Lorsque les historiens de demain dresseront la carte de l'évolution de la chaîne d'approvisionnement, ils se souviendront de ces jours comme d'une période charnière.
Les jours où les organisations pouvaient enfin comprendre leur tapisserie complexe de processus d'approvisionnement, d'entreposage, de production, de logistique et d'exécution. Les jours où l'intelligence artificielle a commencé à aider les responsables de la chaîne d'approvisionnement à façonner les opérations de manière proactive et stratégique comme jamais auparavant.
Si ces historiens s'intéressent également aux films des années 1990, ils pourraient même comparer cette ère de transformation digitale au moment où, enfin capable de « voir » la Matrice, Neo commence à la plier à sa volonté.
Dans cet article, découvrez comment l'intelligence artificielle continue de dynamiser la planification et l'exécution de la chaîne d'approvisionnement, et pourquoi les prochaines années s'annoncent encore plus passionnantes, la technologie offrant aux responsables de la chaîne d'approvisionnement de nouvelles capacités puissantes et un rôle encore plus central dans la réussite de leur entreprise.
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Comment l'IA continue de transformer la chaîne d'approvisionnement
1 - Visibilité de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout
L'IA dans la chaîne d'approvisionnement est en plein essor. Le marché mondial devrait croître de plus de 30 % d'une année sur l'autre et jusqu'en 2030. Pour de nombreuses entreprises, l'adoption de l'IA est facilitée par l'IA elle-même.
Chaque chaîne d'approvisionnement est en principe un méga-processus constitué de nombreux micro-processus. L'intelligence artificielle, qui utilise les données de chaque micro-processus individuel et les informations sur leur interaction, aide désormais les entreprises à comprendre le méga-processus ou, pour le dire autrement, pour créer un jumeau numérique de leur chaîne d'approvisionnement et voir ce qu'il se passe réellement.
Comme nous le verrons, cette visibilité de bout en bout et en temps réel constitue la base nécessaire pour appliquer avec succès l'IA dans d'innombrables autres domaines. Mais c'est aussi une transformation en soi, car l'IA permet de faire apparaître et de résoudre rapidement des problèmes jusque là cachés.
Un excellent exemple ? L'entreprise leader de la technologie agricole qui, après avoir créé un jumeau numérique de ses processus, a pu identifier et résoudre efficacement les problèmes dans ses données de base et éviter plus de 2 000 arrêts de production en seulement trois mois.
L'IA aidant à modéliser la chaîne d'approvisionnement et accordant une nouvelle transparence opérationnelle, les entreprises peuvent également progresser vers leurs objectifs ESG. Résultat : développer et démontrer des stratégies d'approvisionnement éthiques est aujourd'hui plus facile que jamais. Tout comme le fait d'optimiser les opérations logistiques et les itinéraires de livraison afin de réduire vos émissions (et vos frais de carburant), surtout si vous menez des analyses alimentées par l'IA.
2 - Des opérations de chaîne d'approvisionnement profondément résilientes
Aujourd'hui, faire preuve de résilience ne signifie pas seulement résister aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement et reprendre rapidement son activité. L'intelligence artificielle et l'IA générative permettent aux leaders de la chaîne d'approvisionnement de réimaginer ce qu'est la résilience et d'adopter une approche bien plus proactive pour protéger leurs opérations critiques.
En s'appuyant sur les informations fournies par les jumeaux numériques, l'IA et l'IA générative aident les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement à simuler les impacts de tous les événements possibles, des catastrophes naturelles aux nouveaux tarifs commerciaux. Ensuite, la technologie leur permet de modéliser et d'évaluer une gamme de réponses stratégiques, et même de suggérer des moyens de minimiser leur exposition au risque.
Prenons l'exemple de l'introduction d'un nouveau tarif. L'IA peut aider un responsable de la chaîne d'approvisionnement à comprendre quels fournisseurs et quels itinéraires seront affectés par le nouveau tarif, à suggérer des alternatives et même à modéliser l'impact en termes de temps et de coûts en liant avec le passage à chacune de ces options.
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3 - Prévision précise de la demande et gestion des stocks
Imaginez une chaîne d'approvisionnement mondiale sans excès ni ruptures de stock. C'est une très belle image. Avec l'IA, c'est un rêve qui peut devenir votre réalité.
La capacité de l'IA à analyser un large éventail de données, comme les tendances du marché, les conditions météorologiques, les prix des concurrents, les performances des fournisseurs ou l'impact attendu des promotions de produits, permet déjà des prévisions et une planification de la demande plus précises.
Dans le même temps, l'IA est capable d'extraire de puissantes informations des flux de données vastes et variés créés par les chaînes d'approvisionnement actuelles chargées de capteurs :
- Identifier les problèmes.
L’IA aide à signaler tout, des goulets d’étranglement émergents aux inefficacités enracinées. McKinsey rapporte comment une entreprise a utilisé un jumeau numérique alimenté par l'IA pour augmenter la capacité de ses entrepôts de près de 10 %, sans les agrandir du tout.
- Mettre en lumière les opportunités
Un modèle de machine learning approprié peut aider à évaluer les performances des fournisseurs et à déterminer les délais de traitement optimaux pour l'approvisionnement en matériaux. (Ce qui pourrait vous aider à réduire les coûts des stocks, les ruptures de stock et les ventes manquées.)
- Assister les humains dans la boucle de la chaîne d'approvisionnement
Un leader mondial de l'emballage durable a créé un copilote d'IA pour aider ses ingénieurs en usine à vérifier la disponibilité des pièces détachées sur d'autres sites, minimisant ainsi les commandes inutiles et les stocks excédentaires.
4 - Hyperautomatisation de la chaîne d'approvisionnement
Demandez à une personne dans la rue de décrire une chaîne d'approvisionnement automatisée et basée sur l'IA, et elle pensera peut-être à des entrepôts équipés d'une robotique avancée, où des drones autonomes utilisent la vision par ordinateur pour suivre les stocks.
Cette personne n'aurait pas tort : près de la moitié (49 %) des responsables de la chaîne d'approvisionnement interrogés dans le cadre de notre rapport sur l'optimisation des processus en 2025 automatisent déjà leurs entrepôts grâce à l'IA. Toutefois, l'automatisation des entrepôts apparaît de plus en plus comme la partie émergée de l'iceberg de l'hyperautomatisation.
De l'approvisionnement à la gestion des commandes, l'IA et l'IA générative réduisent rapidement les tâches manuelles et les contacts tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple :
- Les agents d'IA aident les équipes d'approvisionnement à répondre aux demandes des fournisseurs, tout en réduisant les retards et en renforçant les relations grâce à des communications opportunes.
- L'IA passe également en revue les commandes clients bloquées et recommande celles qui devraient être autorisées, accélérant ainsi les flux de trésorerie tout en aidant les gestionnaires de crédit à être plus productifs.
- L'IA commande automatiquement des stocks lorsque les niveaux d'inventaire passent sous les seuils de réapprovisionnement, et maintient une production fluide.
- La mise en correspondance permet d'identifier les doublons de fournisseurs, de données de référence et de dossiers clients afin de rationaliser les opérations et l'engagement.
La chaîne d'approvisionnement du futur, hyperautomatisée, autonome et dotée de l'IA, arrive à grands pas. Gartner prévoit que, d'ici cinq ans, la moitié de toutes les solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement interfonctionnelles utiliseront des agents intelligents pour exécuter les décisions de manière autonome.