La gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique n'est pas prête pour l'IA. Elle doit devenir une IA ?

La gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique n'est pas prête pour l'IA. Elle doit devenir une IA ?

 

Nous sommes des gens prédictifs. Nous voulons désespérément savoir ce qui va se passer ensuite et nous utiliserons toutes les ressources dont nous disposons pour comprendre ce qui nous attend.

Autrefois, les prévisions météorologiques se basaient sur l'observation du comportement des animaux et de la forme des nuages. Les recruteurs de baseball, chargés d'identifier le prochain phénomène parmi un marasme de joueurs marginaux, s'appuyaient sur l'intuition et la règle 80-20 pour prédire les meilleurs joueurs. Et les habitudes de consommation (qui achètera quoi, quand et à quel prix) étaient déterminées par des groupes de discussion et des enquêtes.

Par le passé, la planification de la chaîne d’approvisionnement était basée sur un regard rétrospectif sur ce qui s’était passé pour mieux planifier l’avenir, avec la conviction que l’histoire se répéterait.

 

Aujourd'hui, avec l'émergence de l'intelligence artificielle, nos capacités prédictives se transforment sous nos yeux, générant des informations prospectives comme jamais auparavant. Par conséquent, ce qui a fait le succès des stratégies de chaîne d'approvisionnement dans le passé ne le fera plus à l'avenir.

Certes, malgré des investissements massifs dans les ressources humaines, les processus et la technologie, les résultats de la chaîne d’approvisionnement demeurent incohérents et incertains. Les causes sont multiples : prolifération des références, nouveaux canaux de distribution, numérisation, (dé)mondialisation, réglementation, systèmes hérités, processus déconnectés, réseaux complexes et indicateurs de performance clés mal alignés.

 

Les entreprises de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique sont inondées de données qui pourraient les aider à relever ces défis. Mais elles ont souvent du mal à exploiter ces informations pour devenir véritablement informées par l'analyse et axées sur les données.

 

LeRevue de commerce de HarvardSelon une étude, moins d'un quart des organisations déclarent être bien orientées vers les données. Dans le même temps, plus de 90 % des dirigeants affirment que l'augmentation du volume de données rend leurs organisationsmoinsdécideurs efficaces.

Les technologies basées sur l’IA offrent un meilleur moyen de relever les défis permanents de la chaîne d’approvisionnement.

 

Une analyse Gartner de février 2024 a révélé que les meilleures organisations de la chaîne d'approvisionnement utilisent l'IA pour optimiser leurs processus plus de deux fois plus souvent que leurs homologues moins performantes. En d'autres termes, plus une organisation est proactive dans sa démarche de mise en œuvre de l'IA, plus elle est préparée à tirer parti des capacités de l'IA.

Les organisations qui agissent maintenant ont la possibilité de se positionner sur la concurrence en voyant et en capitalisant sur ce que les autres ne voient pas. L’IA y parvient rapidement, en rendant l’information accessible à tous en quelques minutes plutôt qu’en quelques jours, mois ou années.

Les dernières technologies d'intelligence artificielle ont un potentiel énorme pour prédire les résultats de la chaîne d'approvisionnement. Pourtant, la différenciation des marques ne réside pas uniquement dans l'adoption de technologies d'intelligence artificielle. La clé réside dans la manière dont elles sont déployées.

 

Voici trois bonnes pratiques pour déployer l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement afin de favoriser l’efficacité, l’innovation et l’avantage concurrentiel.

Commencez intelligemment.Les entreprises de gestion de la chaîne d'approvisionnement et de logistique n'ont pas besoin d'une feuille de route parfaite pour exploiter l'IA. Elles n'ont pas non plus besoin de repenser d'un coup l'ensemble de leur cadre opérationnel. Au lieu de cela, déployez l'IA de manière progressive et stratégique, en apportant des changements progressifs et itératifs pour améliorer les performances globales.

 

Pour commencer, identifiez un besoin et étudiez comment l’IA peut vous aider à résoudre ce problème en offrant un flux de travail plus rapide, des analyses de données améliorées ou une meilleure efficacité de prise de décision. Commencez par les problèmes les plus urgents, puis développez votre intégration de l’IA à mesure que votre confort et vos capacités s’améliorent.

 

Préparez les gens à participer.L’intégration sûre et efficace de l’IA dans les flux de travail de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique nécessite plus qu’une approche plug-and-play. Elle exige une formation et une préparation intentionnelles.

Les employés le savent. Une étude d'Ernst and Young révèle que 80 % des employés souhaitent davantage de formation et de perfectionnement pour se sentir plus à l'aise avec l'intégration de l'IA au travail, et 73 % craignent que leur entreprise ne fasse pas assez pour les préparer à l'adoption de l'IA.

 

Impliquez vos employés dans le parcours de l’IA. Apprenez-leur à utiliser la technologie grâce à des programmes de formation complets et à des initiatives de transfert de compétences réactives. Dans le même temps, créez des canaux de rétroaction, reflétant un état d’esprit de croissance holistique prêt à adopter la technologie de manière sûre et efficace.

Apprendre, collaborer et agir.L'IA est une technologie d'assistance. C'est pourquoi de nombreux produits d'IA parmi les plus connus sont qualifiés de copilotes.

 

Pour les entités de logistique et de chaîne d’approvisionnement, cela signifie que des invites simples en langage naturel peuvent conduire à des informations précieuses, rationaliser des processus complexes et améliorer les capacités de prise de décision.

L'analyse d'IBM sur l'IA dans le secteur de la chaîne d'approvisionnement a révélé que la technologie excelle dans l'offre d'une « assistance en matière de prévision, comme la planification de la demande ou la capacité de production et d'entreposage en fonction de la demande des clients ». L'IA rend l'information accessible en permettant à chacun, des cadres et décideurs de haut niveau aux profanes et utilisateurs novices, de rechercher des ensembles de données volumineux dans le cadre d'un dialogue conversationnel.

 

En fin de compte, l’objectif est d’améliorer la prise de décision humaine. Il faut donc privilégier les informations exploitables plutôt que les informations novatrices. Concentrez-vous sur la mise en œuvre d’outils d’IA qui apportent une réelle valeur ajoutée et améliorent les capacités de votre équipe, plutôt que sur ceux qui proposent simplement des fonctionnalités impressionnantes mais superficielles.

Changer les méthodes de travail traditionnelles ne sera pas chose aisée. Dans ce cas, il ne s’agit pas seulement d’adapter notre façon de travailler, mais de redéfinir notre identité. Les experts de la chaîne logistique du passé céderont la place aux spécialistes du numérique qui s’appuient sur une technologie basée sur l’IA pour améliorer la prise de décision.

Cela vaut le coup de travailler.