L’intelligence artificielle au service de la supply chain

L’intelligence artificielle n’a jamais été aussi mature et accessible qu’aujourd’hui. Elle a déjà une réelle application chez le consommateur et le secteur industriel devrait suivre le mouvement. En logistique, cela est d’autant plus vrai car son environnement et son fonctionnement permettent d’imaginer de nombreuses applications de l’IA pour optimiser les processus. D’après une étude de IBM, seuls 10% des systèmes actuels impliquent une intelligence artificielle, la marge de progression est donc très importante.

De plus, le ROI de l’IA est de plus en plus intéressant avec le temps et les techniques qui évoluent. L’un des atouts les plus sous-estimés de l’industrie est le volume élevé de données générées par la supply chain quotidiennement. Il s’agit de données qui pourraient apporter beaucoup aux entreprises mais qui ne sont pas toujours traitées comme elles le devraient. L’intelligence artificielle devrait pouvoir leurs permettre de les exploiter. De plus, l’IA permet à la logistique de redéfinir et d’optimiser les process sur lesquels elle est basée au-delà de ce que nous pouvons réaliser sans elle.

L’intelligence artificielle

Tout d’abord, il convient de différencier la RPA (automatisation des processus) et l’intelligence artificielle. En effet, la RPA permet d’exécuter des processus donnés, plutôt mécaniques et qui ne laissent pas plusieurs options possibles. La RPA ne peut pas apprendre de ce qu’elle réalise, tandis que l’IA est capable d’analyser et de structurer des informations. C’est ce que l’on appelle le machine learning. L’IA va essayer de reproduire des cheminements de pensée que pourraient avoir un être humain. Tandis que l’automatisation des processus va permettre de reproduire les gestes mécaniques de l’être humain. Cependant, le mélange de ces deux concepts est possible.

L’intelligence artificielle, en elle-même, va en effet utiliser le machine learning pour « apprendre » à identifier des phénomènes ou pour comparer et analyser des données par exemple. Grâce à des algorithmes et des statistiques et à force d’être confronté à un flux important d’informations et de phénomènes, la machine va dégager des schémas et associer des réponses à des questions pour finalement « comprendre » le fonctionnement de certaines situations données. 

Bénéfices de l’IA pour la supply chain

On peut alors se demander de quoi serait capable l’intelligence artificielle appliquée à la logistique ? Il semblerait notamment que l’un des défis à relever soit la sécurisation des chaînes d’approvisionnement. En effet, ces dernières deviennent de plus en plus complexes et il devient difficile d’avoir un regard dessus et de tout analyser en détail.

Certains systèmes font appel à l’intelligence artificielle pour aider les services logistiques à avoir une vision globale sur leur chaîne d’approvisionnement. Ces solutions peuvent leur permettre d’analyser et de minimiser les risques et les problématiques. Pour cela, l’IA va utiliser le machine learning et vos sources de données. En effet, les chaînes d’approvisionnements sont très complexes et cela rend parfois les tâches lourdes. Elles peuvent être facilitées par l’intelligence artificielle.  

Détection des anomalies financières

Les services logistiques se reposent souvent sur de nombreux sous-traitants. Cela ajoute une charge supplémentaire au suivi de la comptabilité du service logistique qui doit gérer un volume important de factures des fournisseurs, vendeurs et partenaires. L’intelligence artificielle va permettre d’extraire les informations les plus importantes, de les structurer et de les classer de manière automatique.

Gestion des contrats fournisseurs

La supply chain doit généralement s’occuper de grandes flottes de véhicules et de réseaux à travers le monde. L’IA peut être utilisée pour simplifier les processus et le management de ces contrats, mais aussi des contrats immobiliers professionnels. Grâce à ces solutions d’IA, les contrats peuvent être vérifiés en quelques secondes tandis que cette tâche réalisée par des experts serait bien plus longue.

Mise à jours des informations clients

De plus, dans ce domaine garder les informations, et notamment les adresses, à jour est critique. La mise à jour et la vérification des CRM peuvent prendre beaucoup de temps et mobiliser beaucoup de gens. C’est pourquoi des solutions d’IA ont été développées pour faciliter ce travail.

Logistique prédictive

L’un des principaux intérêts de l’intelligence artificielle est de permettre d’effectuer des prévisions précises. En effet, par exemple les réseaux sont souvent planifiés grâce aux historiques et à l’expertise tirée de l’expérience. Il existe donc aujourd’hui des solutions qui permettent aux entreprises d’analyser les données et l’historique afin d’en tirer les meilleures prédictions et préconisations.

Optimisation des transports

L’optimisation des trajets des transporteurs est important pour l’efficience de la logistique. Cela est notamment vrai pour le dernier kilomètre qui est la partie du transport la plus complexe à gérer. Les clients ont de plus en plus envie d’avoir le plus de précisions possibles sur leur livraisons, tranche horaire précise, possibilité de déposer les colis en points relais, etc. L’intelligence artificielle va permettre de créer une flotte autonome, et cela grâce au développement d’algorithmes qui permettront de connaitre les plans satellites, les informations sur le trafic ou encore les particularités de chaque ville.

Aujourd’hui l’IA est déjà utilisée dans les lignes de production de l’ingénierie et de l’industrie. Elle aide à gérer la maintenance et à la rationalisation de la production, notamment grâce à la reconnaissance d’images. L’intelligence artificielle aide la Supply Chain à devenir proactive et prédictive, elle accroît les compétences humaines et permet d’éviter les tâches répétitives sans valeur ajoutée.