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 Comment les Entreprises Exploitent l’IA pour des Chaînes d’Approvisionnement Plus Agiles et Efficaces

L’intelligence artificielle (IA) se positionne au cœur de la transformation des chaînes d’approvisionnement, ouvrant la voie à une prise de décision plus agile et à une efficacité accrue. Cette évolution suscite un intérêt croissant parmi les dirigeants de la chaîne d’approvisionnement, mais elle soulève également des défis uniques.

De nombreux experts considèrent l’IA générative comme une avancée majeure. Cependant, le paysage de la planification de la chaîne d’approvisionnement est complexe, et de nombreuses entreprises doivent encore maîtriser les bases avant de tirer pleinement parti des solutions d’IA avancées et des outils de planification existants qui intègrent déjà l’IA.

Pourtant, le moment est venu d’agir. Les entreprises qui retardent l’adoption de l’IA pour la planification risquent d’être désavantagées sur le plan concurrentiel. La planification de la chaîne d’approvisionnement est prête à accueillir une variété de cas d’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique, avec des gains significatifs à la clé.

Avant même le récent engouement pour l’IA générative, une enquête de Gartner révélait que les professionnels de la chaîne d’approvisionnement classaient l’IA centrée sur les données comme leur principale priorité numérique. L’intention est claire, mais la question cruciale est par où commencer.

Pour éviter de compliquer excessivement l’adoption de l’IA, commencez par tirer parti de la technologie existante pour des analyses ne nécessitant pas de développement de système ou de données supplémentaires. Cela minimise les risques financiers, offre un premier avantage en matière d’automatisation, et crée un environnement favorable à l’investissement futur.

Un point d’entrée judicieux consiste à se concentrer sur la validation et la gestion continues de la qualité des données. Cela inclut le nettoyage des données historiques et l’analyse des relations avec les produits. De plus, identifiez les opportunités d’automatisation des décisions en examinant quelles données sont les plus pertinentes et disponibles.

L’alignement des attentes est essentiel pour améliorer la prise de décision. Il est important de considérer l’IA comme un outil visant à améliorer l’efficacité de la prise de décision, plutôt qu’un objectif en soi. Il est crucial de définir clairement les objectifs et de s’assurer que les attentes des dirigeants et des planificateurs sont alignées.

Un objectif concret peut être d’améliorer la prévision de la demande en anticipant la volatilité. En tirant parti de méthodes améliorées avec des données incrémentielles bien définies, vous pouvez démontrer la valeur de l’IA pour l’organisation, créant ainsi une visibilité et un engagement plus larges.

D’autres objectifs incluent l’extension de l’utilisation à des cas prédéfinis pour l’IA, tels que la détection de la demande ou l’optimisation des stocks. La collaboration avec des experts en science des données est une option à considérer.

Les modèles d’IA et de ML nécessitent une grande variété de données pertinentes pour la formation et les tests. Vous devrez coordonner la collecte de données internes et externes, ainsi que la gouvernance des données.

Pour maximiser l’utilisation de l’IA dans la planification, il est nécessaire de favoriser la transformation des processus et l’acceptation organisationnelle. Cela implique de changer progressivement la manière de travailler, en commençant par des décisions simples et en évoluant vers des décisions plus complexes.

Les chaînes d’approvisionnement font face à des perturbations constantes, nécessitant une approche basée sur l’IA pour une prise de décision agile. L’avenir ne reflétera plus le passé, et l’IA offre une solution pour une planification plus adaptable et axée sur les données. Les entreprises doivent agir maintenant pour rester compétitives dans ce nouvel environnement.