Alors que les chaînes d’approvisionnement deviennent de plus en plus complexes, de plus en plus d’entreprises se tournent vers l’IA comme solution ; en fait, un récent rapport de MHI a révélé que si seulement 17% des entreprises utilisent déjà l’IA, environ 45% prévoient qu’elles intégreront l’IA dans leur chaîne d’approvisionnement d’ici 2027.
Le rapport indique également que près de 50 % des entreprises en 2022 pensent que l’IA a le potentiel de perturber les chaînes d’approvisionnement et de créer un avantage concurrentiel.
L’intelligence artificielle (IA), ou l’utilisation de machines pour effectuer des tâches qui nécessiteraient autrement l’intelligence humaine, est de plus en plus intégrée dans les chaînes d’approvisionnement pour aider les gestionnaires à accroître le contrôle des opérations de la chaîne d’approvisionnement à tous les niveaux.
Les principaux objectifs de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement sont les suivants :
- Améliorer la visibilité de la chaîne d’approvisionnement
- Prévoir les résultats potentiels ou les perturbations
- Trouver des modèles dans les données qui fournissent des informations exploitables et éclairent la prise de décision
- Automatiser les processus au sein de la chaîne d’approvisionnement
L’IA peut être intégrée dans presque tous les domaines de la chaîne d’approvisionnement, depuis l’approvisionnement en matières premières jusqu’à la distribution des produits finis aux clients. Toutes les utilisations de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement contribuent à accroître la transparence, l’efficacité, la flexibilité et, bien sûr, le chiffre d’affaires.
Dans cet article, nous allons examiner les raisons pour lesquelles l’IA est utile dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement et comment mettre en œuvre l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement, et explorer quelques exemples d’entreprises leaders qui utilisent l’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement aujourd’hui.
Avantages de l’IA pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement
Les avantages de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement sont nombreux et ne cesseront de croître. Voici quelques exemples des avantages que les entreprises tirent actuellement de la mise en œuvre d’outils d’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement.
Une planification plus précise
L’IA est fréquemment utilisée dans les chaînes d’approvisionnement pour faire des prédictions précises, basées sur des données. Les prévisions de la demande basées sur l’IA sont plus précises que les prévisions manuelles, ce qui permet aux responsables de la chaîne d’approvisionnement de.. :
- Optimiser les niveaux de stock pour répondre à la demande des consommateurs et maintenir un stock de sécurité tout en réduisant les coûts de stockage
- Garantir des niveaux de stocks optimaux dans toutes les régions géographiques
- Prévoir les quantités optimales d’approvisionnement en matières premières afin de réduire le gaspillage
- Réagir de manière préventive aux changements potentiels de la demande
Les capacités de prévision de l’IA permettent de réduire les coûts et les perturbations, telles que les longues périodes d’attente pour les clients ou les surstocks. Par exemple, le géant de l’ameublement IKEA a commencé à utiliser l’IA pour prévoir avec plus de précision la demande dans ses 450 magasins et ses 54 marchés de destination.
Son outil de détection de la demande utilise plus de 200 sources de données pour faire des prévisions statistiques sur le moment et le lieu où des produits spécifiques seront demandés. L’entreprise fait état de prévisions acceptées à 98 %.
Réduction des perturbations
L’IA peut être utilisée de manière extrêmement efficace pour vous aider à vous préparer à d’éventuelles perturbations. Par exemple, Interos, un outil de gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement alimenté par l’IA, a évalué l’impact de l’invasion de l’Ukraine par la Russie sur plus de 20 000 entreprises américaines ayant des fournisseurs de second rang dans le pays, avant même qu’elle ne se produise.
Ce type d’outils d’IA aide les entreprises à comprendre les risques et à s’y préparer avant qu’ils n’entraînent des perturbations majeures.
Non seulement les capacités de prévision de l’IA vous aident à anticiper les perturbations, mais l’IA peut également vous aider à réagir plus rapidement lorsque des problèmes surviennent.
