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Par Amy Wunderlin | Responsable de la chaîne d'approvisionnement et de la demande

Le manque de visibilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement, associé à des niveaux de données sans précédent, conduit de plus en plus les entreprises à intelligence artificielle (AI).

L'IA a la capacité de rationaliser la chaîne d'approvisionnement et les fonctions logistiques, tout en réduisant les coûts. En fait, la technologie offre déjà un avantage concurrentiel aux premiers utilisateurs en réduisant les délais et les coûts d'expédition.

Dans le rapport intitulé "Artificial Intelligence in Logistics : Un rapport collaboratif de DHL et IBM sur les implications et les cas d'utilisation pour l'industrie de la logistique, DHL et IBM citent plusieurs exemples du monde réel du retour sur investissement que les entreprises peuvent obtenir avec ces technologies et de la manière dont elles peuvent avoir un impact positif sur le résultat net. Ces exemples sont les suivants :

• L'abandon des systèmes ERP traditionnels au profit d'analyses avancées, d'une automatisation accrue, de la robotique matérielle et logicielle et de l'informatique mobile.
• Faire passer les opérations de la réactivité à la proactivité et la planification de la prévision à la prédiction
• Faire passer les processus de manuels à autonomes et les services de standardisés à personnalisés.

Le rapport indique également que les technologies d'IA peuvent utiliser des éléments tels que la reconnaissance avancée d'images pour suivre l'état des expéditions et des actifs, apporter une autonomie de bout en bout au transport et prédire les fluctuations des volumes d'expédition mondiaux avant qu'elles ne se produisent.

Par exemple, la chaîne d'approvisionnement de CEVA Logistics, alimentée par l'IA, est désormais 90 % plus rapide depuis l'adoption de la solution de cloud et d'IA d'IBM, baptisée Watson. CEVA a résolu le manque de visibilité de sa chaîne d'approvisionnement en mettant ses documents commerciaux au format EDI (échange de données informatisées). Cette mise à jour a eu un impact significatif sur les performances de sa chaîne d'approvisionnement, avec notamment zéro temps d'arrêt et aucune interruption des flux de données, même aux heures de pointe des achats.

Alors qu'IBM aide aujourd'hui des clients comme CEVA à réaliser de plus grandes économies grâce à une solution basée sur l'IA, Watson a été initialement créé pour améliorer la chaîne d'approvisionnement d'IBM.

"Une pénurie de disques durs a créé une distribution inattendue dans notre capacité à servir les clients", explique Jeanette Barlow, vice-présidente de la stratégie et de la gestion de l'offre, solutions de la chaîne d'approvisionnement, IBM Watson Customer Engagement. "Ces pénuries n'étaient pas acceptables. Watson a commencé par ce que nous appelons l'initiative de chaîne d'approvisionnement transparente chez IBM. L'idée de départ était d'instaurer la transparence. Pour ce faire, il a fallu créer la technologie et la capacité de mettre en place cette sorte de centre opérationnel ou de tableau de bord. Ensuite, ils ont commencé à se demander comment augmenter ce que nous regardons avec des données externes, avec des modèles que Watson reconnaît comme un guide d'action lorsque nous avons des perturbations".

La clé de Watson, ajoute M. Barlow, est sa performance en tant que plateforme d'apprentissage.

"Comment démocratiser ces données qui ne sont généralement détenues que par quelques professionnels de la chaîne d'approvisionnement aguerris ?

En fin de compte, la solution d'IA d'IBM s'attache à alerter l'utilisateur sur d'éventuelles ruptures d'approvisionnement, puis sur l'impact en aval et en amont. Selon Mme Barlow, Watson a permis à IBM de réduire de 18 % les niveaux de stock et de diminuer les commandes en retard, tout en accélérant les commandes d'expédition de 75 %, ce qui a permis d'économiser des millions sur les stocks et de réduire les frais de transport. Mais surtout, ajoute-t-elle, IBM a été en mesure d'offrir une meilleure qualité de service, la gestion des perturbations et la réponse aux incidents étant passées de 18 jours à quelques heures, puis à quelques minutes aujourd'hui.

Prendre de meilleures décisions

Selon Geoff Webb, vice-président du marketing produit chez PROS, une société de logiciels en nuage, il constate que les entreprises et leurs chaînes d'approvisionnement sont de plus en plus poussées à faire preuve d'une plus grande souplesse, qu'il s'agisse de réagir plus rapidement au marché, aux demandes des fournisseurs ou au comportement des clients.

