SupplyChainDive note les effets de la popularisation auprès du grand public de l’intelligence artificielle (IA) générative à source ouverte et des grands modèles de langage comme ChatGPT – qui jusqu’à tout récemment étaient l’apanage des gros joueurs comme Google, Microsoft et Meta. À ce qu’il paraît, celle-ci pourrait offrir des avantages insoupçonnés dans une multitude de secteurs, en particulier dans le monde de la chaîne d’approvisionnement.

En effet, selon SupplyChainDive, cette technologie pourrait favoriser une plus grande visibilité de la chaîne d’approvisionnement, ce qui permettrait d’assurer une gestion plus efficace et durable des marchandises, des composants et des matériaux. Les entreprises seraient donc mieux outillées pour faire face à des problèmes tels que l’escalade des coûts et la volatilité de la demande. Bref, l’IA générative contribuerait à la résilience globale des entreprises.

Dans le détail et concrètement, l’article de SupplyChainDive propose quelques rôles que cette technologie pourrait jouer dans la chaîne d’approvisionnement d’une organisation :

1. L’analyse des données provenant de diverses sources – comme les bons de commande, les factures et les informations de suivi des expéditions – pour identifier des modèles et les domaines potentiels d’amélioration. Il serait ainsi possible de créer des rapports contextualisés accessibles à partir des différentes applications comme les systèmes de planification des ressources d’entreprise, les systèmes de gestion d’entrepôt et les systèmes de gestion de la relation client.


2. L’IA générative pourrait analyser l’enregistrement des matériaux et des produits et produire un résumé, bref et pertinent, à l’intention du planificateur logistique ou de l’opérateur d’entrepôt au point d’utilisation. Cela contribuerait à faciliter le flux de travail et à éliminer les goulots d’étranglement.


3. Cette technologie pourrait agir comme un assistant de formation en fournissant des directives sur les processus et du matériel de formation à usage intraorganisationnel et extraorganisationnel. De même, l’IA générative pourrait identifier les meilleures pratiques qui, une fois validées par les instances appropriées, pourraient s’intégrer dans un document de formation étoffé.


4. L’IA générative peut aider à la création de rapports sur la durabilité en fournissant une analyse des données et des informations sur les performances. Éventuellement, cette technologie pourrait faire émerger une nouvelle catégorie de rapports qui combinerait les résultats de l’IA générative et la technologie de l’automatisation intelligente.


5. Étant donné la diversité des contextes multinationaux et multiculturels, l’IA générative pourrait faciliter la communication et le partage des informations. Cette possibilité ne se limite pas simplement à la traduction intelligente des contenus, mais concerne aussi l’amélioration de textes par l’ajout d’informations supplémentaires. La confiance et la collaboration accrues entre les parties prenantes créent une meilleure communication qui devrait se traduire par une prise de décisions plus efficace.