Par exemple, l’IA peut vous avertir en quelques secondes de toutes sortes de perturbations, qu’il s’agisse d’incendies, d’inondations ou de cyberattaques, ce qui vous permet de régler le problème et de minimiser les dommages.
Conformité réglementaire
Pour les entreprises qui effectuent régulièrement des audits de fournisseurs avec de grandes quantités de documents de conformité, l’IA peut être un outil prometteur pour gagner du temps, car elle peut aider à comparer les informations aux spécifications des produits ou aux lois de conformité.
L’IA permet également de détecter les problèmes de fabrication ou d’autres étapes susceptibles d’entraîner une non-conformité, et d’analyser les données relatives à la sécurité sur le lieu de travail afin de détecter les risques potentiels. Enfin, l’automatisation des processus de fabrication ou d’entreposage permet de garantir une qualité de produit standardisée et conforme à la réglementation.
De nombreuses entreprises choisissent d’utiliser un logiciel de gestion de la qualité des fournisseurs en tandem avec des outils d’IA afin de garantir des produits de haute qualité qui sont passés par plusieurs étapes de contrôle qualité.
Réduction du temps de mise sur le marché
L’IA joue un rôle important dans l’automatisation, ou la réalisation d’activités de la chaîne d’approvisionnement qui devraient autrement être effectuées manuellement, et donc plus lentement, par un employé ou un responsable de la chaîne d’approvisionnement.
Les technologies alimentées par l’IA, telles que le traitement vidéo ou textuel, les robots d’entrepôt, les imprimantes 3D ou même les voitures autonomes, sont autant d’exemples de la manière dont l’IA peut accroître l’efficacité des activités à presque toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement.
Comme nous l’avons vu plus haut, la capacité de planification de l’IA contribue également à réduire les perturbations qui entravent la production et la livraison dans les délais. Il peut s’agir d’identifier les itinéraires de distribution les plus efficaces ou de s’assurer que les stocks sont suffisants.
Augmentation des recettes
Une meilleure planification, une efficacité accrue et l’automatisation se traduisent par une réduction des coûts tout au long de la chaîne d’approvisionnement. En fait, une étude de 2019 a révélé que 61 % des entreprises qui ont intégré l’IA dans leur chaîne d’approvisionnement ont diminué leurs coûts, et plus de la moitié ont augmenté leur chiffre d’affaires.
Les réductions du gaspillage induites par l’IA, l’identification des endroits de la chaîne d’approvisionnement qui ne sont pas aussi productifs qu’ils pourraient l’être, et des clients plus heureux sont autant d’éléments qui conduisent à une augmentation des profits.
Mettre en œuvre l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement : Défis et solutions
La mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement s’accompagne de plusieurs défis.
- Coûts d’investissement initiaux élevés: Bien que les coûts baissent à mesure que cette technologie mûrit, la mise en œuvre de l’IA nécessite actuellement le matériel, les logiciels et les spécialistes adéquats pour la faire fonctionner et la gérer. Même si les économies globales réalisées grâce à l’IA dans la chaîne d’approvisionnement compenseront probablement ces coûts initiaux au fil du temps, les entreprises doivent s’attendre à investir un montant important dans les technologies de l’IA au départ.
- Coûts de formation et d’embauche: Une partie des coûts de mise en œuvre comprend la formation des employés à l’utilisation des nouveaux outils compatibles avec l’IA et/ou l’embauche de nouveaux employés possédant les compétences nécessaires pour utiliser ces outils correctement.
- Compatibilité: Au sein des chaînes d’approvisionnement, l’IA a des cas d’utilisation spécifiques, ce qui rend les solutions particulièrement applicables à certains types de chaînes d’approvisionnement et pas encore applicables à d’autres. Dans la section suivante, nous vous proposons quelques questions pour vous aider à évaluer dans quelle mesure les technologies d’IA actuelles sont applicables à l’optimisation de votre chaîne d’approvisionnement.
