Les gestionnaires de chaînes d'approvisionnement se tournent vers l'intelligence artificielle générative
SupplyChainDive mentionne une enquête de Gartner qui montre que les gestionnaires de chaînes d'approvisionnement se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) générative. L'objectif serait de réduire la complexité, de gagner du temps, de réduire les irritants et, éventuellement, de rationaliser l'utilisation de la main-d'œuvre. Apparemment, la moitié des gestionnaires de chaînes d'approvisionnement prévoient de mettre en œuvre l'IA dans leur organisation au cours des 12 prochains mois.
Cela représenterait un revirement de la situation actuelle, où l'on constate que les professionnels de la chaîne d'approvisionnement sont en retard par rapport à leurs collègues du marketing et du service à la clientèle en ce qui concerne l'adoption des technologies intelligentes. Aux dires de Noha Tohamy, vice-présidente du service de la chaîne d'approvisionnement de Gartner, l'IA générative pourrait être particulièrement utile pour traiter des données complexes ou des solutions technologiques et pour fournir des réponses aux questions posées par le personnel en langage naturel.
Pour EY, l'introduction de l'IA générative dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement obéit au besoin de mieux gérer les activités de planification et d'approvisionnement tout en explorant son utilisation dans d'autres domaines, tels que la normalisation des processus de fabrication et l'optimisation de la livraison finale des biens aux destinataires, le fameux « dernier kilomètre ». Cette transformation devra contribuer à rendre les entreprises plus résilientes et durables tout en transformant les structures de coûts. EY signale que même dans le domaine relativement naissant du suivi et de la mesure du développement durable, l'adoption de l'IA atteint 62 %, selon l'une de ses études.
Dans le détail, EY explique que l'IA générative, par sa capacité à créer de nouveaux contenus – des images, du texte, de l'audio ou de la vidéo – à partir des données qui ont été fournies au préalable, permettrait aux responsables de la chaîne d'approvisionnement d'accomplir toute sorte de tâches comme la catégorisation et le classement des informations, l'analyse et la modification des stratégies en temps réel, la gestion rapide du contenu et la formulation de réponses rapides ainsi que l'extraction de tendances clés à partir de grands volumes d'information.
Malgré des avantages multiples, EY souligne les limites de cette technologie, notamment lorsque la mise en œuvre est précipitée ou mal intégrée dans les organisations et les réseaux de la chaîne d'approvisionnement. Essentiellement, il faudrait toujours comprendre que la puissance des outils d'IA générative dépend de la qualité et de la disponibilité des données d'entrée – dans ce cas-ci, de celles fournies par les partenaires de la chaîne d'approvisionnement. C'est pourquoi il est crucial de prévoir une gouvernance solide et une collaboration avec les partenaires afin de mieux gérer des situations encombrantes comme le manque de transparence ou les considérations éthiques et juridiques.
SupplyChainDive mentionne une enquête de Gartner qui montre que les gestionnaires de chaînes d'approvisionnement se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) générative. L'objectif serait de réduire la complexité, de gagner du temps, de réduire les irritants et, éventuellement, de rationaliser l'utilisation de la main-d'œuvre. Apparemment, la moitié des gestionnaires de chaînes d'approvisionnement prévoient de mettre en œuvre l'IA dans leur organisation au cours des 12 prochains mois.
Cela représenterait un revirement de la situation actuelle, où l'on constate que les professionnels de la chaîne d'approvisionnement sont en retard par rapport à leurs collègues du marketing et du service à la clientèle en ce qui concerne l'adoption des technologies intelligentes. Aux dires de Noha Tohamy, vice-présidente du service de la chaîne d'approvisionnement de Gartner, l'IA générative pourrait être particulièrement utile pour traiter des données complexes ou des solutions technologiques et pour fournir des réponses aux questions posées par le personnel en langage naturel.
Pour EY, l'introduction de l'IA générative dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement obéit au besoin de mieux gérer les activités de planification et d'approvisionnement tout en explorant son utilisation dans d'autres domaines, tels que la normalisation des processus de fabrication et l'optimisation de la livraison finale des biens aux destinataires, le fameux « dernier kilomètre ». Cette transformation devra contribuer à rendre les entreprises plus résilientes et durables tout en transformant les structures de coûts. EY signale que même dans le domaine relativement naissant du suivi et de la mesure du développement durable, l'adoption de l'IA atteint 62 %, selon l'une de ses études.
Dans le détail, EY explique que l'IA générative, par sa capacité à créer de nouveaux contenus – des images, du texte, de l'audio ou de la vidéo – à partir des données qui ont été fournies au préalable, permettrait aux responsables de la chaîne d'approvisionnement d'accomplir toute sorte de tâches comme la catégorisation et le classement des informations, l'analyse et la modification des stratégies en temps réel, la gestion rapide du contenu et la formulation de réponses rapides ainsi que l'extraction de tendances clés à partir de grands volumes d'information.
Malgré des avantages multiples, EY souligne les limites de cette technologie, notamment lorsque la mise en œuvre est précipitée ou mal intégrée dans les organisations et les réseaux de la chaîne d'approvisionnement. Essentiellement, il faudrait toujours comprendre que la puissance des outils d'IA générative dépend de la qualité et de la disponibilité des données d'entrée – dans ce cas-ci, de celles fournies par les partenaires de la chaîne d'approvisionnement. C'est pourquoi il est crucial de prévoir une gouvernance solide et une collaboration avec les partenaires afin de mieux gérer des situations encombrantes comme le manque de transparence ou les considérations éthiques et juridiques.