Dans son analyse des tendances des chaînes d’approvisionnement, KPMG commente celles qui devraient avoir un effet transformateur en 2024. Il est question, tout d’abord, des répercussions potentiellement révolutionnaires de l’introduction de l’intelligence artificielle (IA) générative dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la logistique et les achats. En effet, cette technologie aurait la capacité de traiter des ensembles de données beaucoup plus volumineux que les formes précédentes d’apprentissage automatique et d’analyser un ensemble de variables presque infiniment complexe.

De même, puisque l’IA générative est capable d’apprendre, elle pourrait améliorer la précision analytique de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise. Concrètement, cela pourrait se traduire par une meilleure conformité des achats et des réglementations, la rationalisation des flux de production de fabrication ou l’activation d’une communication logistique virtuelle par le biais d’assistants virtuels capables de traiter des demandes routinières et de fournir des réponses rapides.

L’IA pourrait rendre également beaucoup plus efficaces les applications de planification des ventes et des opérations et la planification commerciale intégrée. Cela permettrait aux entreprises de concevoir des scénarios plus performants afin de mieux déterminer les conséquences financières de décisions critiques. De même, il serait possible de raccourcir l’écart entre la planification et l’exécution de la chaîne d’approvisionnement.

Certes, la prolifération des technologies numériques, comme l’Internet des objets (IdO) et les systèmes de suivi avancés, met en relief le défi de gérer un volume de données sans cesse grandissant. Une voie à suivre serait de privilégier une approche basée sur des cas d’utilisation. Cela permettrait aux organisations de prioriser l’amélioration de la qualité des données là où elles sont le plus importantes. À terme, ce processus devrait améliorer progressivement leurs ensembles de données.

Ensuite, pour rendre la chaîne d’approvisionnement plus transparente et visible, il est suggéré aux organisations de rechercher des partenaires dans l’ensemble de leur chaîne d’approvisionnement étendue et de développer une vision d’ensemble par le biais de meilleures compétences dans l’identification des risques. De cette manière, elles auraient une meilleure chance d’améliorer la traçabilité et d’atteindre ainsi leurs objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance.

En outre, le recours à des plateformes de programmation schématisée, qui utilisent un large éventail d’interfaces de programmation d’applications (API) et d’intégrations prêtes à l’emploi, permettrait de relier les systèmes informatiques en silo. L’avantage principal est que l’implantation de ces plateformes est assez rapide, ce qui permet aux entreprises de réagir rapidement aux évolutions de l’environnement d’affaires.

Enfin, après avoir priorisé la collecte des données sur leurs émissions de portée 1 (émissions directes) et de portée 2 (électricité achetée), les entreprises doivent relever le défi de collecter les données sur leurs émissions de portée 3, ce qui devient une obligation légale dans de nombreux pays. Elles doivent donc disposer de sources d’informations primaires auprès de leurs fournisseurs et utiliser des méthodologies hybrides de comptabilisation du carbone pour produire une évaluation plus précise de ces émissions.

De même, les plateformes numériques pourraient offrir un système centralisé où les fournisseurs pourraient saisir leurs données d’émissions pour permettre de les intégrer ensuite facilement dans les rapports de développement durable d’une entreprise.