L'IA dans la chaîne d'approvisionnement : Principales applications et avantages pour les entreprises

Introduction à l'IA dans la chaîne d'approvisionnement

L'IA se développe rapidement, ce qui rend ses applications et son potentiel considérables, en particulier son impact sur l'industrie de la chaîne d'approvisionnement. Nous allons en savoir plus ci-dessous.

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

L'IA est une branche de l'informatique qui se réfère au développement d'algorithmes et de modèles permettant aux machines de faire preuve d'une intelligence semblable à celle de l'homme. Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'IA est utilisée pour analyser, prédire et optimiser les opérations afin d'atteindre une efficacité maximale.

Grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données à grande vitesse, l'IA est devenue un outil précieux dans la gestion des chaînes d'approvisionnement complexes.

L'importance de l'IA dans la gestion moderne de la chaîne d'approvisionnement

Les chaînes d'approvisionnement ont fait l'objet d'une attention accrue ces dernières années, en particulier aux États-Unis. En 2021, un décret sur les chaînes d'approvisionnement américaines a été signé. Ce décret vise à assurer la résilience de la chaîne d'approvisionnement américaine dans des secteurs critiques tels que les TIC et les semi-conducteurs, en garantissant la sécurité du développement, du déploiement et de la compétitivité des technologies de l'IA tout en atténuant les risques liés aux menaces géopolitiques, cybernétiques et environnementales. 

Puis, en 2023, un rapport d'étape de la Maison Blanche des États-Unis sur la construction de chaînes d'approvisionnement résilientes et un Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence (décret sur l'intelligence artificielle sûre et fiable) a été publié.

Le rapport montre que le CHIPS and Science Act a alloué 52,7 milliards de dollars pour renforcer la production nationale de semi-conducteurs, vitale pour le développement de l'IA, tandis que les investissements dans la formation de la main-d'œuvre et la recherche visent à soutenir l'innovation dans les domaines liés à l'IA. 

Les partenariats internationaux, tels que le cadre économique indo-pacifique, ont favorisé la mise en place de chaînes d'approvisionnement sûres et résistantes pour les produits numériques et les TIC, ce qui permet aux États-Unis de rester compétitifs dans le paysage mondial de l'IA. Ces efforts portent sur les vulnérabilités des matériaux critiques, favorisent l'innovation basée sur l'IA et sécurisent les technologies à l'origine de l'économie de l'IA.

Une récente enquête enquête McKinsey a également montré qu'une majorité de personnes interrogées ont déclaré que l'IA avait entraîné une augmentation significative des revenus de plus de 5 % dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement et des stocks.

Pourquoi utiliser l'IA dans les chaînes d'approvisionnement ?

L'IA offre aux entreprises une occasion unique de rationaliser leurs opérations et d'acquérir un avantage concurrentiel dans la chaîne d'approvisionnement. Les entreprises peuvent prévoir avec précision la demande, identifier les risques potentiels et les perturbations, et prendre des décisions fondées sur des données qui conduisent à une meilleure efficacité et à des économies.

En outre, l'IA peut automatiser des tâches telles que la gestion des stocks, l'optimisation du routage et la sélection des fournisseurs, libérant ainsi des ressources humaines pour les consacrer à des activités plus stratégiques.

Sans l'utilisation de l'IA, il serait pratiquement impossible d'atteindre de tels niveaux d'efficacité et de précision, compte tenu de la rapidité des chaînes d'approvisionnement.

Qu'est-ce que l'IA dans la logistique ?

L'IA a un impact particulièrement important sur la logistique, le processus de planification, de mise en œuvre et de contrôle des flux de marchandises. Il permet aux entreprises de logistique d'optimiser leurs itinéraires de transport, leurs opérations d'entreposage et leurs calendriers de livraison sur la base de données en temps réel et d'analyses prédictives.

L'IA dans la logistique permet aux entreprises d'obtenir des délais de livraison plus rapides, de réduire les coûts et d'améliorer la satisfaction des clients.

