L’intelligence artificielle a représenté une révolution majeure dans le domaine technologique. Que ce soit dans le secteur de la santé, du textile ou de la logistique, cette technologie de pointe a permis de nombreux progrès et un gain de temps considérable. Aujourd’hui, appliquée à la supply chain, l’intelligence artificielle permet de sécuriser des prises de décision pour améliorer le pilotage opérationnel et les résultats économiques (moins de stocks, plus de marge…). Bien que cette technologie soit un véritable atout stratégique, celle-ci impose néanmoins aux entreprises quelques pré-requis et efforts d’adaptation.
IA : et si les entreprises investissaient dans la recherche ?
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Publié le 27 avril 2024 à 7h00
IA : un accueil en demi-teinte pour les entreprises
L’intégration de l’intelligence artificielle dans le monde des entreprises n’est pas sans difficulté. Cette nouvelle technologie bouleverse profondément les pratiques et utilisation des logiciels de travail existants, obligeant les entreprises à s’adapter. Cette adaptation se révèle être d’autant plus complexe que la plupart des entreprises ne possèdent pas d’experts en intelligence artificielle pour faciliter la transition. Ce manque de compétences s'explique en partie par le manque de formations et masters consacrés à l’intelligence artificielle, accentuant par la suite la difficulté à recruter. Les entreprises doivent également revoir leur langage technologique et algorithmes pour pouvoir accueillir l’IA et l’exploiter au mieux.
Des avantages opérationnels voire concurrentiels
L’intelligence artificielle apporte son lot de surprises mais également son lot d’avantages. Par exemple, dans le domaine de la supply chain, celle-ci automatise et simplifie certaines opérations, telles que la prévision des ventes, la gestion des transports ou encore l’élasticité des prix. Avant l’intelligence artificielle, l’exercice de la prévision de ventes était fastidieux et chronophage car nécessitait une grande manipulation de données et laissait peu de place à l’analyse. De plus, pour éviter les ruptures de stock, ces prévisions étaient souvent surestimées. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées car basées sur un volume de données plus conséquent combinant des facteurs internes (produits, promotions…) et externes (évènements, météo…) permettant ainsi une meilleure fiabilité des prévisions de vente. Les données stratégiques sont également analysées par l’intelligence artificielle, leur exploitation va éclairer les entreprises quant au moyen de transport le plus écologique ou encore la stratégie à suivre pour réaliser des marges importantes. De manière générale, l’intelligence artificielle permet d’homogénéiser et d’optimiser les activités supply chain et logistique.
Un partage de données essentiel pour faire avancer la recherche
Malgré une prise de conscience croissante des entreprises quant à l'importance des données, elles restent réticentes à les partager avec les chercheurs. Or, l'accès à ces données leur est crucial afin de progresser dans leurs études et améliorer les algorithmes. Cette réticence entrave l'évolution et ralentit la recherche sur l'intelligence artificielle appliquée à la chaîne d'approvisionnement.
Actuellement, de nombreuses entreprises négligent l'investissement dans la recherche, sous-estimant les bénéfices économiques et les progrès technologiques significatifs qui pourraient en découler. Il est essentiel que les chercheurs aient accès aux données et que les entreprises passent le cap d’investir dans la recherche. De plus, même lorsque certaines entreprises décident d’investir dans la recherche, rares sont celles qui partagent et publient les résultats de leurs travaux. Cette contrainte dans le domaine de la recherche rend incertaine la prévision de l'évolution de la chaîne d'approvisionnement dans les années à venir.