"On assiste à une accélération et à un mouvement vers l'agilité, motivés par la nécessité d'être plus réactif", ajoute-t-il. "Tout cela repose sur la capacité de traiter une grande quantité d'informations et d'y appliquer un ensemble de compétences analytiques approfondies, permettant de présenter des conseils, des orientations et une capacité à offrir une véritable vision à l'entreprise elle-même.

Ainsi, les organisations réalisent aujourd'hui qu'elles doivent commencer à investir dans leur chaîne d'approvisionnement d'une manière qu'elles n'avaient pas envisagée auparavant. C'est là que les avantages de l'IA entrent en jeu.

Selon M. Barlow d'IBM, l'IA est une "plateforme de recommandation de visibilité... et non un moteur exécutif". En d'autres termes, cette technologie émergente est censée fournir aux utilisateurs des réponses, des options et des solutions, que l'utilisateur peut ensuite utiliser pour prendre la meilleure décision possible et passer à l'action. Les entreprises doivent utiliser les informations glanées grâce à leur solution basée sur l'IA pour pousser l'exécution et provoquer un changement. M. Barlow explique qu'il faut revenir aux moteurs d'exécution de base, tels que l'ERP, pour y parvenir.

Elle ajoute que le plus grand avantage de l'IA pourrait résider dans sa "capacité à ajuster l'exécution tout au long de la chaîne d'approvisionnement de manière beaucoup plus rapide, de sorte que vous puissiez répondre aux attentes de vos clients, voire les dépasser".

"Vous pouvez avoir toute l'agilité du monde si vous avez suffisamment de stocks supplémentaires, mais personne ne peut se le permettre, n'est-ce pas ? Le plus grand avantage de l'IA réside donc dans sa capacité à s'adapter plus rapidement aux changements de la demande ou de l'offre, de manière à ce que l'engagement envers le client soit toujours respecté", explique-t-elle. [L'IA vous aide à repérer ces perturbations et leurs conséquences possibles, à formuler des recommandations et à prendre de meilleures décisions plus rapidement.

M. Webb est d'accord avec M. Barlow pour qualifier l'IA d'"outil" qui, en plus d'aider les utilisateurs à prendre de meilleures décisions, peut les aider à comprendre les questions qu'ils devraient poser pour mener leurs activités de manière plus efficace.

"Nous pensons que la technologie a pour but d'améliorer le processus de prise de décision des personnes", explique M. Webb. "L'objectif n'est pas nécessairement de supprimer l'élément humain, mais d'améliorer la capacité des êtres humains à gérer leur entreprise en les déchargeant de certaines tâches, comme la gestion de très grands volumes de données et la prise de décision plus rapide et plus efficace.

Pour l'entreprise technologique Aera Technology, l'amélioration du processus de prise de décision est au cœur de sa solution basée sur l'IA.

"Notre vision est de permettre à la chaîne d'approvisionnement de se conduire elle-même", déclare Fred Laluyaux, président-directeur général d'Aera.

Cette vision est déjà devenue une réalité pour Merck KGaA, un client basé en Allemagne, qui a transformé sa chaîne d'approvisionnement grâce à la technologie d'Aera basée sur l'IA en prédisant de manière cohérente les pénuries d'approvisionnement, les pics de demande et les goulets d'étranglement.

La solution d'Aera, basée sur l'IA, se connecte à une entreprise pour comprendre son fonctionnement et lui permettre de faire des recommandations en temps réel, de prédire les résultats et d'automatiser les opérations. Selon M. Laluyaux, la technologie de l'entreprise repose sur quatre principes : comprendre, recommander, prévoir et agir.

Tout tourne autour des données

Toutes les données ne sont pas égales, mais c'est là que l'IA excelle.

"La capacité à tirer des informations significatives des données est l'aspect où l'intelligence artificielle brille vraiment", déclare M. Webb. "Elle me permet d'examiner des éléments qui m'auraient échappé ou un ensemble plus large de données que je n'aurais pas pu traiter auparavant. Et de le faire plus rapidement. C'est dans cette capacité à fournir de véritables informations, même celles que je ne recherchais pas nécessairement au départ, que l'intelligence artificielle va faire la différence."

