Comment l’Intelligence artificielle peut renforcer une supply chain

Exploration des possibilités de l’IA dans la chaîne logistique

Le monde du logiciel dédié à la chaîne logistique est actuellement en pleine phase d’ouverture à l’intelligence artificielle. Les acteurs du secteur logistique s’attellent à explorer le champ des possibles de l’IA afin d’envisager l’optimisation de la technique ainsi que des services métiers.

L’intégration de l’IA dans des systèmes tels que les WMS (Warehouse Management Systems) ou les OMS (Order Management Systems) ouvre un large éventail de possibilités. Dans le cas des OMS, l’IA peut être exploitée pour améliorer à la fois l’expérience du client et celle de l’utilisateur en personnalisant de manière plus systématique et plus fine les services.

De même, dans le cadre d’un WMS, l’IA peut affiner l’interaction avec les opérateurs d’entrepôt, notamment en ce qui concerne les aspects d’organisation et de pilotage.

De plus, l’IA peut faciliter le travail des intégrateurs qui déploient ces solutions logicielles dans des environnements informatiques et complexes existants. Les développeurs et administrateurs de systèmes informatiques peuvent également tirer parti de la compréhension du langage naturel par l’IA, notamment pour la génération de scripts ou de codes.

Ceci étant dit, il est essentiel de considérer l’intelligence artificielle non pas comme un système autonome à part entière, mais plutôt comme un outil d’assistance, un copilote qui accompagne les clients ainsi que les utilisateurs techniques (intégrateur, développeur, administrateur) ou métiers (manager e-commerce, supply, warehouse, network) dans leurs processus d’achat, le pilotage et les opérations.

IA et Ultra-personnalisation : réinventer la gestion de la chaîne logistique

L’intégration de l’IA vers une ultra-personnalisation pour une meilleure compréhension de la performance est devenue une évidence.

Cette évolution aura un impact décisif sur le rôle des gestionnaires de la chaîne logistique et des responsables de réseau. Ces acteurs ont besoin d’une vue d’ensemble incluant les stocks d’entrepôts, de magasins et les flux en temps réel, ainsi qu’une compréhension du système informatique qui les gère. Ils doivent être accompagnés dans la gestion de leurs activités, ce qui met en lumière l’importance d’enrichir dynamiquement les rapports et autres tableaux de bord avec leurs indicateurs clés de performance (KPI).

L’IA générative pourrait intervenir dans la génération de rapports afin d’en faciliter l’analyse, en mettant en avant des indicateurs personnalisés selon les besoins de l’utilisateur.

On peut envisager à terme un dialogue en direct et sous contrôle avec l’IA pour cette génération de code.

On comprend ici la difficile équation que l’IA peut nous aider à résoudre : concilier la tendance marché de l’ultra-personnalisation, tout en gardant son attention sur les objectifs métiers de chacun, avec une compréhension simplifiée des indicateurs clés de performance.

Dans cette optique d’enrichissement de l’expérience utilisateur, l’IA pourra également analyser les rapports et ainsi identifier des points d’amélioration. Sa puissance de calcul permettra de déceler des axes d’analyse et des KPI jusqu’alors méconnus, le tout avec une grande lisibilité pour les responsables de la chaîne logistique. L’IA sera en mesure d’identifier de nouveaux besoins et d’y répondre instantanément.

Conclusion

À la fois copilote et moteur de performance, l’IA peut contribuer positivement à chaque étape de la chaîne logistique, en améliorant continuellement les processus et leur pilotage.

Son potentiel de développement est là, mais à la condition qu’elle reste toujours sous contrôle et au service de l’utilisateur.