Principales applications de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement

L'IA révolutionne déjà la gestion de la chaîne d'approvisionnement grâce à plusieurs applications clés. Voici quelques utilisations courantes :

1. Prévision de la demande

Les prévisions de la demande basées sur l'IA permettent aux entreprises de prédire la demande future de produits avec une grande précision en analysant un large éventail de sources de données, notamment les ventes historiques, les tendances du marché, les facteurs économiques et le comportement des clients.

Contrairement aux méthodes de prévision traditionnelles, les modèles d'IA peuvent s'adapter à de nouveaux modèles et réagir aux données en temps réel, ce qui rend les prévisions plus dynamiques et plus fiables.

• Modèles prédictifs: Algorithmes d'apprentissage automatiquetels que l'analyse de séries temporelles et les réseaux neuronauxidentifient des modèles de demande complexes et génèrent des prévisions plus précises.
• Ajustements en temps réel: L'IA permet d'ajuster les prévisions à la volée en fonction de l'évolution des facteurs de la demande, tels que les nouvelles promotions, les changements de marché ou les événements extérieurs (par exemple, les conditions météorologiques ou les jours fériés).
• Réduction des ruptures de stock et des surstocks: Une prévision précise de la demande permet aux entreprises de disposer des bons produits au bon moment, ce qui améliore la satisfaction des clients et réduit les coûts liés aux stocks excédentaires ou aux ventes perdues.

Des modèles tels que les suivants peuvent être utilisés :

• ARIMA saisonnier: Les modèles ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) saisonniers sont utilisés pour la prévision des séries temporelles, qui consiste à prédire les valeurs futures sur la base des données passées. Ces modèles prennent en compte à la fois les tendances et les composantes saisonnières.
• Forêts aléatoires: Les forêts aléatoires sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs arbres de décision pour générer des prédictions. Ils peuvent traiter de grands ensembles de données comportant de nombreuses variables et offrent une grande précision de prédiction.

Un bon exemple de l'utilisation de l'IA dans ce cas est l'utilisation de l'IA par Amazon pour prévoir les demandes quotidiennes d'expédition de plus de 400 millions de produits pendant la période des fêtes de fin d'année 2023. 400 millions de produits pendant les fêtes de fin d'année 2023.

2. Gestion des stocks

L'IA optimise également la gestion des stocks. Pour ce faire, elle analyse les données relatives aux ventes, la dynamique de la chaîne d'approvisionnement et les variables externes afin de maintenir des niveaux de stock idéaux. Cela permet aux entreprises d'atteindre l'équilibre délicat entre un stock suffisant pour répondre à la demande et l'absence d'un stock excédentaire qui entraîne des coûts de détention.

Voici quelques façons courantes de gérer les stocks à l'aide de l'IA.

• Réapprovisionnement automatisé: Les systèmes d'IA peuvent automatiquement réorganiser les produits lorsque les niveaux de stock atteignent des seuils prédéfinis, garantissant ainsi un réapprovisionnement constant des stocks sans intervention manuelle.
• Stockage en fonction de la demande: En prévoyant la demande avec plus de précision, l'IA aide les entreprises à stocker les produits très demandés tout en réduisant les articles moins populaires, ce qui permet d'optimiser l'utilisation de l'espace de stockage et de réduire les coûts de détention.
• Efficacité de l'entrepôt: Les systèmes pilotés par l'IA optimisent l'agencement de l'entrepôt et les itinéraires de prélèvement des produits, améliorant ainsi la vitesse d'exécution et réduisant le temps et les ressources consacrés au traitement des commandes.

La gestion des stocks est également une application courante de l'utilisation de l'IA dans les soins de santé. l'IA dans les soins de santéoù de nombreux matériaux jetables sont consommés rapidement.

3. Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

L'IA améliore et simplifie le processus global d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

L'IA peut offrir une visibilité de bout en bout et automatiser des processus complexes, de la planification de la production à la logistique. Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données à travers différents points de contact, ce qui permet de prendre des décisions optimales concernant les calendriers de production, les itinéraires de transport et l'affectation des ressources.

