IA : quels cas d’usages pour la supply chain ?

Éducation, santé, énergie, en passant par la logistique, l’intelligence artificielle (IA) sert déjà de nombreux secteurs d’activité. En une décennie, elle même devenue une composante vitale de la supply chain. Explications et cas d’usages.

La supply chain intelligente, un immense potentiel à exploiter

La supply chain est un pilier de l’économie mondiale, qui représente à elle seule 1,9 millions de salariés et 10 % du PIB en France. Elle gère à la fois des flux de produits et d’informations, des infrastructures physiques et des organisations humaines. Ce faisant, elle génère une quantité colossale de données qui, correctement utilisées, peuvent nourrir des solutions d’IA afin de rendre les processus toujours plus réactifs et plus agiles. À la clé, une amélioration de la performance opérationnelle et de la satisfaction client. L’enjeu pour rendre la supply chain intelligente réside donc dans la capacité à « nourrir » des algorithmes avec ces flux d’informations.

Toujours plus d’efficacité de l’amont à l’aval

Grâce aux avancées récentes en matière de robotique et d’IA, il devient possible d’automatiser de plus en plus de processus dans la gestion des stocks, des entrepôts et des transports. À titre d’exemple, certaines applications de simulation prédictive décrites dans une étude du cabinet Wavestone et de France Logistique concernent la modélisation des processus afin de créer un « jumeau digital » des réseaux de fabrication, d’entreposage et de transport. L’objectif est de mieux optimiser ces processus en simulant les effets de facteurs exogènes tels qu’une baisse de la demande, ou encore des événements météorologiques. Il faudra des années avant que l’IA ne puisse véritablement rendre les processus autonomes, mais certaines applications ont atteint une maturité certaine. La lecture et l’identification des images en fait partie, permettant à un ordinateur d’aller plus loin qu’une simple lecture de code-barres, en procédant à des inspections visuelles très précises pour identifier des marques d’usure sur les outils opérationnels et faciliter les opérations de maintenance.

La sécurisation de la supply chain, un enjeu de taille pour l’IA

Chaque étape de la supply chain compte toutes sortes de risques, qu’ils soient d’ordre opérationnel, matériel ou humain. L’inspection par ordinateur ainsi que les analyses par algorithmes de flux vidéo seront capable de les prévenir, en étant capable de repérer des marques d’usure mais aussi des accidents sur le lieu de travail, en analysant par exemple des signes de détresse chez les employés en entrepôt. Ces dispositifs seront également très utiles pour vérifier et valider les contrats des prestataires de façon quasi-instantanée mais aussi de détecter des anomalies financières afin de prévenir les fraudes.

Le dernier kilomètre, zone de toutes les opportunités

Depuis l’explosion du e-commerce, la logistique du dernier kilomètre n’est pas seulement devenue un enjeu fondamental de la supply chain mais aussi un secteur à part entière qui impacte jusqu’à la circulation en ville au quotidien. Ce sujet est d’autant plus complexe que les attentes des clients finaux en matière de transparence et de réactivité ne cessent d’augmenter. Les acteurs qui misent le plus et le plus tôt sur l’IA seront les grands gagnants de la logistique, comme c’est le cas de la filiale logistique d’Alibaba, Cainiao. En la matière, des algorithmes suffisamment sophistiqués seront en mesure de prévoir non seulement la densité du trafic (ce que des applications telles que Waze peuvent déjà faire) mais aussi l’impact d’autres facteurs exogènes sur la livraison tels que la météo, l’usure des véhicules, et bien plus encore.