rendre disponibles en temps réel à toutes les parties. Ce n’est qu’alors que leurs systèmes d’IA seront capables de prendre des décisions continues à mesure que les problèmes surviennent, et permettront aux acteurs de la chaîne d’approvisionnement de travailler collectivement pour réagir plus efficacement aux dynamiques du monde réel.
3 Synchroniser la chaîne d’approvisionnement
Pour maximiser le potentiel de leurs investissements en IA et en ML, les entreprises de logistique doivent mettre en place des écosystèmes véritablement connectés, dans lesquels tout le monde partage le même ensemble de données unifié, les mêmes priorités et les mêmes workflows d’exécution de bout en bout.
Dans cette optique, elles cherchent à élaborer des ensembles de données connectés à l’IA et aux réseaux de chaîne d’approvisionnement numérique. L’objectif vise à surmonter les silos de données et de processus actuels qui entravent la création de systèmes d’orchestration multipartites en temps réel interopérables avec les applications métier actuelles.
En plus de réduire les temps de cycle entre la planification et l’exécution, ces réseaux de chaîne d’approvisionnement situés dans le cloud permettent aux entreprises de visualiser en temps réel les problèmes en aval et en amont. Ils ouvrent la voie à une collaboration améliorée sur une plateforme multi-entreprises unique, prenant en charge de bout en bout des processus métier véritablement synchronisés. Cela sera essentiel pour permettre aux organisations d’anticiper conjointement les risques, d’évaluer rapidement les scénarios et de rediriger instantanément les ressources pour optimiser les KPI critiques.