Plus précisément, voici quelques exemples d'utilisation de l'IA :

• Optimisation des itinéraires et de la logistique: Les systèmes alimentés par l'IA peuvent optimiser les itinéraires de transport, consolider les expéditions et prendre en compte les données météorologiques et de circulation en temps réel, réduisant ainsi les délais de livraison et les coûts de carburant.
• Planification de la production: Les algorithmes d'IA équilibrent la capacité de production avec la demande, en ajustant les horaires et les ressources pour éviter les goulets d'étranglement et respecter les délais plus efficacement.
• Visibilité de bout en bout: Grâce à l'IA, les entreprises bénéficient d'une visibilité en temps réel sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, ce qui permet un meilleur suivi des commandes, des expéditions et des niveaux de stock, ce qui aide à identifier et à atténuer rapidement les perturbations potentielles.

4. Gestion des relations avec les fournisseurs

L'IA peut également contribuer à renforcer la gestion des relations avec les fournisseurs (SRM).

Un modèle d'IA peut fournir des informations sur les performances des fournisseurs, les facteurs de risque et les opportunités de collaboration. Ces informations peuvent être générées par l'analyse de grandes quantités de données d'entreprise.

Ces aspects peuvent être améliorés en particulier :

• Contrôle des performances des fournisseurs: L'IA assure le cursus des indicateurs clés de performance (ICP) tels que les délais, les taux de défaut et les dossiers de conformité, offrant ainsi une vue d'ensemble de la fiabilité et de la qualité de chaque fournisseur.
• Évaluation des risques : L'IA identifie et évalue les risques au sein de la base de fournisseurs en analysant les facteurs externes (par exemple, les changements géopolitiques, la santé financière) qui pourraient affecter la stabilité des fournisseurs, ce qui permet une gestion proactive des risques.
• Planification collaborative: L'IA peut améliorer la collaboration en partageant les prévisions de la demande et les plans de production avec les fournisseurs, en améliorant la coordination et en veillant à ce que les fournisseurs puissent répondre efficacement à la demande.

Cela peut être particulièrement utile pour chaînes d'approvisionnement dans le commerce électroniqueoù plusieurs fournisseurs sont impliqués.

Les avantages de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'utilisation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement présente de nombreux avantages, notamment l'amélioration de la prise de décision, la réduction des coûts, l'efficacité opérationnelle et le renforcement de la durabilité.

Chacun de ces avantages aide les entreprises à relever les défis complexes de la chaîne d'approvisionnement et à rester compétitives sur des marchés dynamiques.

1. Amélioration de la prise de décision

L'IA transforme la prise de décision dans les chaînes d'approvisionnement en fournissant en temps réel des informations fondées sur des données qui permettent aux entreprises de prendre des décisions proactives plutôt que réactives.

Les systèmes d'IA peuvent analyser de grands volumes de données provenant de sources multiples, y compris les données historiques, les tendances du marché et les facteurs externes tels que les changements météorologiques et économiques, afin de générer des informations prédictives et de recommander des actions.

• Analyse prédictive: Les modèles prédictifs alimentés par l'IA prévoient la demande, ce qui aide les entreprises à ajuster les stocks, à optimiser les calendriers de production et à réduire la probabilité de ruptures de stock ou de surstockage.
• Planification de scénarios: En simulant divers scénarios (par exemple, des changements dans la demande, des ruptures d'approvisionnement), l'IA permet aux entreprises d'évaluer les impacts potentiels de différents choix, améliorant ainsi leur capacité à planifier en cas d'incertitudes.
• Réponse plus rapide aux changements: Les outils d'aide à la décision basés sur l'IA peuvent détecter des problèmes ou des tendances en temps réel, comme une augmentation soudaine de la demande ou un goulot d'étranglement logistique, ce qui permet de procéder à des ajustements rapides pour maintenir le bon déroulement des opérations. L'IA est également capable d'analyser des ensembles de données plus importants plus rapidement qu'une analyse manuelle.

