IA de la chaîne d'approvisionnement : démarrer en 5 étapes

L’IA de la chaîne d’approvisionnement a suscité beaucoup d’enthousiasme, de choc et de peur au cours de l’année écoulée. Des innovations d'IA générative comme ChatGPT Aux événements de l'industrie, aux analystes et aux reportages des médias, chaque chef d'entreprise est mis à l'épreuve - de sa vision et de sa confiance dans la technologie aux préparatifs internes et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement.

La principale raison d’une telle gamme d’émotions vient du fait de ne pas savoir comment adopter les avancées de l’IA. Dans l'un de nos récents webinaires, a sondaged 76 % des 100 participants étaient en phase de formation pour adopter l’IA générative dans leur entreprise. En outre, un autre sondage, réalisé à peine un mois plus tard, a montré que 31 % des participants déclaraient qu'ils élaboraient des propositions pour commencer ou testaient actuellement des projets pilotes intégrant l'IA dans leur entreprise.

Compte tenu de l’état d’avancement de la plupart des entreprises dans leur parcours vers l’IA de la chaîne d’approvisionnement, le mélange d’enthousiasme et d’appréhension n’est pas une surprise. Cette phase est souvent caractérisée par une série de questions auxquelles il est difficile de répondre, notamment :

• Comment pouvons-nous faire confiance et valider les informations produites par l’IA générative ?
• Comment notre organisation peut-elle se préparer au mieux aux capacités actuelles et futures de l’IA ?
• Comment pouvons-nous avancer lorsque les ressources internes sont limitées – des planificateurs aux data scientists ?

Pour véritablement surmonter cet obstacle commun à l’adoption, les chefs d’entreprise doivent comprendre la différence entre l’IA générative et l’apprentissage automatique et savoir quels cas d’utilisation ont le plus grand impact possible.

Les différences entre l'IA générative et l'apprentissage automatique

L’IA générative et l’apprentissage automatique sont étroitement liés dans le domaine plus large de l’intelligence artificielle. Cependant, il existe des différences cruciales entre les deux : leurs principaux objectifs et résultats. Contrairement à l’apprentissage automatique, qui est principalement axé sur les tâches, l’IA générative consiste davantage à créer du contenu original qui n’est pas nécessairement directement lié à des données d’entrée spécifiques, mais qui apprend plutôt la structure sous-jacente pour produire de nouveaux résultats similaires.

L'apprentissage automatique est une branche qui implique des algorithmes et des modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'améliorer leurs performances sur une tâche grâce à l'expérience ou aux données. La technologie englobe diverses techniques permettant d'apprendre à partir de données étiquetées ou non structurées afin de prédire ou de classer en fonction de données données, de prendre des décisions ou des inférences et de former des modèles pour effectuer des tâches. Le système apprend ensuite des modèles et fait des prédictions ou des décisions basées sur les données fournies, essentiellement axées sur des tâches spécifiques telles que la classification, la régression ou le regroupement.

IA générative, d'autre part, est un sous-ensemble de l'apprentissage profond qui traite de la création de nouveaux contenus ou données basés sur des données étiquetées et non étiquetées. Ce domaine se concentre principalement sur la création de nouveau contenu – y compris des images, du texte, de l'audio ou des vidéos – qui ne faisaient peut-être pas partie de l'ensemble de données d'origine, sur la base de modèles et d'informations apprises et recréées à partir des données d'entrée.

Connaître ces différences entre les deux technologies est essentiel pour les entreprises qui souhaitent exploiter efficacement l’intelligence artificielle. Mais la relation complémentaire entre les deux doit également être reconnue, d’autant plus que les progrès réalisés dans l’un profitent en fin de compte à l’autre et contribuent au développement plus large d’applications sophistiquées.

Cinq façons de démarrer votre voyage

Une approche structurée pour se lancer dans l’aventure de l’IA Supply Chain est essentielle pour une transition en douceur. Les entreprises doivent définir des objectifs, acquérir les outils et la technologie appropriés, préparer l'infrastructure de données, mettre en œuvre des modèles d'IA et améliorer continuellement le système.

Voici cinq cas d'utilisation essentiels pour l'adoption de l'IA qui peuvent être réalisés avec DemandeAI+ et les InventaireAI+ solutions. Ces scénarios mettent non seulement en valeur l’impact potentiel de Planification de la chaîne d'approvisionnement axée sur l'IA mais démontrent également des applications polyvalentes et de grande envergure dans divers aspects commerciaux.

