Comment les plateformes logicielles intelligentes et l’IA renforcent la résilience des chaînes d’approvisionnement

Cela fait déjà un certain temps que les chaînes d’approvisionnement mondiales subissent

une pression considérable. Les médias se font régulièrement l’écho des incertitudes
auxquelles sont confrontés des secteurs aussi divers que la construction, la chimie, les semi-
conducteurs et l’agroalimentaire, parmi tant d’autres. Ils font état d’évolutions positives,
mais aussi de défis persistants. Les articles sur les perturbations, la faiblesse de la demande
et la lenteur de la reprise côtoient des signaux plus encourageants.

Sur le terrain, ces problèmes engendrent des difficultés considérables. Des études révèlent
que 84 % des dirigeants ont vu leur supply chain subir des perturbations, allant des
changements d’itinéraires et des conditions météorologiques extrêmes aux troubles
géopolitiques. Ces perturbations compliquent la planification et se répercutent sur tous les
aspects allant de la capacité de production aux coûts de transport.

D’un autre côté, les chaînes d’approvisionnement ont également fait preuve d’une
résilience incroyable. Les organisations du monde entier s’adaptent à des niveaux de
perturbation sans précédent pour maintenir les activités commerciales. Mais comment les
organisations peuvent-elles, à l’avenir, trouver un équilibre entre le maintien de la
continuité opérationnelle et l’adaptation rapide aux nouveaux risques et à l’évolution des
conditions du marché ?

Transformation digitale optimisée par IA

La clé de la réussite à long terme réside dans un engagement continu en faveur de la
transformation numérique. Cela passe notamment par une intégration plus poussée des
plateformes connectées dédiées à la chaîne d’approvisionnement et des outils d’IA qui
renforcent la visibilité et favorisent une prise de décision plus rapide et mieux informée.

Dans ce contexte, les plateformes de chaîne d’approvisionnement «connectées» sont des
systèmes modernes basés sur le cloud, conçus pour connecter les données, les processus et
les parties prenantes tout au long de la supply chain. Elles remplacent les anciens outils et
tableurs fragmentés par un environnement d’exploitation unifié, et intègrent à la fois les
données des fonctions internes (planification, approvisionnement, fabrication, logistique,
etc.) et celles des partenaires externes (clients, fournisseurs, transporteurs, détaillants).
Grâce à cela, elles fournissent une source unique et cohérente de vérité pour l’ensemble du
réseau de la chaîne d’approvisionnement.

L’IA peut jouer un rôle central dans la génération d’analyses exploitables par les
organisations pour améliorer radicalement la planification et la prise de décision. Les
modèles de machine learning traitent de grands ensembles de données qui leur permettent
de détecter plus rapidement que l’analyse manuelle des schémas, des anomalies ou des
risques émergents. Ils peuvent ainsi anticiper les fluctuations de la demande et des stocks,
en utilisant ces informations pour la planification subséquente.

L’IA peut également recommander des actions (telles que le réacheminement des
expéditions ou l’ajustement des plans de production) afin de minimiser les perturbations,
tandis que l’automatisation réduit la dépendance à la prise de décision manuelle et
raccourcit les délais de réponse. Ensemble, ces capacités permettent aux organisations de
s’adapter plus rapidement lorsque les conditions (inévitablement) changent.

Intégration effective

Malgré son fort potentiel, l’intégration de l’IA dans des chaînes d’approvisionnement
incroyablement complexes ne va pas sans poser quelques problèmes. Par exemple, de
nombreux réseaux restent extrêmement fragmentés. Les données sont souvent piégées
dans une multitude de systèmes qui communiquent mal entre eux. Cela réduit la qualité et
l’exhaustivité des informations disponibles pour les modèles d’IA, et les organisations ont du
mal à mettre en œuvre les outils de manière cohérente dans toutes les fonctions
concernées. Selon une étude de Blue Yonder, 82 % des dirigeants estiment que des
technologies obsolètes vont entraver le potentiel de leur chaîne d’approvisionnement, et
51 % affirment que la mise en œuvre de nouvelles technologies est une priorité stratégique
absolue.

Dans la course à l’amélioration des performances, certaines organisations ont implémenté
l’IA de manière fragmentaire. Elles ont déployé des solutions ponctuelles qui ne traitent
qu’un seul domaine (comme l’optimisation des entrepôts ou les prévisions) sans alimenter
une prise de décision globale de bout en bout. Le problème que pose cette approche, c’est
de créer facilement de nouveaux obstacles en renforçant le cloisonnement des données et
des processus. Cela complique le partage d’informations entre les fonctions et limite la
capacité à coordonner les réponses lorsque les conditions changent.

Alors, à quoi ressemblent concrètement des processus de chaîne d’approvisionnement
optimisés par IA ? Prenez un fabricant s’approvisionnant en composants essentiels auprès
de plusieurs fournisseurs répartis dans différentes régions. Sans avertissement préalable,
une perturbation survient, comme par exemple un événement météorologique extrême
entraînant la fermeture d’un port ou un retard de production chez un fournisseur. En
utilisant des processus traditionnels, les équipes devraient rassembler manuellement les
informations provenant des systèmes d’approvisionnement, de logistique et de production

pour comprendre l’ampleur du problème, une tâche qui peut prendre des heures, voire des
jours.

Par contre, armée d’une plateforme de données appropriée et d’outils d’IA, et parce que les
données issues des achats, de la production, de la logistique et des stocks sont unifiées,
l’organisation reçoit une alerte précoce. Les modèles d’IA analysent rapidement l’impact
probable du problème, notamment en identifiant les commandes qui seront affectées, les
retards prévus et les conséquences sur la capacité de production, entre autres facteurs.

La plateforme évalue ensuite plusieurs scénarios, comme le recours à des fournisseurs
alternatifs, le réacheminement via d’autres ports, l’ajustement des calendriers de
production ou la réaffectation des stocks entre les centres de distribution. Elle recommande
ensuite l’option la plus efficace en fonction du délai de livraison, du coût et des
engagements de service.

Les responsables de la planification peuvent examiner et approuver la réponse
recommandée, étayée par des arguments clairs. À partir de là, les étapes d’exécution sont
automatiquement déclenchées au niveau des achats, des partenaires de transport et des
opérations d’entrepôt. Au fil de l’évolution de la situation, l’IA continue de surveiller les
performances et d’ajuster ses recommandations pour garantir le respect des engagements
pris envers les clients et minimiser l’impact sur les coûts.

À bien des égards, le débat en faveur de l’utilisation de l’IA pour améliorer la performance
et la résilience de la chaîne d’approvisionnement est déjà clos. Des études ont montré que
80 % des dirigeants du secteur déclarent que l’IA est déjà en train de modifier leur façon de
travailler. Pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie, il est nécessaire de
passer de l’expérimentation à un déploiement à grande échelle. Cela implique d’unifier les
données, de connecter les processus et de donner aux équipes les moyens d’agir en toute
confiance sur la base des analyses fournies par l’IA.