Par exemple, la technologie cognitive de la chaîne d'approvisionnement d'IBM, l'architecture technologique cognitive de la chaîne d'approvisionnement d'IBM d'IBM lui a permis de réagir rapidement aux problèmes de la chaîne d'approvisionnement avant qu'une perturbation ne se produise.

Cela permet de prendre rapidement des mesures pour rechercher une deuxième source d'approvisionnement en cas de défaillance de l'une d'entre elles. Leur technologie cognitive de chaîne d'approvisionnement, qui s'appuie sur l'IA, a permis d'atteindre un taux d'exécution des commandes de taux d'exécution des commandes de 100 même pendant la pandémie de 2020.

2. Réduction des coûts et efficacité opérationnelle

Grâce à la même technologie cognitive de chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA, IBM a réduit les coûts de sa chaîne d'approvisionnement de 160 millions USD..

L'IA réduit considérablement les coûts et améliore l'efficacité opérationnelle en automatisant et en optimisant les processus fondamentaux de la chaîne d'approvisionnement. De la gestion des stocks à la planification de la logistique, l'automatisation pilotée par l'IA minimise les tâches manuelles, réduisant les erreurs humaines et améliorant l'efficacité des processus.

• Optimisation des stocks: Les systèmes d'IA peuvent maintenir des niveaux de stock optimaux en analysant des facteurs tels que l'historique des ventes, les délais de livraison et la saisonnalité, ce qui permet de réduire les coûts des stocks excédentaires et de minimiser les frais de stockage.
• Programmation automatisée: L'IA rationalise les calendriers de production et de logistique, en minimisant les temps d'arrêt et en améliorant l'utilisation des ressources. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent optimiser le chargement des camions, les itinéraires d'expédition et les délais de livraison, ce qui permet de réduire les coûts de carburant et d'accélérer les livraisons.
• Réduction des déchets: Grâce à des prévisions précises et à une affectation efficace des ressources, l'IA réduit les déchets dans les secteurs de la fabrication et de la logistique. Cela permet non seulement de réduire les coûts d'élimination, mais aussi de contribuer à la durabilité de l'environnement.

3. Renforcement de la durabilité

Comme nous l'avons expliqué dans un autre article l'IA peut améliorer la durabilité dans différents domaines. Dans les chaînes d'approvisionnement, l'IA peut permettre une utilisation plus efficace des ressources et réduire les déchets et les émissions. 

Alors que les entreprises cherchent à atteindre leurs objectifs de développement durable, l'IA offre des outils pour curer, mesurer et optimiser les pratiques durables au sein de la chaîne d'approvisionnement.

• Réduction des émissions de carbone: L'optimisation du routage et de la logistique alimentée par l'IA peut réduire la consommation de carburant en sélectionnant des itinéraires efficaces, en consolidant les expéditions et en minimisant les transports inutiles, ce qui entraîne une réduction des émissions de gaz à effet de serre.
• Efficacité énergétique: Dans l'industrie manufacturière, l'IA peut optimiser l'utilisation des équipements, minimiser les temps morts et programmer la production en fonction de la disponibilité et du coût de l'énergie, ce qui permet de réduire la consommation d'énergie et d'améliorer la durabilité opérationnelle.
• Réduction des déchets: En prévoyant avec précision la demande, l'IA contribue à réduire la surproduction et les stocks inutiles, ce qui minimise les déchets et soutient une approche d'économie circulaire, dans laquelle les ressources sont réutilisées ou réaffectées.

Le secteur des transports et de la chaîne d'approvisionnement est responsable de 25 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, selon un rapport des Nations unies.. La réduction des déchets et l'amélioration de la gestion des stocks grâce à l'utilisation de l'IA peuvent entraîner une réduction des émissions de gaz à effet de serre.

L'intégration de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement permet en fin de compte de mener des opérations plus souples, plus rentables et plus respectueuses de l'environnement.

Ces améliorations permettent aux entreprises non seulement d'économiser de l'argent et d'optimiser les ressources, mais aussi de s'aligner sur les efforts mondiaux en faveur du développement durable, en améliorant leur image de marque et en attirant les clients soucieux de l'environnement.

