L’intelligence artificielle : Un levier stratégique pour l’optimisation de la supply chain
L’intelligence artificielle, souvent désignée comme « le new oil », connaît un essor sans précédent dans le monde d’aujourd’hui. Hommes d’affaires, banques et investisseurs n’hésitent pas à consacrer d’importantes ressources à ce secteur, témoignant de leur confiance en son potentiel révolutionnaire.
Les actions des entreprises phares telles que Nvidia et OpenAI montent en flèche, symbolisant l’engouement et l’investissement massif dans ce domaine. À tel point que des milliards, voire des trillions de dollars, sont brûlés dans une course effrénée à la conquête du marché, avec des projets d’envergure qui incluent même la construction de centrales nucléaires pour subvenir aux besoins énergétiques colossaux liés à l’entraînement des modèles d’IA.
Au-delà des chiffres, la chaîne logistique (Supply Chain en anglais) se présente comme l’un des domaines promoteurs dans lequel l’intelligence artificielle et plus précisément l’apprentissage machine déploie son potentiel révolutionnaire afin de répondre efficacement aux besoins d’optimisation des différents domaines de la Supply Chain à l’instar de :
La prévision de la demande est parmi les données primordiales nécessaires pour l’élaboration de la planification stratégique et tactique au sein de l’entreprise, elle permet –entre autres– de calculer les besoins en ressources humaines et matérielles nécessaires pour atteindre – avec efficacité et efficience- les objectifs de l’entreprise en termes de chiffres d’affaires et marge de bénéfice. L’intelligence artificielle à travers l’apprentissage machine (Machine Learning en anglais), permet de s’appuyer sur les données pertinentes (Historique des ventes, saisons, promotions, météo, etc.) pour l’apprentissage des modèles et l’identification des motifs cachés afin d’estimer la demande future et faire des ajustements en temps réel en fonction des données du marché.
McKinsey estime que les premiers utilisateurs de l’IA dans la Supply Chain ont tiré parti de leurs capacités analytiques accrues pour améliorer les coûts logistiques de 15 %, les niveaux de stocks de 35 % et les niveaux de service de 65 %.
Gestion des stocks et entrepôts
En plus de la prévision de la demande, l’apprentissage machine (Machine Learning) intervient dans le processus de gestion des stocks et permet de mieux contrôler les gaspillages et les surstocks, de diminuer les ruptures, d’améliorer le taux de service et d’optimiser la productivité et le cashflow.
Bien que la recherche opérationnelle reste la plus utilisée pour le calcul des niveaux et paramètres de stocks (point de commande, stock de sécurité etc.), l’aménagement et l’implantation des entrepôts et usines (algorithme de Kusiak & Chow) et l’optimisation des tournées de prélèvements (algorithmes Vehicle Routing Problem et Traveling Salesman Problem), le Machine Learning permet un calcul précis et exact des données et paramètres utilisés dans les modèles de recherche opérationnelle, à l’instar de :
- Identification des produits à rotation rapide/lente (Classification ABC automatisée).
- Identification des produits sensibles à la rupture ou au surstock.
- Prédiction des délais de livraison fournisseurs réels.
- Proposition des bons niveaux de commande (quantités économiques, fréquence…).
- Identification des écarts inhabituels dans les niveaux de stock (erreurs d’inventaire, vols, retards, etc.)
Optimisation des transports et livraisons
Les algorithmes de routage classiques comme VRP (Vehicle Routing Problem) et TSP (Traveling Salesman Problem) ayant comme objectif de trouver le chemin le plus court et d’organiser des tournées de véhicules optimisés et efficaces sont aujourd’hui combinés avec le Machine Learning pour mieux anticiper les aléas et tenir compte des données du terrain.
En fait, l’apprentissage machine est utilisé pour estimer avec précision les temps des trajets en tenant compte des données du trafic, de la météo, des événements etc. Et pour tenir compte aussi des habitudes des clients et de ses préférences horaires de livraison afin de concevoir un planning efficace et dynamique pour la livraison des clients axé sur l’optimisation des coûts et délais et permettant un taux de satisfaction client élevé.
Évaluation des fournisseurs via l'IA
L’utilisation de le Machine Learning dans l’évaluation des fournisseurs est inspirée de la classification et l’identification des clients frauduleux dans le système banquier.
En fait, et a l’aide de l’historique des données du fournisseur comme les performances opérationnelles (taux de livraison à temps, qualité, conformité), les données financières (score de crédit, variation des prix) et des données externes (réputation en ligne, incidents de production, sanctions), les modèles de la machines Learning sont capables de faire la classification des fournisseurs, d’identifier les différents risques et d’attribuer des scores et des ‘ranking’ pour aider l’utilisateur à choisir les fournisseurs les plus fiables et performants, afin de nouer des relations stratégiques entre l’entreprise et ces fournisseurs.
Maintenance prédictive dans la Supply Chain
En plus de la maintenance curative et préventive, la maintenance prédictive est l’un des cas d’usage les plus puissants de le Machine Learning dans l’industrie. Elle permet de prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent, afin de réduire les arrêts non planifiés, optimiser les coûts de maintenance, et prolonger la durée de vie des équipements.
Les différents compteurs et capteurs installés sur les machines génèrent des données en permanence, celles-ci sont combinées avec d’autres éléments tels que l’historique des maintenances (date et type des interventions) et les données machines (âge, durée de vie théorique etc.) pour prévoir les temps et taux de pannes des machines et proposer les dates d’interventions et de remplacements, dans l’objectif de garantir un meilleur usage et exploitation des ressources et d’éviter les interventions prématurées et les arrêts non planifiés.
Planification par scénario assistée par l'intelligence artificielle
La planification par scénario est largement utilisée pour les horizons de planification non déterministes ayant une grande volatilité, dans ce cas le décideur ne détient pas tous les éléments et données nécessaires pour faire des projections réalistes et maîtrisées en termes de planification de la Supply Chain (planification de la demande, approvisionnements, production etc.).
A ce stade, on fait recours à ce type de planification pour générer des prévisions alternatives, simuler les conséquences probables et recommander les décisions optimales selon chaque scénario.
À partir des données historiques et des projections futures de l’entreprise, la Machine Learning intervient dans un premier temps pour concevoir des scénarios réalistes et proches de la réalité alignés avec les objectifs de l’entreprise, et vérifier dans un second temps l’impact de chaque scénario en mesurant les risques de ruptures, les niveaux de stock, les besoins en production et la rentabilité.
L’intégration de la Machine Learning dans la Supply Chain offre des avantages significatifs : réduction des coûts grâce à une meilleure gestion des stocks et des demandes, automatisation des processus pour plus d’efficacité, amélioration de la satisfaction client, et une grande capacité d’adaptation face aux imprévus.
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Toutefois, ces bénéfices s’accompagnent de défis majeurs, notamment l’intégration complexe avec les systèmes existants, la nécessité de disposer de données fiables, et la protection des informations sensibles. La réussite de cette transformation repose donc sur une stratégie technologique solide et progressive.
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L’intégration de l’intelligence artificielle dans la Supply Chain permet une réduction des coûts, une amélioration du service client et une meilleure capacité d’adaptation aux imprévus. Cependant, elle exige une bonne gestion des données et une stratégie technologique progressive pour maximiser son impact.
