L'intelligence artificielle promet d'améliorer la chaîne d'approvisionnement

La chaîne d'approvisionnement électronique mondiale se caractérise de plus en plus par son imprévisibilité. Les bouleversements du système sont de plus en plus fréquents et lourds, et les organisations tentent de limiter leur exposition en renforçant la résilience de leur chaîne d'approvisionnement. Les technologies liées à l'intelligence artificielle (IA) peuvent jouer un rôle important.

Sécuriser la chaîne d'approvisionnement

De nombreuses menaces peuvent entraîner des perturbations de la chaîne d'approvisionnement (Figure 1). Si certaines peuvent être anticipées, d'autres sont beaucoup plus difficiles à prédire, et toutes peuvent entraîner des coûts considérables, de quelques millions à plusieurs milliards de dollars. Ces menaces s'étendent des défis créés par l'homme (comme les réglementations changeantes, les conflits militaires ou les cyberattaques) aux événements naturels (comme les pandémies et les tremblements de terre).

Figure 1 : Les facteurs pouvant perturber la chaîne d'approvisionnement sont nombreux, divers et inévitables. (Source de l'image : McKinsey & Company)

Les organisations ne doivent pas se demander si une perturbation va se produire, mais plutôt quel type de perturbation est le plus probable. Il est également essentiel de comprendre la durée de l'impact d'une perturbation potentielle sur la chaîne d'approvisionnement.

Ces réalités ont contraint les industries à investir dans des technologies renforçant autant que possible la transparence et la résilience de la chaîne d'approvisionnement. En cas de crise liée à la chaîne d'approvisionnement, ce sont les organisations capables de réagir le plus vite pour trouver des sources alternatives qui en sortent gagnantes.

Expertise technologique

Les applications et services liés à la chaîne d'approvisionnement tirant parti de l'IA peuvent aider. La liste des cas d'utilisation au sein de la chaîne d'approvisionnement est longue et inclut notamment :¹

• Planification de la production : l'IA peut optimiser les calendriers de production pour améliorer les livraisons, hiérarchiser les produits du portefeuille, et réduire les coûts de production et de distribution, ainsi que les coûts liés aux changements de dernière minute.
• Prévisions : l'IA peut nous aider à mieux comprendre les besoins en approvisionnement au fil du temps en étudiant les données historiques, le comportement des clients, les tendances du marché et divers facteurs externes.
• Planification et gestion des stocks : les systèmes traditionnels de planification des besoins en composants (MRP) manquent de réactivité. En modélisant les incertitudes liées à l'offre et à la demande réelles, il est possible de réduire la nécessité d'avoir des niveaux de stock élevés pour parer aux événements inattendus.
• Approvisionnement : l'IA peut créer une vue unifiée des fournisseurs pour aider les organisations à repérer les variations de prix, les changements quant au profil de risques des fournisseurs, et les opportunités d'économies.
• Conception de réseaux d'approvisionnement : les capacités de modélisation permettent aux organisations de réviser régulièrement leurs réseaux d'approvisionnement existants, ce qui se traduit par une certaine souplesse, des avantages en termes de coûts, une réduction des risques et une réactivité face aux clients.
• Gestion de la logistique : l'IA peut aider les organisations à repérer les problèmes de transport et de logistique émergents, ce qui leur permet de réagir de manière rapide et proactive.

L'IA peut s'avérer très utile pour identifier les perturbations de manière proactive et y réagir.² Par exemple, l'IA peut analyser des sites Web à la recherche de données sur de nouveaux fournisseurs potentiels. Imaginez ce qu'une analyse détaillée peut permettre d'identifier : rapports sur la situation financière des fournisseurs, évaluations des clients, performances de durabilité, scores de diversité, informations liées à la propriété intellectuelle comme les brevets et les prix de conception, ou encore documents des douanes américaines. Les réseaux sociaux et les fils d'actualité peuvent produire des informations sur les entreprises, comme des changements quant aux ressources humaines et une restructuration organisationnelle.

L'IA peut également aider les fabricants à optimiser la gestion des fournisseurs existants. Par exemple, en étudiant les informations sur les fournisseurs détenues par l'organisation, certains outils basés sur l'IA peuvent identifier des options d'approvisionnement pour les besoins à venir au sein de la liste actuelle de partenaires commerciaux. Ces outils utilisent des bons de commande, factures et devis précédents, ainsi que d'autres données d'approvisionnement historiques afin d'identifier des correspondances d'approvisionnement potentielles au sein de la liste existante de partenaires. Cela peut réduire la nécessité d'intégrer de nouveaux fournisseurs, un processus qui peut être chronophage et coûteux.

Valeur mesurable

Les dirigeants d'entreprises sont optimistes quant à l'impact potentiel de l'IA. D'après un sondage récent, sept PDG sur dix déclarent que l'IA génère un sérieux retour sur investissement pour leur organisation.³ La chaîne d'approvisionnement (identifiée par 76 % des PDG interrogés) et l'approvisionnement (identifié par 71 %) constituent les deux domaines dans lesquels l'IA est la plus déployée. D'autres activités commerciales incluent le contrôle de la qualité (47 %) et l'automatisation (37 %).

Les spécialistes des études de marché font eux aussi des prévisions optimistes en ce qui concerne l'IA dans la chaîne d'approvisionnement. D'après Stratview Research (Figure 2), le marché devrait passer de 3,15 milliards d'USD en 2022 à 30,75 milliards d'USD d'ici à 2029.⁴ Cela représente un taux de croissance annuel de 38,5 %.

Figure 2 : Le marché de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement devrait passer de 3,15 milliards d'USD en 2022 à 30,75 milliards d'USD d'ici à 2029. (Source de l'image : Stratview Research)

Le volume croissant de données et l'accent mis sur la nécessité d'avoir une chaîne d'approvisionnement plus visible et plus transparente, combinés à l'adoption de plus en plus répandue de l'IA, stimulent la croissance du marché. Le manque d'expertise en IA au sein des effectifs peut être un obstacle.

L'IA est en passe de s'imposer comme une solution à la complexité croissante de la chaîne d'approvisionnement électronique mondiale, ainsi qu'à la demande pour plus de visibilité et de réactivité du système. L'IA promet également des économies mesurables en termes de temps et d'argent. Rien d'étonnant à ce que les dirigeants soient optimistes quant à l'avenir de l'IA.

Références

1. https://www.ascm.org/ascm-insights/5-ways-ai-is-becoming-essential-to-supply-chain

2. https://hbr.org/2023/11/how-global-companies-use-ai-to-prevent-supply-chain-disruptions

3. https://www.xometry.com/resources/blog/manufacturing-resilience-q4-ceo/

4. https://www.stratviewresearch.com/3283/artificial-intelligence-in-supply-chain-market.html#market-dynamics