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L'IA générative dans la chaîne d'approvisionnement

L'IA générative est une forme avancée d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage profond pour créer des résultats nouveaux et uniques à partir d'un ensemble de données d'apprentissage. Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'IA générative peut contribuer à optimiser les processus en générant plusieurs scénarios et en suggérant le plan d'action le plus efficace.

Voici quelques cas d'utilisation possibles :

• Création d'itinéraires de transport alternatifs afin de minimiser les coûts et d'améliorer l'efficacité
• Création de programmes de production optimisés sur la base de niveaux de demande variables
• Générer des solutions potentielles pour les perturbations de la chaîne d'approvisionnement en temps réel

Études de cas

L'IA générative transforme la gestion de la chaîne d'approvisionnement en permettant aux entreprises d'optimiser leurs opérations, de renforcer leur efficacité et d'améliorer leur prise de décision. Voici quelques exemples concrets d'entreprises qui exploitent l'IA générative dans leurs chaînes d'approvisionnement :

1. Chaîne d'approvisionnement DHL

DHL s'est associé au Boston Consulting Group pour déployer des applications d'IA générative visant à améliorer la gestion et l'analyse des données. L'une des applications est un outil de nettoyage des données qui traite et analyse les données des clients potentiels, ce qui permet aux ingénieurs de DHL de concevoir des solutions logistiques plus efficaces. 

Une autre application aide les équipes de vente en leur fournissant des informations lors de l'élaboration des propositions, ce qui permet de faire des propositions plus rapides et plus personnalisées aux clients.

2. Mars Incorporated

Mars collabore avec Celonis pour utiliser l'IA générative afin d'optimiser le chargement des camions. En analysant des facteurs tels que les conditions météorologiques et les détails de l'expédition, le système d'intelligence artificielle recommande des regroupements de chargements, réduisant ainsi de 80 % les tâches manuelles et diminuant les coûts d'expédition et les émissions.

3. ThredUp

Le détaillant de vêtements d'occasion ThredUp utilise l'IA dans ses centres de distribution afin d'améliorer le rendement et la productivité. L'IA est utilisée pour générer des descriptions détaillées des produits, ce qui permet de rationaliser les opérations et d'améliorer l'efficacité.

4. UPS

UPS utilise son système ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), qui s'appuie sur l'IA et des algorithmes avancés pour optimiser les itinéraires de livraison en temps réel.qui s'appuie sur l'IA et des algorithmes avancés pour optimiser les itinéraires de livraison en temps réel. Le système prend en compte des facteurs tels que le volume des colis, les fenêtres de livraison, les conditions de circulation en temps réel et la météo pour établir des itinéraires efficaces, ce qui permet d'économiser plus de 10 millions de gallons de carburant par an et de réduire les coûts et les émissions de carbone.

Ces exemples montrent comment l'IA générative est appliquée dans divers secteurs pour améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, réduire les coûts et améliorer l'efficacité opérationnelle globale.

Défis et considérations liés à la mise en œuvre de l'IA

Malgré ses nombreux avantages, la mise en œuvre de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement n'est pas sans défis. Ces défis peuvent constituer une difficulté pour les organisations qui ne sont pas préparées à ce changement.

Confidentialité des données

La confidentialité et la sécurité des données sont des préoccupations importantes, car les systèmes d'IA reposent sur le traitement de grandes quantités d'informations potentiellement sensibles. Les entreprises doivent s'assurer que leurs pratiques en matière de traitement des données sont conformes aux réglementations et normes internationales.

Si vous êtes une organisation résidant dans l'Union européenne, la loi européenne sur l'IA est une ligne directrice essentielle qui prévoit des règles strictes en matière de protection des données à caractère personnel qu'il convient de respecter. Pour en savoir plus, consultez notre Guide de la loi européenne sur l'IA à l'intention des dirigeants.