Questions à poser lorsque vous envisagez d’adopter des technologies d’IA pour votre chaîne d’approvisionnement :
- Évaluez votre chaîne d’approvisionnement actuelle : Quels sont les points sensibles de votre chaîne d’approvisionnement actuelle ? Qu’est-ce qui fonctionne bien ?
- Fixez des objectifs concrets : Quels sont vos objectifs ? Quelles technologies d’IA pouvez-vous exploiter pour les soutenir au mieux ?
- Examinez les retours sur investissement estimés : Quels sont les coûts estimés de la mise en œuvre d’une technologie d’IA ? Quelles sont les économies estimées ?
- Définissez des mesures de suivi : Comment les progrès accomplis dans la réalisation de ces objectifs seront-ils mesurés ?
- Préparez votre équipe : Votre équipe est-elle capable d’effectuer cette transition ? Devrez-vous faire appel à des experts informatiques tiers ?
- Planifiez l’avenir : Votre plan d’IA est-il évolutif ? Comment pouvez-vous planifier une amélioration continue ?
Exemples d’applications réussies de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement
Partout dans le monde, des entreprises innovantes utilisent l’intelligence artificielle pour acquérir un avantage concurrentiel. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA par les grandes marques dans leurs chaînes d’approvisionnement.
Durabilité : United Parcel Service (UPS)
La société de services de livraison UPS utilise un modèle alimenté par l’IA pour s’assurer que ses itinéraires de transport sont aussi efficaces que possible afin de réduire la consommation de carburant. Son système ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) utilise un algorithme pour réduire les virages à droite, ce qui permet d’économiser environ 10 millions de gallons de carburant chaque année et de réduire les émissions de carbone de 100 000 tonnes métriques (soit l’équivalent des émissions d’environ 21 000 voitures).
Contrôle de la qualité : BMW
Le célèbre constructeur automobile BMW utilise l’IA tout au long de sa chaîne d’approvisionnement, mais l’un des domaines où l’IA a le plus d’impact est celui du contrôle de la qualité et de la sécurité de ses voitures. Son système de reconnaissance d’objets alimenté par l’IA examine les photos, puis compare ces images aux voitures en production, afin de déterminer si la voiture a été fabriquée correctement.
BMW utilise également l’IA pour surveiller les conditions dans ses usines de production afin de s’assurer que l’environnement est adapté à leurs équipements sensibles. BMW peut ainsi détecter les problèmes plus tôt et y répondre plus rapidement.
Des inventaires précis : Home Depot
Home Depot, l’un des principaux détaillants mondiaux de produits d’aménagement intérieur, a été l’un des premiers grands détaillants à utiliser le stockage en nuage et la technologie de l’IA pour son site web et l’ensemble de sa chaîne d’approvisionnement. Cela s’est avéré particulièrement important lorsque la pandémie de COVID-19 a commencé à provoquer des pénuries de stocks et que les clients se sont mis en concurrence pour des ressources limitées.
Home Depot a réagi en utilisant des outils d’IA pour prendre des décisions sur la manière de déplacer les stocks et pour analyser les données des consommateurs afin de prédire la demande. Home Depot était mieux équipé pour dire avec précision aux clients si un article était en stock, quand il serait réapprovisionné et quand les achats seraient livrés.
Des délais de livraison plus courts : Amazon
Amazon est réputé pour la rapidité de ses livraisons, qu’il s’agisse de livraisons le jour même ou de livraisons de courses en quelques heures. Cette rapidité est en grande partie rendue possible grâce à l’IA utilisée pour prévoir où les stocks doivent être entreposés afin de répondre à la demande des clients, qui est également prédite à l’aide de l’IA.
Si de nombreuses entreprises utilisent aujourd’hui l’IA, Amazon est l’un des meilleurs exemples de la manière dont l’intégration de l’IA à chaque étape de leurs opérations, de leur site web à la livraison, accroît considérablement leur efficacité.
