L'intelligence artificielle va-t-elle transformer les supply chains ?

Le secteur de la logistique représente 12 % du PIB mondial et connaît une croissance annuelle composée de 5 % par an. Selon ces projections, les dépenses logistiques mondiales atteindront plus de 15 000 milliards de dollars d’ici 2023. Ces estimations, associées à la flambée des coûts de la chaîne d’approvisionnement causée par la pandémie mondiale, ont accru le besoin de technologies innovantes pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts de la chaîne d’approvisionnement.

Mais qu’est-ce qu’une supply chain ? Dans sa forme la plus simple, une chaîne d'approvisionnement est une série de processus impliqués dans la production et la distribution d'un produit. Même si cela semble simple, des milliers de milliards de dollars en dépenses logistiques pourraient être réduits en automatisant les processus manuels et en exploitant les machines pour identifier les problèmes avant qu’ils ne surviennent.

Heureusement, l'intelligence artificielle s'est avérée être une innovation susceptible de transformer les chaînes d'approvisionnement en éliminant les inefficacités et en créant des informations permettant une planification et une prise de décision plus efficaces. La question est de savoir comment appliquer efficacement l’IA aux processus de la chaîne d’approvisionnement pour produire des résultats transformateurs.

De nombreux processus de la chaîne d'approvisionnement nécessitent plusieurs documents pour garantir le flux des marchandises, des fonds et des informations impliqués dans les transactions qui composent la chaîne d'approvisionnement. Il s'agit notamment des contrats, des factures, des connaissements, des bons de livraison et des déclarations. Une erreur humaine, des documents manquants ou d’autres problèmes peuvent coûter des milliers de dollars, sans parler d’une mauvaise expérience client. Par conséquent, la numérisation de ces documents et l’échange électronique de données constituent une étape cruciale pour éliminer le gaspillage massif dans la chaîne d’approvisionnement. L’intelligence artificielle s’est avérée efficace dans la numérisation des documents papier, contribuant ainsi à réaliser des transactions sans papier.

En combinant machine learning et blockchain, les bénéfices de l’intelligence artificielle deviennent encore plus efficaces. Par exemple, la robotique est actuellement utilisée avec succès dans de nombreuses applications de chaîne d'approvisionnement pour automatiser les tâches répétitives, réduisant ainsi les coûts de personnel et augmentant l'efficacité. Cependant, l’automatisation robotisée des processus n’est que la pointe de l’iceberg.

L'automatisation cognitive offre de nouvelles opportunités comme l'automatisation des processus robotiques. La RPA exploite les technologies d'intelligence artificielle telles que la reconnaissance optique de caractères, l'analyse de texte et le ML pour améliorer l'expérience des clients et des employés. Un exemple spécifique est le déploiement de la technologie chatbot pour répondre aux demandes de base des clients. Les chatbots réduisent les coûts des centres d'appels et augmentent les temps de réponse des clients.

Les technologies innovantes fournies par les entreprises de technologie de la chaîne d'approvisionnement auront également un impact significatif sur la durabilité de la chaîne d'approvisionnement. Tirez parti de la technologie pour quantifier les émissions de CO2 et exploitez les données en tant qu'activité clé telle que la planification, la réservation, le règlement et le suivi des expéditions à travers un vaste réseau de partenaires commerciaux. L'analyse prédictive, la visibilité de bout en bout et le dernier kilomètre ne sont que quelques-uns des domaines clés qui peuvent être améliorés grâce à l'utilisation de l'IA.

Enfin, à mesure que l'IA est de plus en plus déployée pour améliorer l'efficacité et éliminer le gaspillage dans les chaînes d'approvisionnement, les entreprises doivent veiller à équilibrer ces décisions avec leur impact sur l'expérience et la satisfaction client. Ils doivent veiller à ce que l’IA n’ait pas d’impacts négatifs involontaires sur l’expérience humaine qui ne peuvent être ignorés.

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