Comprendre comment l’Intelligence artificielle bouleverse la supply chain

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Comprendre comment l’Intelligence artificielle bouleverse la supply chain
Par Publié le 20/07/2022

Si le développement de l’intelligence artificielle ces dix dernières années est impressionnant, les avancées que ses outils ont permises dans l’approvisionnement et plus généralement dans la supply chain le sont tout autant. De la commande jusqu’à la livraison et au paiement, ces solutions permettent notamment d’anticiper la demande et d’éviter des cas de surstockage ou de sous-stockage. Les effets de modes ou « trends » peuvent faire s’envoler la demande en un clin d’œil, et les entreprises doivent être prêtes à tout moment à y répondre. Cette notion est devenue essentielle dans notre monde hyper connecté mettant à disposition un grand nombre de marchandises à ses clients qui demandent des délais toujours plus courts à des prix ultra-compétitifs.

L’intelligence artificielle devient incontournable dans notre vie quotidienne 

L’intelligence artificielle se définit par un algorithme complexe pouvant répliquer certaines actions humaines de manière autonome. Rien de magique là-dedans, les algorithmes sont programmés pour réaliser des tâches bien spécifiques en analysant par exemple les données et en calculant la solution la plus optimisée pour ce pour quoi elle a été créée. Si elle est présente dans notre vie quotidienne, au travers des smartphones, des moteurs de recherches ou encore des recommandations des plateformes de type Netflix, elle l’est également dans de plus en plus de solutions dédiées à la supply chain qu’elle permet d’optimiser.

Pour notre cas, l’intelligence artificielle s’utilise également pour optimiser la supply chain. Le client est au centre des attentions et pour transformer un visiteur ou prospect en client, on assiste à une course à la personnalisation de l’offre pour celui-ci. La cible doit désormais pouvoir bénéficier d’un traitement unique et adapté à sa navigation, et pour cela, l’intelligence artificielle est un outil incontournable. 

L’IA s’appuie sur le big data pour se nourrir des énormes quantités de données générées par les entreprises.  Grâce à cela, elle peut répondre au mieux aux besoins des clients. Ainsi, elle pourra traiter la prise de besoin du client, la livraison du produit, jusqu’à la planification et son approvisionnement. 

L’intelligence artificielle permet d’optimiser le processus d’approvisionnement  

La plupart des professionnels manquent cruellement de visibilité sur leur chaîne d’approvisionnement. Cela rend difficile leur réactivité aux besoins des clients et les expose à des situations de crise. 

Mieux connaître ses fournisseurs grâce à l’IA

Prévoir la capacité des fournisseurs à honorer leurs commandes est au centre de l’attention de bon nombre de responsables d’achats. L’intelligence artificielle peut apporter toutes les réponses qu’une entreprise peut se poser sur un fournisseur rapidement. Cela permet un gain de temps considérable et empêche de mauvaises surprises qui auront un impact tout au long de la chaîne. 

Ainsi, on peut savoir si un fournisseur pourra honorer sa commande, s’il propose la meilleure offre, etc. 

Mieux gérer ses inventaires avec le machine learning 

Grâce aux nouveaux algorithmes au service de la supply chain, la gestion des inventaires s’est grandement modernisée. Les équipes dotées de solutions basées sur l’IA sont plus rapides et efficaces sur de nombreux aspects : 

  • L’intelligence artificielle a notamment pour avantage de proposer une connaissance en temps réel et extrêmement précise des stocks au quotidien. 
  • Il est plus facile de retrouver un article stocké dans l’entrepôt. Cela fait donc gagner un temps précieux sur les délais de livraison en termes de logistique. 
  • Il est possible de connaître les produits manquants via par exemple une localisation par drones à caméras embarquées. Cela évite le travail en hauteur, fastidieux, dangereux et chronophage. 
  • Il est possible de créer des ensembles de données très utiles dans le secteur du retail. 

À titre d’exemple, le store clustering est devenu clé dans le secteur du retail. Il permet de cibler les magasins similaires afin de créer des regroupements. Celui-ci doit être suffisamment pertinent pour anticiper les différents comportements des acheteurs. Ces similarités sont diverses, il peut s’agir de la localisation, du panier moyen, les familles de produits présentés, etc. 

Comment l’IA permet-elle aux entreprises de prévoir la demande et de mieux gérer la logistique ?

Il est désormais possible de prévoir les ventes que l’on va réaliser grâce à l’IA. L’outil conçu à cet effet va se baser sur la data disponible pour traiter et analyser toutes les données de l’entreprise. Cela permet donc d’anticiper plus finement les comportements des consommateurs. 

Une entreprise peut ainsi prendre en compte les données collectées pour accélérer ou ralentir leurs commandes de produits. Avec l’intelligence artificielle, il est possible de diminuer drastiquement les situations où le vendeur doit annoncer à un client dit que la paire de chaussures à sa pointure n’est plus disponible ou qu’il faudra attendre des mois avant de pouvoir acheter la console de jeux tant attendue. 

Les bénéfices apportés sont tels que les entreprises qui investissent le plus dans ces nouvelles technologies peuvent prendre une avance considérable sur le concurrent. Une véritable course s’est engagée en la matière entre les entreprises pour opérer une transformation à tous les niveaux de leur chaîne d’approvisionnement. 

Le stockage des données, un défi majeur pour l’intelligence artificielle dans les entreprises 

Si posséder un algorithme optimisé pour prévoir et anticiper est essentiel, encore faut-il pouvoir donner accès à cet outil à une quantité de données importante. Il y a donc quelques conditions nécessaires à respecter pour permettre à l’intelligence artificielle d’effectuer son travail correctement : 

  • Vous devez pouvoir enregistrer et conserver une quantité de données importante pour alimenter vos algorithmes. 
  • L’accès à l’information doit être permanent, mais elle doit aussi se faire dans le temps. Les entreprises ne peuvent pas se permettre de jeter à la corbeille certaines données quand leur espace de stockage est plein. L’intelligence artificielle se sert en effet d’un ensemble de données global sur une échelle de temps pour être pleinement efficace. 
  • Il faut protéger ses données pour ne pas qu’elles tombent entre de mauvaises mains. La cybersécurité est centrale de nos jours. 

L’intelligence artificielle au service de la supply chain est d’ores et déjà une réalité. Le machine learning permet concrètement de booster les bénéfices d’une entreprise en lui faisant économiser temps et argent tandis que le big data devient un sujet central chez les grandes entreprises qui alimentent leurs algorithmes de quantités de données faramineuses. 

 

 

 

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