1. Détection de la demande

La visibilité en temps réel et les informations sur la demande à court terme permettent d'améliorer les niveaux de service et d'accroître la précision des prévisions. Cette fonctionnalité traduit les informations sur la demande basées sur le marché pour permettre aux organisations de la chaîne d'approvisionnement de détecter les modèles d'achat à court terme. De nouvelles techniques mathématiques et des signaux de demande en temps quasi réel peuvent ensuite être exploités pour améliorer la réponse de la chaîne d'approvisionnement aux changements imprévus de la demande – une opportunité de transformation pour toute entreprise.

2. Prévision causale

La prévision causale intégrée isole les signaux de demande réels du « bruit » du marché. En combinant l'apprentissage automatique avec les techniques d'IA générative, il peut découvrir des modèles complexes qui sont souvent négligés, aidant ainsi les professionnels de la chaîne d'approvisionnement à se concentrer sur les données les plus importantes pour leur entreprise, leurs clients et leur croissance globale.

3. Introduction de nouveaux produits

Prévoir le lancement de nouveaux produits sans historique de ventes peut s'avérer difficile, mais l'intelligence artificielle peut être un outil précieux pour rendre ces prévisions plus précises. Les systèmes de chaîne d’approvisionnement peuvent apprendre de l’évolution de la demande en temps réel pour produire des prévisions plus précises avec beaucoup moins d’efforts. Puis, au fil du temps, les plans de la chaîne d'approvisionnement en aval deviennent plus spécifiques, ce qui entraîne une rentabilité plus élevée, des clients plus satisfaits et une meilleure synchronisation entre les partenaires de la chaîne d'approvisionnement.

4. Optimisation des stocks

L'application de l'intelligence artificielle à la gestion des stocks fournit des informations immédiates sur les performances des stocks par rapport au plan. Cette forme d'analyse intelligente ouvre la porte à des positions de stock plus rentables tout en donnant aux planificateurs de la chaîne d'approvisionnement des alertes en temps réel et une visibilité instantanée sur les exceptions et les propositions de résolution des problèmes.

Mieux encore, grâce à la notation intelligente, le scénario intelligent applique la priorisation économique pour se concentrer davantage sur les opportunités les plus importantes – réduisant ainsi les stocks gonflés tout en augmentant les niveaux de service et en évitant les déficits. De plus, les capacités de planification des stocks peuvent automatiser l'identification de la meilleure politique de stock pour chaque SKU et chaque emplacement de stockage, sur la base des informations les plus récentes. Ces données incluent la demande, la variabilité de la demande, la variabilité de l'offre, les délais de livraison entre les installations, les stocks détenus dans des emplacements de stockage alternatifs et les types de stock dans chaque installation.

Les planificateurs de la chaîne d'approvisionnement peuvent également tirer parti d'une fonctionnalité de politiques d'inventaire automatisées par l'IA pour déterminer quels produits font l'objet d'une demande sporadique ou « groupée », comme de larges gammes de tailles, des pièces de rechange ou des équipements industriels. Cette approche permet aux chaînes d'approvisionnement d'appliquer une tactique de planification de réapprovisionnement stochastique qui peut entraîner améliorations du niveau de service entre 9 % et 27 % tout en réduisant les niveaux de stocks et les coûts logistiques.

5. Optimisation du réseau

La complexité actuelle des flux des réseaux de la chaîne d’approvisionnement empêche non seulement un suivi et une gestion efficaces des mouvements de marchandises, mais augmente également la vulnérabilité d’une chaîne d’approvisionnement aux catastrophes naturelles et aux tensions géopolitiques qui peuvent aggraver encore les interruptions de livraison.

Une approche innovante de l'optimisation des réseaux peut résoudre ce problème courant en créant rapidement un jumeau numérique d'une chaîne d'approvisionnement. En utilisant l'IA générative pour explorer des scénarios futurs potentiels, cette stratégie permet aux planificateurs de la chaîne d'approvisionnement d'analyser et d'évaluer diverses configurations capables de gérer efficacement les coûts, d'améliorer le service et de s'aligner sur les objectifs de réduction des émissions. De plus, les planificateurs peuvent simuler et évaluer divers scénarios, permettant une prise de décision proactive et une planification stratégique pour naviguer dans les complexités du paysage moderne de la chaîne d'approvisionnement.

Un chemin en douceur vers une véritable transformation commerciale axée sur l’IA

En reconnaissant la relation unique et complémentaire entre l'apprentissage automatique et l'IA générative, les organisations de chaîne d'approvisionnement ont une opportunité unique en leur genre d'introduire leur entreprise dans une nouvelle ère d'intelligence des données. Ils peuvent non seulement gérer les complexités des chaînes d'approvisionnement modernes, mais également améliorer leur efficacité, gérer les coûts, améliorer les niveaux de service et créer un avenir plus durable pour leur chaîne d'approvisionnement et leur activité dans son ensemble.