M. Webb ajoute que le vieil adage "garbage in, garbage out" ne s'applique pas nécessairement à l'IA.

"Si vous ne pouvez pas travailler sur de bonnes informations, vous aurez du mal à en tirer de bonnes réponses. Cependant, l'une des autres choses intéressantes que l'IA est capable de faire, c'est... de passer au crible de nombreuses données et de chercher des moyens de les nettoyer et de les rendre plus utilisables", ajoute-t-il. "Vous pouvez également repérer plus rapidement les données qui ne sont pas vraiment utilisables ou qui sont mauvaises, et apporter des ensembles d'informations plus vastes pour l'analyse, même à un niveau banal.

En effet, une enquête mondiale menée auprès de plus de 2 300 responsables informatiques et commerciaux par MIT Technology Review Insights et Pure Storage a révélé que 86 % des personnes interrogées pensent que les données sont essentielles pour prendre de meilleures décisions commerciales. Toutefois, près de 80 % d'entre eux s'interrogent sur la manière d'analyser les données, en citant notamment le volume, la collecte et l'analyse comme autant de défis à relever.

Les personnes interrogées ont également fait part de leurs inquiétudes concernant la sécurité de l'emploi ; toutefois, celles qui travaillent plus étroitement avec les données se sont montrées systématiquement plus enthousiastes à l'idée d'adopter l'IA dans l'entreprise.

Mais malgré ces inquiétudes, plus de 80 % des responsables informatiques et commerciaux interrogés s'attendent à ce que l'IA ait un impact positif sur leur secteur d'activité, et près de deux tiers d'entre eux prévoient d'investir dans des solutions d'IA dans un avenir proche.

Créer la bonne culture

La mise en œuvre de solutions d'IA (comme de nombreuses nouvelles technologies) dépend en fin de compte d'un changement culturel réussi.

"Dans mon expérience des nouvelles technologies, certains des premiers défis sont autant d'ordre organisationnel et culturel que technologique", note M. Barlow d'IBM.

Selon elle, le succès d'une nouvelle technologie dépend de son adéquation avec les objectifs de l'entreprise.

"Quels sont les défis et les opportunités de votre entreprise qu'une meilleure compréhension pourrait aborder ou exploiter ? Fondamentalement, vous avez besoin de cet espace mental au niveau de l'organisation pour apporter de la clarté dans la résolution des défis et des opportunités", explique M. Barlow.

Une fois que vous avez déterminé les lacunes que vous essayez de combler, la manière dont l'IA peut être utilisée pour votre entreprise devient plus claire.

"Les organisations doivent être très déterminées et se concentrer sur les résultats commerciaux qu'elles tentent d'atteindre. Lorsque le responsable de l'entreprise et le responsable des technologies de l'information sont clairs et alignés, il devient beaucoup plus facile pour les organisations de s'engager dans cette voie", explique M. Barlow.

Andrew Lynch, président de Zipline Logistics, un partenaire de transport géré et numérisé qui se spécialise exclusivement dans le secteur des biens de consommation, est tout à fait d'accord.

"L'alignement opérationnel et organisationnel est le seul moyen pour les chargeurs, les BCO et les acheteurs de transport de réaliser des économies significatives ou d'éviter les interruptions de service importantes qui peuvent survenir lorsqu'on essaie de respecter les budgets en adoptant un comportement transactionnel tactique", explique-t-il.

M. Webb de PROS ajoute à ce message. Selon lui, pour que l'IA soit largement acceptée, les gens doivent savoir et croire qu'elle peut résoudre leurs problèmes à leur place. En d'autres termes, les utilisateurs doivent apprendre à faire confiance à l'IA.

C'est beaucoup demander aux organisations avec une technologie qui n'a pas encore été adoptée à grande échelle", note M. Webb, qui ajoute : "Surmonter cela, non seulement la compréhension, mais aussi la croyance et ensuite la confiance, est l'exigence que nous, en tant qu'entreprise comme PROS, où nous avons une forte expérience de l'IA, notre travail consiste à les aider à franchir ces étapes". La bonne nouvelle, c'est qu'il existe des preuves que cela fonctionne. Nous avons des clients qui le font, et ce depuis longtemps".

Cette confiance pourrait toutefois être plus facile à obtenir que nous ne le pensons. Une étude récente de la Harvard Business Review, qui a interrogé 1 770 cadres de 14 pays et 37 dirigeants chargés de la transformation numérique dans leur entreprise, a révélé que 78 % des cadres interrogés pensent qu'ils feront confiance aux conseils des systèmes intelligents pour prendre des décisions commerciales à l'avenir.