L'avancée de la numérisation et les changements technologiques ont révolutionné le monde de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle central. Or, les données en temps réel générées par les IoT constituent une base essentielle pour de nombreuses applications d'IA, notamment l'IA générative (GenAI). Sans IoT , le plein potentiel de l'IAG ne serait pas réalisable. De la prévision de la demande à l'optimisation des itinéraires, l'IA offre aux entreprises des outils leur permettant d'améliorer leur efficacité, de réduire leurs coûts et d'accroître la résilience de leurs chaînes d'approvisionnement. Dans cet article, nous mettons en lumière les nombreuses possibilités d'utilisation de l'IA, ses avantages ainsi que ses défis.
Pourquoi l'IA dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique ?
La chaîne d'approvisionnement est un réseau complexe qui englobe le flux de marchandises et d'informations entre différents acteurs. Des événements mondiaux tels que la pandémie COVID-19, les tensions géopolitiques et les catastrophes naturelles ont montré à quel point les chaînes d'approvisionnement sont vulnérables aux perturbations. Selon une étude d'Accenture, de telles interruptions pourraient coûter environ 920 milliards d'euros aux économies européennes d'ici 2023.
IoT jouent un rôle essentiel en fournissant en permanence des données en temps réel sur la localisation, l'état et le mouvement des marchandises. Ces données constituent la base d'applications d'IA qui aident les entreprises à rendre leurs chaînes d'approvisionnement plus flexibles, plus transparentes et plus durables. Des technologies telles que le Machine Learning (ML), l'analyse prédictive et l'IA générative permettent d'analyser ces énormes quantités de données, d'automatiser les processus et de prendre des décisions éclairées en temps réel.
Cas d'application de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement
Prévision des besoins
L'analyse prédictive, une technologie clé de l'IA, est utilisée pour prédire les futures demandes du marché. Les données en temps réel sur les stocks, les livraisons et le comportement des clients, collectées par IoT sont essentielles à cet égard. L'analyse de ces données, combinée à l'historique des ventes et à des facteurs externes tels que les conditions météorologiques ou les événements politiques, permet aux entreprises d'établir des prévisions plus précises. C'est le cas par exemple de PepsiCo, qui utilise l'IA pour prédire la demande de produits saisonniers et éviter ainsi les surproductions.
Gestion des stocks
La surveillance de l'inventaire en temps réel est aujourd'hui indispensable. IoT collectent en permanence des données sur les stocks et leurs mouvements. Ces données sont analysées par des systèmes d'intelligence artificielle qui utilisent des technologies telles que la RFID et IoT pour assurer un suivi précis. Ces systèmes peuvent déclencher des réassorts automatiques lorsque les stocks tombent en dessous d'un certain seuil, ce qui permet d'éviter les ruptures de stock.
Automatisation des processus
De la gestion des stocks à l'optimisation des itinéraires, les systèmes basés sur l'IA peuvent automatiser les tâches de routine. IoT fournissent des données en temps réel sur les conditions de circulation, la météo et l'emplacement des marchandises, qui sont utilisées par l'IA pour calculer des itinéraires optimaux en temps réel. Cela permet de réduire les coûts de carburant et de raccourcir les délais de livraison. Des entreprises comme Amazon utilisent également des robots connectés aux IoT pour préparer et emballer les marchandises de manière plus efficace.
Durabilité
La durabilité devient de plus en plus un avantage concurrentiel. IoT collectent des données environnementales telles que la consommation d'énergie et les émissions, qui sont analysées par l'IA afin de rendre les processus plus durables. L'IA générative permet également de sélectionner des fournisseurs qui adoptent des pratiques durables et d'optimiser les voies de transport afin de réduire les émissions de CO2.
Avantages de l'intégration de l'IA
L'utilisation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement, soutenue par les IoT, présente de nombreux avantages :
- Augmentation de l'efficacité : l'automatisation réduit les processus de travail manuels et accélère les procédures.
- Réduction des coûts : l'optimisation des stocks et des voies de transport permet de réduire les coûts opérationnels.
- Gestion des risques : l'analyse prédictive identifie les risques potentiels et propose des solutions préventives.
- Visibilité : les données en temps réel des IoT permettent une visibilité de bout en bout et aident à identifier les goulots d'étranglement à un stade précoce.
- Satisfaction des clients : des livraisons plus rapides et des services personnalisés améliorent la fidélisation des clients.
Les défis de la mise en œuvre
Malgré les nombreux avantages, les entreprises sont confrontées à des défis :
- Qualité des données : des données imprécises ou incomplètes, souvent issues de IoT, peuvent nuire à l'efficacité des systèmes d'IA.
- Coûts : l'intégration de l'IoT et de l'IA nécessite des investissements importants en termes d'infrastructure et de formation.
- Éthique et protection des données : il est essentiel de traiter les données sensibles de manière responsable.
- Gestion du changement : la résistance aux nouvelles technologies peut retarder leur acceptation.
L'IA générative : avenir ou battage médiatique ?
L'IA générative porte les possibilités de l'IA à un nouveau niveau. Elle peut non seulement analyser des données, mais aussi générer de nouveaux contenus, tels que des conceptions de production alternatives ou des stratégies d'optimisation. Son efficacité dépend toutefois fortement de la qualité et de la disponibilité des données en temps réel générées par IoT. Un exemple est l'utilisation de GenAI dans la négociation de contrats, où des systèmes automatisés peuvent négocier de meilleures conditions. Cependant, malgré son potentiel, GenAI n'en est encore qu'à ses débuts et son utilisation généralisée n'est pas attendue avant plusieurs années.
Conclusion et perspectives
L'intelligence artificielle transforme fondamentalement la chaîne d'approvisionnement et la logistique. Cette transformation ne serait toutefois pas possible sans les données en temps réel générées par IoT. Ces données constituent la base sur laquelle l'IA déploie toutes ses capacités, de l'amélioration de l'efficacité et de la réduction des coûts à l'augmentation de la résilience et de la durabilité. Alors que la technologie continue de progresser, les entreprises doivent adopter une approche stratégique pour relever les défis et exploiter pleinement le potentiel de l'IA.
L'avenir de la chaîne d'approvisionnement est numérique et l'IA y jouera un rôle clé. Les entreprises qui investissent très tôt dans ces technologies et qui suivent une stratégie claire peuvent s'assurer un avantage concurrentiel décisif à long terme.
Profitez vous aussi du potentiel de l'IA et rendez votre chaîne d'approvisionnement intelligente.
