Ce qui fait fonctionner l’orchestration de la supply chain par l’IA
Selon une étude de Gartner, 74 % des professionnels interrogés estiment que l’IA aura une influence majeure sur les supply chains au cours des trois à cinq prochaines années. Cependant, il existe un décalage entre les domaines dans lesquels les entreprises investissent et ceux qui donnent des résultats.
De nombreuses entreprises déploient l’IA pour des applications destinées aux clients, telles que les chatbots et les moteurs de recommandation, tandis que celles qui obtiennent de réels bénéfices l’utilisent différemment : elles automatisent les prévisions de la demande, déclenchent le réapprovisionnement automatisé et optimisent les stocks sur l’ensemble de leurs réseaux. Elles intègrent l’IA dans leurs opérations back-end, et pas seulement dans leurs expériences front-end.
Le problème qui freine l’IA dans la supply chain
Les responsables des opérations citent les problèmes liés aux données comme la principale raison pour laquelle les investissements technologiques n’ont pas donné les résultats escomptés. Le défi ne se limite pas aux systèmes internes. Les informations les plus précieuses de la supply chain sont celles qui circulent entre les différents partenaires. Pourtant, de nombreux détaillants et fournisseurs continuent d’échanger manuellement des informations critiques.
L’IA ne peut pas aider une supply chain lorsque les données dont elle dépend ne circulent pas automatiquement. Sans cette connexion, même les systèmes les plus avancés ont du mal à fonctionner.
Qu’est-ce que l’orchestration de la supply chain par l’IA ?
L’orchestration de la supply chain avec l’IA utilise des algorithmes pour coordonner en temps réel les décisions des détaillants, des fournisseurs et des partenaires logistiques. Au lieu d’échanger des e-mails ou des appels téléphoniques pour rester en phase, les systèmes d’IA traitent les données partagées et déclenchent automatiquement des actions coordonnées. Comme aucune décision dans la supply chain n’est prise de manière isolée, la visibilité entre les partenaires est essentielle et les e-mails ainsi que les appels téléphoniques ne permettent pas de suivre le rythme.
Cette approche transforme l’IA en une infrastructure opérationnelle plutôt qu’en un simple complément. Elle relie tous les maillons de la supply chain, permettant ainsi de prendre des décisions plus rapidement et avec une plus grande précision. De nombreuses entreprises ont commencé à intégrer l’IA à leurs systèmes, mais cela ne suffit pas. Le véritable succès dépend de données propres et connectées qui circulent librement sur le réseau.
Pourquoi l’IA dans la supply chain repose-t-elle sur des données propres ?
L’IA ne peut coordonner que ce qu’elle voit. De nombreuses entreprises investissent massivement dans des systèmes d’IA, mais continuent de s’appuyer sur des processus manuels qui limitent l’efficacité de ces systèmes. C’est une contradiction courante dans la plupart des supply chains : des algorithmes puissants fonctionnent à partir d’informations incomplètes ou incohérentes.
Imaginez par exemple que vous mettiez en place un outil de prévision basé sur l’IA et s’appuyant sur des modèles éprouvés, mais que les délais de livraison des fournisseurs soient toujours consignés dans des tableurs. Ou encore, imaginez que vous mettiez en place un système de réapprovisionnement automatisé, alors que les commandes doivent toujours être saisies manuellement. Chaque étape manuelle ajoute du temps et un risque d’erreur.
L’IA ne peut pas orchestrer les supply chains lorsque les informations dont elle dépend sont stockées dans des systèmes déconnectés. Les mises à jour des fournisseurs, les délais de livraison et la visibilité des stocks doivent être digitalisés et cohérents pour que l’IA puisse fonctionner. Sinon, chaque système prend des décisions en ne disposant que d’une partie de l’information.
Comment fonctionne la prévision de la demande par l’IA et pourquoi échoue-t-elle ?
Les modèles de prévision par l’IA sont excellents pour détecter des tendances dans les ventes, les prix et les promotions. Ils peuvent détecter des changements que les humains pourraient manquer. Cependant, ils ne peuvent pas corriger les données erronées. Lorsque les informations fournies par les fournisseurs changent lentement ou ne sont pas partagées, les prévisions dévient de leur trajectoire. Un système peut par exemple supposer un délai de livraison de sept jours alors qu’il est en réalité de 14 jours. Le modèle n’est pas erroné, il lui manque simplement des informations.
