Il devient de plus en plus crucial pour les entreprises du monde entier d’étudier l’avenir des supply chains en y associant l’IA. Thomas Ghyselen de Sopra Steria explore comment les entreprises peuvent recourir à l'IA pour optimiser leurs opérations.
L'intelligence artificielle transforme la manière dont les entreprises fonctionnent, les rendant plus efficaces, performantes et rentables.
Son application dans la supply chain a le potentiel de révolutionner l'ensemble
de l'industrie et d'apporter de nombreux avantages.
Les supply chains ont été confrontées à une série de graves perturbations ces dernières années (catastrophes naturelles, pandémies, tensions politiques etc.), entraînant des défis
majeurs pour les entreprises et les consommateurs et impactant grandement l’économie mondiale.
Les répercussions sur les entreprises auraient pu être moins fortes si ces dernières n’avaient pas mis en place des mesures économiques pour améliorer leur efficacité, parfois au détriment de leur
résilience. Inévitablement, lorsqu’une de ces perturbations survient, de nombreuses entreprises sont prises au dépourvu.
La résilience des supply chains grâce à l’IA
Les entreprises sont donc aujourd’hui obligées de repenser leurs stratégies au niveau de leurs supply chains de différentes manières :
- En les diversifiant afin de réduire leur dépendance à une région ou un fournisseur unique.
- En investissant aussi dans des stratégies de gestion des risques telles que les assurances et la planification des contingences, pour mieux se préparer aux futures perturbations.
- Et enfin, en explorant de nouvelles technologies telles que l'automatisation et l'IA afin d’améliorer la résilience et l'efficacité de leurs opérations.
Pour ce dernier point, l'abondance de données générées à partir de diverses sources, combinée aux avancées technologiques, a permis de construire des algorithmes sophistiqués d'apprentissage
automatique et de traitement du langage naturel, dont nos clients ont déjà grandement bénéficié au cours des dernières années.
Prenons l'exemple d'un de nos clients, un fournisseur de produits alimentaires pour grands détaillants internationaux livrant divers produits carnés à des entrepôts du monde entier. Chaque année, lorsque la première
vague de chaleur frappe, le fournisseur s'attend à ce que les consommateurs locaux envahissent les supermarchés pour acheter des saucisses et merguez pour le premier barbecue de la saison.
Pour capitaliser sur les opportunités de ventes, ce fournisseur alimentaire doit, en plus des données historiques de ventes, des tendances saisonnières et d'autres données pertinentes, intégrer les prévisions
météorologiques dans ses calculs.
L’apprentissage automatique et la gestion des stocks
De plus, pour éviter des pertes financières, les fournisseurs alimentaires doivent prendre en compte les défis associés aux produits périssables en prévoyant le potentiel de détérioration
de la viande lors de la commande ainsi que son stockage.
En fin de compte, des prévisions précises et une planification efficace des stocks sont essentielles pour ne pas subir l’impact de la météo. L’apprentissage automatique, dans ce cas spécifique,
a mis en évidence des schémas répétés concernant les conditions météorologiques, les périodes de vacances et les chiffres de ventes.
Ces modèles ont permis d'obtenir une prévision des ventes 20 % plus précise des produits sensibles à la météo.
Ce fournisseur alimentaire doit prendre en compte un paramètre clé dans son modèle d’approvisionnement : le temps de traitement de chaque étape du processus de production, y compris le mélange des
ingrédients, la cuisson, l'emballage jusqu’à l'étiquetage.
Pour améliorer la précision de leurs estimations de temps de traitement, des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour analyser les données historiques de production et identifier des modèles et des tendances dans les temps de traitement.
En prenant en compte des données telles que la taille des lots, les ingrédients et le réglage des équipements, le modèle d'apprentissage automatique peut générer des estimations de temps
de traitement de plus en plus précises pour chaque étape.
Traitement du langage naturel
Ainsi, l'entreprise peut optimiser son planning de production pour minimiser les temps d'arrêt, maximiser le débit, et donc améliorer l'efficacité globale du processus de production et réduire ses coûts.
De plus, des estimations de temps de traitement plus précises peuvent aider l'entreprise à améliorer sa planification et son calendrier de production et à mieux anticiper les délais de livraison. Le risque de rupture de stock ou de retards est donc réduit, ce qui améliore la satisfaction client.
Un autre type d'algorithme d'apprentissage automatique deviendra bientôt crucial dans vos opérations : les algorithmes avancés de traitement du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP).
Les NLP sont suffisamment avancés pour être intégrés dans les solutions de planification de la supply chain afin de comprendre et de répondre à un langage similaire à celui des humains.
L’IA peut ainsi interagir avec les professionnels de la chaîne d’approvisionnement et fournir des informations en temps réel sur les niveaux de stock, les plannings de livraison, les changements de tendances ou
la saisonnalité des produits. Elle donne ensuite des recommandations pour assister les planificateurs dans leur prise de décision quotidienne.
Exploiter le potentiel de l'IA dans la supply chain
Nous sommes convaincus que les opportunités offertes par l’IA sont encore largement sous-exploitées. Il est possible d’envisager à l’avenir un système auto-apprenant, qui utiliserait des données
historiques sur les événements perturbateurs passés et leur impact sur les supply chains, ainsi que les données en temps réel sur les événements actuels et les tendances du marché,
pour identifier les perturbations potentielles et simuler leurs effets sur la chaîne.
La plateforme utiliserait une variété de techniques d'apprentissage automatique, y compris l'analyse de régression, les arbres de décision et les réseaux neuronaux, pour modéliser la supply chain
et prédire l'impact des événements perturbateurs.
À mesure que de nouvelles données deviennent disponibles, la plateforme mettrait continuellement à jour ses modèles et affinerait ses prévisions, gagnant en précision et en efficacité au fil
du temps.
Le système serait également capable d'apprendre des actions entreprises par les gestionnaires de la supply chain en réponse aux événements perturbateurs. Il pourrait donc analyser l’impact positif
ou négatif de ces décisions.
Ce retour d'information serait utilisé pour affiner davantage les modèles et les recommandations de la plateforme, renforçant ainsi la résilience et l'adaptabilité des entreprises face aux perturbations futures.