Le rôle de l'IA générative dans les chaînes d'approvisionnement

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Tout comme les perturbations de la chaîne d'approvisionnement sont devenues le sujet fréquent des discussions des conseils d'administration en 2020, l'IA générative est rapidement devenue le sujet brûlant de 2023. Après tout, ChatGPT d'OpenAI a atteint 100 millions d'utilisateurs au cours des deux premiers mois, ce qui en fait l'adoption d'application grand public à la croissance la plus rapide en 2020. histoire.

Les chaînes d’approvisionnement sont, dans une certaine mesure, bien adaptées aux applications de l’IA générative, étant donné qu’elles fonctionnent et génèrent d’énormes quantités de données. La variété et le volume des données ainsi que les différents types de données ajoutent une complexité supplémentaire à un problème réel extrêmement complexe : comment optimiser les performances de la chaîne d'approvisionnement. Et même si les cas d’utilisation de l’IA générative dans les chaînes d’approvisionnement sont nombreux – notamment une automatisation accrue, la prévision de la demande, le traitement et le suivi des commandes, la maintenance prédictive des machines, la gestion des risques, la gestion des fournisseurs, etc. – beaucoup s’appliquent également à l’IA prédictive et ont déjà été adoptés. et déployé à grande échelle.

Cet article présente quelques cas d'utilisation particulièrement bien adaptés à l'IA générative dans les chaînes d'approvisionnement et propose quelques mises en garde que les dirigeants de la chaîne d'approvisionnement devraient prendre en compte avant de réaliser un investissement.

L’objectif principal de l’IA et du ML dans les chaînes d’approvisionnement est de faciliter le processus de prise de décision, offrant la promesse d’une rapidité et d’une qualité accrues. Pour ce faire, l’IA prédictive fournit des prédictions et des prévisions plus précises, découvre de nouveaux modèles non encore identifiés et utilise de très grands volumes de données pertinentes. L’IA générative peut aller encore plus loin en prenant en charge divers domaines fonctionnels de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser des modèles d'IA génératifs pour poser des questions de clarification, demander des données supplémentaires, mieux comprendre les facteurs d'influence et consulter l'historique des performances des décisions dans des scénarios similaires. En bref, l’IA générative rend le processus de diligence raisonnable qui précède la prise de décision beaucoup plus rapide et plus facile pour l’utilisateur.

De plus, sur la base de données et de modèles sous-jacents, l’IA générative peut analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées, générer automatiquement divers scénarios et fournir des recommandations basées sur les options présentées. Cela réduit considérablement le travail sans valeur ajoutée effectué actuellement par les responsables de la chaîne d'approvisionnement et leur permet de consacrer plus de temps à prendre des décisions fondées sur les données et à réagir plus rapidement aux évolutions du marché.

Au cours des dernières années, les entreprises ont souffert d'une pénurie de talents en matière de chaîne d'approvisionnement en raison de l'épuisement professionnel des planificateurs, de l'attrition et d'une courbe d'apprentissage abrupte pour les nouvelles recrues en raison de la nature complexe de la fonction. Les modèles d'IA générative peuvent être adaptés aux procédures opérationnelles standard, aux processus métier, aux flux de travail et à la documentation logicielle des entreprises, puis répondre aux requêtes des utilisateurs avec des informations contextualisées et pertinentes. L'interface utilisateur conversationnelle généralement associée à l'IA générative facilite considérablement l'interaction avec un système d'assistance et offre la possibilité d'affiner la requête, accélérant ainsi le temps nécessaire pour trouver la bonne information.

La combinaison d'un système d'apprentissage et de développement basé sur l'IA générative avec une prise de décision assistée basée sur l'IA générative peut aider à accélérer la résolution de divers problèmes de gestion du changement. Cela peut également accélérer la montée en puissance des nouveaux employés en réduisant les exigences en matière de temps de formation et d’expérience professionnelle. Plus important encore, l’IA générative peut responsabiliser les personnes handicapées en améliorant la communication, en améliorant la cognition, l’aide à la lecture et à l’écriture, en fournissant une organisation personnelle et en soutenant l’apprentissage et le développement continus.

Si certains craignent que l’IA générative entraîne des pertes d’emplois dans les années à venir, d’autres pensent qu’elle permettra d’améliorer le travail en supprimant les tâches répétitives et en laissant la place à des tâches plus stratégiques. En attendant, il devrait résoudre la pénurie chronique actuelle de chaînes d’approvisionnement et de talents numériques. C'est pourquoi il est important d'apprendre à travailler avec la technologie.