Data / IA
Réussir avec l’IA dans la supply chain : Dépasser les défis d’architecture technique
Par La rédaction, publié le 19 août 2025
De la planification de la demande à la logistique, l’IA générative redéfinit la supply chain en accélérant la réactivité et en réduisant l’impact des imprévus. Mais pour que l’IA tienne ses promesses dans la supply chain, il faut dépasser les silos de données et bâtir une architecture technique capable d’alimenter des agents intelligents.
De Sudarshan Seshadri, Corporate Vice President, Product Management – Generative AI, Blue Yonder
Sur les marchés actuels de plus en plus complexes, l’agilité et la résilience de la chaîne d’approvisionnement sont devenues une priorité absolue pour les organisations du monde entier. En réponse, de nombreuses entreprises ont déployé des solutions d’IA traditionnelles dans le but d’optimiser les processus de la supply chain et d’améliorer la prise de décision. L’arrivée ultérieure des technologies d’IA générative (GenAI), incite désormais beaucoup d’entre elles à redoubler leurs efforts en matière d’IA.
Capable de modifier les plans et les allocations de ressources en utilisant des données en temps réel, les capacités avancées de la GenAI permettent aux organisations de simuler divers scénarios de demande, d’optimiser les itinéraires d’inventaire et de logistique, d’identifier et d’atténuer de manière proactive les perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement, et plus encore.
Cependant, intégrer la GenAI dans les processus d’affaires existants de la supply chain n’est pas facile. Selon Gartner, alors que 72 % des organisations de la chaîne d’approvisionnement ont déployé de l’IA générative, nombreuses sont celles qui peinent encore à exploiter tout son potentiel. Cette révélation souligne pourquoi, lorsqu’il s’agit d’adopter avec succès l’IA et d’en tirer de la valeur, les organisations doivent d’abord s’assurer qu’elles disposent de la bonne architecture technique.
Les défis de la chaîne d’approvisionnement de l’IA
Selon l’Institut de Gestion de Projet, entre 70 % et 80 % des initiatives en IA se soldent par un échec. Une statistique qui souligne à quel point il peut être difficile d’intégrer les technologies de GenAI et d’apprentissage automatique au sein de contextes industriels spécifiques. Une mise en œuvre réussie de l’IA dans la gestion de la supply chain dépend fortement de l’acquisition de données provenant de diverses sources. Cependant, la complexité même des chaînes d’approvisionnement signifie que mettre en place la bonne architecture technique représente l’un des plus grands obstacles que les organisations devront affronter.
Comme beaucoup d’entreprises le découvrent, les solutions ponctuelles destinées aux processus de la chaîne d’approvisionnement ne sont pas adaptées lorsqu’il s’agit de fournir les données dont l’IA a besoin. En conséquence, les entreprises qui dépendent de solutions ponctuelles et de processus par lots ont du mal à fournir des données de haute qualité assez rapidement pour l’IA. De plus, les organisations rencontreront des difficultés à mobiliser l’ensemble des données nécessaires à leurs solutions en IA pour générer une aide à la décision à valeur ajoutée, en temps quasi réel, ou des optimisations basées sur les données.
Puisque les outils en GenAI ne sont puissants que dans la mesure où leurs données d’entrée le sont également, explorons trois façons dont les organisations peuvent améliorer leur architecture technologique de chaîne d’approvisionnement et renforcer le potentiel de leurs déploiements en IA.
1 – Mettre en place un modèle de données adapté à l’IA
Les entreprises sont souvent confrontées à des bases de données déconnectées, une qualité de la donnée médiocre, ainsi que de multiples systèmes d’enregistrement cloisonnés. Le tout entraînant des informations incomplètes ou obsolètes qui entraveront l’efficacité de la mise en œuvre de l’IA.
Pour relever ce défi et faciliter l’adoption de l’IA, les organisations devront mettre en place un modèle de données commun bien défini et adapté à l’IA, conçu pour combler le fossé entre les sources de données disparates et le soutient à la circulation fluide des informations. Fournissant un cadre standardisé qui définit comment les données sont structurées et interconnectées à travers divers systèmes, ce modèle livrera un schéma unifié nécessaire pour garantir la cohérence et interopérabilité des données. Un élément essentiel pour permettre aux systèmes de communiquer efficacement.
Structuré de manière à permettre à l’IA et ML propriétaire d’exploiter les données avec plus de rapidité et de précision, afin de permettre une intégration plus facile à des agents et applications d’IA externes. Élément essentiel qui permet l’utilisation transparente des données entre les systèmes, indispensable pour soutenir des chaînes d’approvisionnement réactives et automatisées à grande échelle.
Par exemple, avec un modèle de données commun adapté à l’IA, les organisations peuvent utiliser des agents pour comprendre comment une catastrophe naturelle dans une partie du monde affectera des expéditions spécifiques, évaluer les options disponibles et générer des recommandations.
2 – Expérimentation et Itération : Mise en place d’un environnement de studio
Les modèles d’IA nécessitent souvent un certain degré d’expérimentation et d’ajustement précis pour maximiser leur valeur. La mise en place d’un studio dédié permettra aux scientifiques de l’organisation d’expérimenter et d’entreprendre le développement d’applications en direct à grande échelle.
Permettant un prototypage rapide et des itérations successives, la mise en place d’un environnement de studio facilite la personnalisation plus précise des modèles d’IA et d’apprentissage automatique aux besoins spécifiques de l’entreprise et répond à des cas d’utilisation, des résultats et des scénarios particuliers. Ces éléments sont essentiels pour générer une valeur supplémentaire de bout en bout à partir des implémentations d’IA.
3 – Modélisation de scénarios
Les agents d’IA d’aujourd’hui peuvent créer des simulations de scénarios « et si » et suggérer des plans d’action potentiels en réponse à des problèmes. En offrant un puissant coup de pouce à l’analytique de la chaîne d’approvisionnement, l’IA générative aide à tester des options stratégiques, prédire des perturbations potentielles et soutenir une prise de décision améliorée. Cela donne aux planificateurs une plus grande autonomie et agilité dans la gestion des opérations quotidiennes.
L’intégration de l’IA dans les processus de planification, de demande et d’approvisionnement permet aux organisations de modéliser des milliers de scénarios en quelques minutes et de réagir plus rapidement aux perturbations. La suppression des silos soutient davantage la collaboration fluide entre les partenaires, l’orchestration automatisée entre les fonctions et l’alignement avec les conditions de marché changeantes et la demande des clients.
En plus de rendre possible la navigation face aux défis et opportunités à mesure qu’ils surgissent, s’engager dans une modélisation de scénarios intégrée est un point de départ essentiel pour analyser les opérations de référence actuelles et identifier les moyens d’améliorer l’efficacité, la résilience et la performance globale.
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