L’Intelligence Artificielle Générative : un potentiel disruptif pour la Supply Chain
- 10 septembre 2024
- 4 mins
[RAPPORT]
Intelligence Artificielle en logistique : 6 exemples d’applications
L’Intelligence Artificielle Générative (IA Générative ou GenAI) a connu un essor fulgurant ces derniers mois, avec l’avènement d’outils grand public comme ChatGPT ou Bard. Développé par OpenAI, ChatGPT est devenu en quelques semaines l’application avec la croissance la plus rapide de l’histoire, atteignant 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois. Son succès retentissant a permis de démocratiser l’IA Générative auprès du grand public.
Dans cet article, découvrez en quoi consiste l’IA Générative, ses bénéfices, ses défis, et comment elle surpasse l’IA classique, notamment dans le secteur logistique.
Exploiter le potentiel de l'Intelligence Artificielle pour une supply chain performante
L’intelligence artificielle est un ensemble de technologies qui visent à reproduire et amplifier les capacités cognitives humaines grâce à des algorithmes et des modèles mathématiques. L’IA analyse d’immenses quantités de données structurées et non structurées pour détecter des motifs, des corrélations et des insights qui échappent à l’analyse humaine. Elle utilise principalement des techniques d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) pour améliorer ses propres performances. Cela permet à l’IA de reconnaître des images, des sons, des textes, de traduire entre différentes langues, de générer du contenu, de détecter des anomalies ou encore d’optimiser des processus complexes.
Dans le domaine de la logistique, l’IA offre de multiples avantages en permettant à la fois l’automatisation de tâches répétitives à faible valeur ajoutée et l’optimisation de processus complexes à forte valeur ajoutée.
Automatisation de tâches répétitives
L’IA permet d’automatiser efficacement des tâches logistiques fastidieuses et chronophages comme le tri, le rangement ou l’inventaire des stocks. Grâce à des systèmes de vision par ordinateur, de reconnaissance vocale ou de robotique, ces opérations peuvent être réalisées rapidement, sans erreur et en continu, réduisant les coûts opérationnels.
Optimisation de processus complexes
Pour les tâches à haute valeur ajoutée comme la planification de la production, la gestion des approvisionnements ou l’optimisation des tournées de livraison, l’IA devient un puissant outil d’aide à la décision. En analysant des données massives et en effectuant des calculs complexes, elle peut fournir des recommandations éclairées pour soutenir la prise de décision humaine.
Ainsi, de l’automatisation de l’inventaire à l’optimisation des tournées en passant par la préparation de commandes, la visibilité du transport ou la gestion prédictive des risques, l’IA offre une multitude de cas d’usage permettant d’accroître l’efficacité, la productivité et la résilience de l’ensemble de la supply chain.
Par exemple, l’IA permet d’automatiser efficacement la préparation des commandes en entrepôt. Des robots guidés par l’IA se déplacent de manière autonome pour collecter les articles et les acheminer vers les opérateurs. L’IA optimise leurs trajectoires en analysant les commandes en cours pour déterminer les flux les plus efficients. Cette automatisation du picking apporte de nombreux bénéfices :
– Hausse de la productivité et des temps de préparation
– Réduction des coûts opérationnels liés au picking
– Taux d’erreurs de préparation réduit
– Meilleures conditions de travail pour les opérateurs
Franchir un nouveau palier d'optimisation logistique avec l'IA Générative
Au cours des dernières années, l’Intelligence Artificielle Générative, communément appelée IA Générative ou GenAI, s’est imposée comme l’un des sujets les plus en vogue et l’un des principaux moteurs d’innovation pour les acteurs de la logistique. Cette vision d’une logistique réinventée par l’IA Générative fait l’objet d’un large consensus au sein du secteur. Selon une récente enquête de Gartner, près des deux tiers des responsables supply chain prévoient d’adopter (50%) ou mettent déjà en œuvre (14%) cette technologie prometteuse, en y consacrant environ 6% de leurs budgets.
GenAI : des capacités plus poussées que l’IA classique
L’IA Générative repose sur des réseaux de neurones artificiels appelés modèles d’apprentissage profond. Ces modèles sont entraînés sur d’immenses quantités de données réelles (textes, images, etc.) afin d’en extraire automatiquement les motifs, structures et corrélations sous-jacentes.
Grâce à sa capacité à générer de manière autonome du contenu nouveau et réaliste comme des images, des textes ou des modèles, l’IA Générative permet d’aller au-delà des approches d’IA classiques limitées à résoudre des problèmes spécifiques. Grâce à ses capacités avancées, la GenAI est capable de :
- Analyser et classer efficacement les données, qu’elles soient visuelles, numériques ou textuelles, pour en extraire des informations pertinentes.
- Modéliser et optimiser rapidement les stratégies, plans opérationnels et allocations de ressources en s’appuyant sur les données en temps réel.
- Générer automatiquement du contenu décisionnel sous différents formats (textes, images, modèles), permettant des temps de réponse plus rapides.
- Synthétiser d’importants volumes de données complexes pour en dégager les principales tendances et insights clés.
- Accélérer la recherche d’informations pertinentes et fournir des réponses instantanées, que ce soit par voix ou par texte.
Ainsi, la GenAI facilite un traitement agile et intelligent des données massives tout en automatisant la production de contenus décisionnels contextualisés. Ces capacités permettent d’accélérer et d’optimiser de bout en bout les processus de la supply chain pour plus d’efficacité opérationnelle.
Par exemple, l’IA Générative permet une gestion prédictive des risques. En analysant des données massives (historiques, marché, météo, géopolitique, etc.), elle identifie et modélise de manière proactive les risques potentiels.
Au-delà de cette analyse prédictive, la GenAI génère des évaluations de risques détaillées, simule divers scénarios de crise et recommande des stratégies sur-mesure pour réduire les impacts. Cette intelligence augmentée aide les planificateurs à mettre en œuvre des plans d’urgence ajustés pour renforcer la résilience opérationnelle face aux aléas.
💡 Découvrez notre article dédié aux cas d’usage de l’IA Générative en logistique.
Relever les défis de l'IA Générative dans la supply chain
Malgré son potentiel révolutionnaire, le déploiement de l’IA Générative dans la supply chain soulève d’importants défis à relever. La sécurité des données et le respect de la vie privée sont primordiaux, nécessitant des mesures robustes contre les accès non autorisés et les fuites.
Un autre risque réside dans les biais algorithmiques que peuvent induire les données d’entraînement des modèles d’IA Générative. Ceux-ci pourraient alors perpétuer ou amplifier des discriminations existantes. Il est donc crucial d’identifier et de corriger ces biais pour garantir l’équité des systèmes déployés. Enfin, l’essor de l’IA Générative dans la logistique appelle un cadre réglementaire adapté pour encadrer son utilisation et assurer la conformité légale des solutions mises en œuvre.
Des initiatives multi acteurs visant à relever ces défis complexes en termes de sécurité, d’éthique, de transparence et de gouvernance sont d’ores et déjà en cours. Une approche collaborative sera essentielle pour tirer le meilleur parti de cette technologie prometteuse.
L’Intelligence Artificielle Générative représente une opportunité unique de transformer en profondeur les opérations logistiques. Grâce à ses capacités avancées d’analyse de données massives, de modélisation prédictive et de génération automatique de contenus décisionnels, la GenAI permet d’accélérer et d’optimiser l’ensemble des processus de la supply chain. Nul doute que cette intelligence augmentée deviendra à terme un levier stratégique incontournable pour les entreprises logistiques désireuses de se démarquer dans un environnement toujours plus concurrentiel et exigeant.