Comme vous pouvez le voir sur l'image ci-dessus, la loi européenne sur l'IA impose une bonne gouvernance des données, ce qui peut s'avérer être un défi pour de nombreuses petites entreprises.

Qualité et complexité des données

La qualité des algorithmes d'IA dépend des données sur lesquelles ils sont formés. Les entreprises doivent s'assurer que leurs données sont exactes, pertinentes et constamment mises à jour afin d'éviter les prédictions erronées.

Dans tous les secteurs, la qualité des données est un défi majeur lorsqu'il s'agit d'adopter l'IA. Ces problèmes de précision et d'intégration des données sont particulièrement aigus dans les chaînes d'approvisionnement complexes.

Par exemple, dans une chaîne d'approvisionnement mondiale, les données doivent être collectées et analysées auprès de divers fournisseurs, fabricants et distributeurs dans différents pays et fuseaux horaires. Cela pose des problèmes d'intégration, de normalisation et d'interopérabilité des données.

Coûts de mise en œuvre élevés

La mise en œuvre de toute nouvelle technologie entraîne un coût initial. Les entreprises doivent examiner attentivement le retour sur investissement et les avantages potentiels avant d'investir dans l'IA.

Certains de ces coûts peuvent provenir de

• Embaucher des professionnels qualifiés pour développer et entretenir les systèmes d'intelligence artificielle
• Mise à niveau de l'infrastructure existante pour prendre en charge la technologie de l'IA
• Maintenance de grands modèles d'IA sur site

Toutefois, les résultats positifs de l'IA l'emportent largement sur les défis financiers et opérationnels liés à l'adoption de solutions d'IA.

Formation et adaptation de la main-d'œuvre

L'impact sur la main-d'œuvre est un autre élément à prendre en considération. Si l'IA permet d'automatiser de nombreuses tâches, elle peut également entraîner des besoins en matière de de recyclage et d'amélioration des compétences dans le domaine de l'IA. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre le progrès technologique et le maintien de la base de compétences de leur main-d'œuvre. 

Les organisations doivent être prêtes à équiper les employés pour travailler avec l'IA et utiliser ces nouveaux outils d'IA pour combler les lacunes de compétences qui pourraient survenir.

C'est ici que DataCamp pour les entreprises peut vous aider. DataCamp for Business offre une solution complète de formation en entreprise aux compétences en science des données et en IA qui sont très demandées dans ce domaine en pleine croissance qu'est l'IA dans la chaîne d'approvisionnement. Commencez par une démonstration dès aujourd'hui.

L'avenir de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement

À l'avenir, le rôle de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement va probablement s'étendre. Les technologies émergentes renforceront encore les capacités de l'IA, offrant des solutions encore plus sophistiquées pour relever les défis de la chaîne d'approvisionnement.

Chaînes d'approvisionnement autonomes

Par exemple, les chaînes d'approvisionnement évolueront vers l'autonomie, avec des processus pilotés par l'IA et des machines travaillant de manière indépendante. Cela pourrait conduire à une précision et une efficacité quasi parfaites, réduisant ainsi la nécessité d'une intervention humaine.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive continuera d'évoluer, permettant aux entreprises d'anticiper les perturbations plus longtemps à l'avance et de procéder rapidement aux ajustements nécessaires. Cela aidera les entreprises à gérer les risques de manière proactive et à éviter d'éventuelles déconvenues.

L'innovation générative pilotée par l'IA

L'IA générative jouera également un rôle plus important dans l'innovation de la chaîne d'approvisionnement. L'IA générative peut être utile pour élaborer de multiples options de conception de produits et de processus. Les entreprises peuvent alors trouver les solutions les plus optimales, ce qui n'aurait pas été possible avec les méthodes traditionnelles.

Réflexions finales

L'IA a déjà fait des percées substantielles dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, et son rôle va continuer à s'étendre. Pour les organisations et les particuliers, il est essentiel de se tenir au courant de ces évolutions. DataCamp pour les entreprises dotera vos équipes et vos employés des compétences en IA dont ils ont besoin pour tirer parti des développements passionnants de l'industrie.