Comment les chaînes d’approvisionnement bénéficient de l’utilisation de l’IA générative

Dans la chaîne d’approvisionnement de bout en bout, la technologie à la mode ajoute des capacités supplémentaires aux tâches d’IA et promet une expérience utilisateur simplifiée.

En bref

• Ces cas d’utilisation existent aujourd’hui, et le fait de gagner ou de perdre sur le marché pourrait bientôt dépendre du fait de disposer des meilleurs modèles d’IA et de la qualité des données qui les accompagnent.
• Pour commencer, il faut cerner un besoin de l’entreprise, puis le soutenir à l’aide d’une technologie générative, que ce soit au niveau de la planification, de l’approvisionnement, de la fabrication ou de la livraison. 

Planifier

L’IA générative simplifie les interactions dans le cadre des efforts de planification basés sur la technologie. Une entreprise de biotechnologie utilise la fonction « clavardage » de l’un de ces outils d’IA générative pour poser des questions qui l’aident à prévoir la demande. Par exemple, l’entreprise peut réaliser des scénarios de simulation sur l’obtention de produits chimiques spécifiques pour ses produits et sur ce qui pourrait se passer si certains chocs mondiaux ou d’autres événements se produisaient et modifiaient ou perturbaient les activités quotidiennes. Les outils d’IA générative d’aujourd’hui peuvent même suggérer plusieurs plans d’action si les choses tournent mal. La gestion des risques est peut‑être le domaine le plus prometteur, notamment en ce qui concerne la préparation aux risques dont les planificateurs de la chaîne d’approvisionnement n’ont pas tenu compte.

Source

Un grand détaillant américain a construit des robots conversationnels utilisant l’IA générative pour négocier, dans un délai plus court, les coûts et les conditions d’achat avec les fournisseurs, soulignant que ce premier effort a déjà permis de réduire les coûts en donnant une structure à des processus d’appel d’offres complexes. La technologie permet de faire plus avec moins, et lorsqu’on a demandé aux vendeurs comment le robot conversationnel se comportait, plus de 65 % d’entre eux ont dit préférer négocier avec le robot plutôt qu’avec un employé de l’entreprise. Nous avons également vu des cas où des entreprises utilisent des outils d’IA générative pour négocier les unes contre les autres!

Au‑delà des négociations, l’IA générative offre une possibilité d’améliorer les relations avec les fournisseurs et la gestion, en fournissant des recommandations sur ce qu’il convient de faire ensuite. Ces outils sont utiles pour extraire rapidement des informations des contrats importants et vous aider à mieux préparer les discussions de renouvellement, par exemple.

Fabrication

L’IA générative dans la chaîne d’approvisionnement offre la possibilité d’accélérer le passage de la conception à la commercialisation beaucoup plus rapidement, même avec de nouveaux matériaux. Les entreprises forment des modèles sur leurs propres ensembles de données, puis demandent à l’IA de trouver des moyens d’améliorer la productivité et l’efficacité. La maintenance prédictive est un autre domaine dans lequel l’IA générative peut aider à déterminer les machines ou les chaînes de production les plus susceptibles de tomber en panne dans les heures ou les jours à venir. Cela peut contribuer à améliorer l’efficacité générale de l’équipement, l’une des mesures les plus importantes de la fabrication.

Par exemple, une grande entreprise du secteur de la fabrication industrielle en Europe s’est associée à un leader technologique pour utiliser l’IA générative pour l’automatisation des usines et la gestion du cycle de vie des produits, en raccourcissant le cycle de développement des produits et en stimulant l’efficacité grâce à des processus d’inspection automatisés.

Transport

Comment l’IA générative est‑elle utilisée en logistique? En voici un exemple : L’une des plus grandes entreprises de logistique des États‑Unis utilise une plateforme d’IA exclusive pour optimiser les itinéraires de préparation des commandes dans ses entrepôts, ce qui permet d’augmenter la productivité de la main‑d’œuvre d’environ 30 % tout en réduisant les coûts opérationnels grâce à l’optimisation de l’espace et de la manutention des matériaux. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une nouvelle utilisation de l’IA, la composante générative offre des possibilités supplémentaires de personnalisation – par exemple, en optimisant la consommation de carburant, en donnant la priorité à certaines livraisons ou en prenant en compte de nombreux autres facteurs dans une application conviviale. Le clavardage avec son outil personnalisé a aidé l’entreprise à comprendre si son réseau commercial était optimisé, et il a même proposé des suggestions d’amélioration.

Commencer dès aujourd’hui

Bien que l’IA générative soit un outil puissant avec certaines limites, ce n’est pas une stratégie. Se concentrer sur la valeur commerciale et élaborer une feuille de route pour façonner et influencer l’organisation, en suivant les trois étapes suivantes :

1. Se concentrer sur la transformation de l’ensemble du domaine : Repérer les cas d’utilisation à fort impact, en envisageant un écosystème cohérent qui entre en synergie avec les modèles d’affaires traditionnels et libère des possibilités.
2. Coordonner la collaboration au sein de l’organisation : Discuter des répercussions et déterminer les compétences requises dans l’ensemble des fonctions, en dépassant les rôles techniques.
3. Garder l’esprit ouvert – et se prémunir contre les risques : Mettre en œuvre des initiatives de validation à l’étape de projet pilote pour en apprendre davantage, obtenir des résultats rapidement et viser une adoption à grande échelle.