Les retailers continuent d’affiner leurs prévisions au sein de leurs propres systèmes, mais ces données ne parviennent souvent jamais aux fournisseurs. Ces derniers opèrent dans le noir, planifiant sur la base d’hypothèses plutôt que de signaux de demande réels. Il en résulte une série de petits décalages qui se traduisent par des délais non respectés, des coûts supplémentaires et des pertes de ventes.
Les prévisions de la demande basées sur l’intelligence artificielle (IA) échouent non pas parce que les algorithmes sont faibles, mais parce que les données ne circulent pas.
Pour que les prévisions de la demande basées sur l’IA soient efficaces, les détaillants et les fournisseurs doivent disposer de la même visibilité. Les prévisions, les mises à jour et les données sur les capacités doivent circuler automatiquement pour que les deux parties disposent des mêmes informations en temps réel.
Quels sont les défis courants de la gestion des stocks par intelligence artificielle ?
La gestion des stocks par l’IA est censée fonctionner en continu, en ajustant les commandes et en évitant les ruptures de stock. Cependant, cela suppose que tous les partenaires utilisent les mêmes données actualisées.
Or, trop souvent, le système du détaillant affiche une version de la réalité, tandis que celui du fournisseur en affiche une autre. Les mises à jour des stocks sont partagées de manière incohérente et les informations relatives aux produits ou aux capacités restent enfouies dans des outils distincts.
Dans ces conditions, l’IA ne peut pas optimiser l’ensemble du réseau. Elle peut par exemple recommander des volumes de commande plus élevés alors que le fournisseur a atteint sa capacité maximale, ou supposer que le stock est disponible alors qu’il ne l’est pas. Ces écarts entraînent des retards, des pénuries et de la frustration pour les deux parties.
Selon IHL Group, 67 % des retailers rencontrent désormais des difficultés quotidiennes ou hebdomadaires dans leurs relations avec les marques, en raison d’une inexactitude des stocks. Il ne s’agit pas seulement de problèmes d’efficacité. Ils affectent directement la collaboration et les performances tout au long de la supply chain.
Comment les entreprises peuvent-elles commencer à améliorer les performances de l’IA dans la supply chain ?
L’amélioration des performances de l’IA commence par l’élimination des transferts manuels. En effet, tous les processus qui reposent sur des données partagées, comme les prévisions, le réapprovisionnement ou la gestion des stocks, dépendent d’informations claires et connectées. Le remplacement des e-mails et des feuilles de calcul par un échange de données automatisé permet de poser les bases d’une IA précise. Commencez par aligner les équipes internes et les partenaires de la supply chain sur des définitions et des normes communes pour l’échange d’informations.
Une fois cette base en place, l’étape suivante est l’évolutivité. Standardisez la manière dont les données sont partagées et validées, afin que l’automatisation s’étende à l’ensemble des partenaires. L’objectif n’est pas d’établir des connexions isolées, mais de créer un système cohérent qui transfère automatiquement les données.
Enfin, mesurez rapidement l’impact. Les entreprises qui améliorent le flux de données constatent souvent des prévisions plus précises, des retards de commande moins fréquents et des relations plus solides avec leurs fournisseurs. Ces résultats favorisent une adoption plus large de l’IA.
L’orchestration de l’IA est un succès lorsque les données circulent librement, que les systèmes restent alignés et que tous les partenaires travaillent à partir du même ensemble de faits.
Construisez une supply chain plus intelligente grâce à l’orchestration de l’IA
L’IA transforme la façon dont les supply chains réfléchissent, planifient et réagissent. Cependant, elle ne peut pas exploiter tout son potentiel sans une base de données adéquate. Ce sont des données propres et connectées qui transforment l’IA en un moteur d’amélioration des performances de la supply chain.
Alors que les retailers et les fournisseurs continuent de digitaliser leurs activités, le prochain avantage ne viendra pas de nouveaux outils, mais de la fluidité avec laquelle ils partageront leurs données. L’avenir appartient aux supply chains qui transfèrent les informations aussi efficacement que les produits.
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