L’IA est, à n’en pas douter, un moteur de transformation pour la Supply Chain mais où en sommes-nous vraiment ?

L’intelligence artificielle (IA) est devenue incontournable pour révolutionner les chaînes d’approvisionnement. De la gestion automatisée des entrepôts aux prévisions précises basées sur des algorithmes, cette technologie a redéfini les standards du secteur. Mais qu’en est-il exactement ?

Nous vous proposons via cet article de revisiter l’évolution de l’IA dans la supply chain, ses impacts actuels et ses perspectives en nous appuyant sur des exemples concrets et en gardant notre esprit critique.

L’évolution de l’IA dans la Supply Chain – Rétrospective

2000 : Tout a commencé avec de l’automatisation simple…

Les premiers pas de l’IA dans la supply chain remontent aux systèmes ERP, utilisés dès les années 2000. Ces outils automatisés, comme SAP ou Oracle, optimisaient les flux logistiques en fonction de règles prédéfinies. Ainsi, les industries manufacturières ont pu, par exemple,  réduire les ruptures de stock grâce à des réapprovisionnements automatiques basés sur des seuils fixes. Ces 1ers pas constituaient déjà une avancée majeure.

Le tournant des années 2010 : Big Data et apprentissage automatique

Avec l’explosion du Big Data, des acteurs comme UPS ont intégré des modèles prédictifs. Le système Orion de la société optimise les itinéraires de livraison en analysant des millions de points de données par jour, économisant chaque année des millions de litres de carburant. Une optimisation financière très durable 🙂

Aujourd’hui : IA avancée et hyper-connectivité

Aujourd’hui, des technologies comme Amazon Robotics transforment les entrepôts en espaces automatisés. Ces robots collaboratifs (ou cobots) déplacent les marchandises plus rapidement et avec moins d’erreurs. Un autre exemple est l’usage de SenseAware de FedEx, qui utilise des capteurs connectés pour surveiller les conditions environnementales des colis sensibles, comme les vaccins.

L’IA, une réponse aux enjeux de la Supply Chain moderne

Des prévisions plus précises face à l’incertitude

Des entreprises comme Zara utilisent l’IA pour prédire les tendances de consommation, ajustant leur production et leurs stocks en temps réel. Cela réduit considérablement les invendus et optimise la rotation des produits.

Optimisation des coûts et des ressources

L’intégration de l’IA dans la chaîne de froid est un exemple probant. Carrier, spécialiste du transport de produits frais, utilise des solutions d’IA pour anticiper les défaillances des équipements de réfrigération, minimisant ainsi les pertes de marchandises périssables.

Expérience client et personnalisation

La logistique du dernier kilomètre, souvent coûteuse et complexe, est également optimisée grâce à l’IA. Par exemple, DHL utilise des algorithmes pour regrouper les commandes et prévoir les créneaux de livraison les plus efficaces, améliorant à la fois les coûts et la satisfaction client.

Les limites de l’IA : des défis à relever pour les professionnels de la Supply-Chain…

Les biais et la qualité des données

Comment aborder les limites de l’intelligence artificielle sans citer les biais et la qualité des données ?

Un exemple frappant est celui des systèmes de gestion des stocks basés sur l’IA qui ont mal interprété les données de vente lors de la pandémie de COVID-19. L’augmentation soudaine de la demande pour certains produits a entraîné des ruptures de stock massives, révélant la dépendance aux données historiques.

Intégration technologique coûteuse

De nombreuses PME peinent à adopter des outils avancés car ces technologies nécessitent une infrastructure robuste et des investissements conséquents. Elles font face à la concurrence de grands groupes équipés et doivent donc adopter des solutions agiles. Chez Scale UP Solution, nous accompagnons ces PME afin de les aider à adapter leur fonctionnement pour gagner en compétitivité.

Dépendance excessive à l’automatisation

Il peut être tentant avec l’IA de sur-automatiser en pensant réaliser des gains précieux. Mais la sur-automatisation peut aussi être problématique. Ainsi des chaînes de production automatisées peuvent manquer de flexibilité pour répondre à des changements rapides de spécifications clients. Le juste usage de l’IA est un sujet qu’il faut prendre le temps de considérer afin que cette technologie apporte une réelle plus-value fonctionnelle.

Les compétences humaines ont-elles ont encore leur place en Supply-Chain ?

Il faut bien avouer que cette question volontairement provocante a pour objectif de faire réagir. Il est évident que les compétences humaines ont encore toute leur place parmi les métiers de la supply-chain mais elles doivent là encore être positionnées à un endroit où elles peuvent être synonymes de réelle valeur ajoutée.

La stratégie et l’innovation

L’exemple de grands groupes montre que, malgré des outils logistiques avancés, l’élaboration de stratégies globales, comme l’intégration verticale, repose sur une vision humaine.

La gestion des crises

Lorsqu’il est nécessaire de prendre des décisions nécessitant intuition et expérience, comme par exemple lors du blocage du canal de Suez en 2021, c’est aux experts en poste de réagir rapidement.

Les relations interpersonnelles

La communication interpersonnelle surtout lorsqu’elle intègre une dimension pluriculturelle est une compétence purement humaine. Même si la Supply-Chain est de plus en plus automatisée, les accords et les échanges, qu’il s’agisse de la chaîne d’approvisionnement ou d’autres domaines, sont clefs pour définir les fonctionnements.

Intelligence Artificielle et Supply-Chain, quelles perspectives à court-terme ?

Renforcement de l’interopérabilité

Une des principales difficultés identifiées est la multiplication des solutions et systèmes qu’il faut réussir à faire communiquer entre eux. S’y ajoute également des enjeux forts de sécurité à partir du moment ou toutes les données sont en ligne.

Le projet Gaia-X est une initiative européenne ayant pour objectif de créer un écosystème de données sécurisé afin de faciliter le partage de données entre entreprises. Une telle infrastructure permettrait de maximiser les bénéfices de l’IA en harmonisant les systèmes. Implémentation et test de briques technologiques sont les prochaines étapes de ce projet.

Favoriser la formation continue

De plus en plus d’entreprises distribuant des logiciels dédiés proposent des formations spécifiques pour les professionnels de la supply chain. Ces formations leur permettent d’acquérir des compétences pratiques en IA et analytique avancée, directement applicables à leur domaine. Elles sont conçues pour s’adapter au rythme de chaque apprenant et incluent des projets pratiques pour renforcer l’apprentissage.

Favoriser une IA éthique et durable

Dans le cadre des engagements ESG (Environnement, Social, Gouvernance), l’intégration d’IA respectueuses de l’environnement devient cruciale. Ainsi, plusieurs outils permettant de mesurer l’empreinte carbone des chaînes d’approvisionnement en temps réel ont été déployés récemment. Ces outils permettent aux entreprises de mesurer, suivre et réduire efficacement leur empreinte carbone tout au long de leur chaîne d’approvisionnement, tout en améliorant la visibilité et l’efficacité opérationnelle.

IA et Supply Chain, une histoire à construire ensemble…

Même si l’intelligence artificielle a déjà démontré son rôle transformateur dans la supply chain, elle ne remplacera jamais entièrement les compétences humaines stratégiques, relationnelles et créatives. 

Chez Scale Up Solutions, nous accompagnons cette transition afin d’aider nos clients à en faire une opportunité unique de renforcer leur positionnement et de construire un futur résilient et innovant.
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