L’IA devient un élément essentiel pour la transformation de la supply chain. Mais au-delà des succès, de nombreux projets pilotes stagnent, des expérimentations restent cloisonnées et les résultats sont souvent décevants. Pour réussir vos projets d’IA dans la supply chain, fixez un objectif clair, prévoyez un plan à long terme et établissez une base solide de confiance.
Pour les responsables de la supply chain, les opportunités sont réelles, mais les risques le sont également. Pour garantir des résultats positifs et à fort impact, l’IA dans la supply chain doit être utilisée de manière réfléchie, intégrée à toutes les fonctions de l’entreprise et alignée dès le départ sur des objectifs mesurables.
Voici 11 principes clés pour bien planifier la supply chain.
1. Concentrez-vous sur la valeur métier et les opportunités de ROI
Étant donné le battage médiatique et l’enthousiasme suscités par l’IA et ses capacités, vous pourriez être tenté d’expérimenter trop rapidement et sans planification minutieuse. Chaque initiative d’IA doit être planifiée avec un but et vous devez toujours vous focaliser sur des résultats métier mesurables. Priorisez les cas d’utilisation de la planification de la supply chain qui sont directement liés aux résultats du ROI, comme la planification de la demande, les prévisions, l’optimisation des stocks et l’amélioration de l’approvisionnement.
Point de décision : votre initiative apporte-t-elle clairement de la valeur ? Si la réponse est non, ignorez cette initiative.
2. Choisissez les cas d’utilisation stratégiquement
Les programmes d’IA de la supply chain les plus réussis commencent par des cas d’utilisation évolutifs et à forte valeur ajoutée dans un segment métier confiné. Cela permet des réussites visibles, une itération plus rapide et des leçons qui peuvent évoluer. Évitez d’aller trop loin lors de la première phase. Choisissez plutôt un cas d’utilisation bien défini dans le cadre duquel l’IA peut enrichir les décisions humaines, puis créez une dynamique à partir de là.
Point de décision : votre expérience contenue promet-elle des gains rapides ? Si la réponse est non, réorientez vos efforts.
3. Traitez les données comme un atout
L’IA est aussi intelligente que les données qui la sous-tendent. Une gouvernance solide, des données de haute qualité et l’intégration dans les silos sont non négociables. Envisagez un modèle de « propriétaire de produit de données », dans le cadre duquel les dirigeants d’entreprise, et pas seulement le personnel informatique, sont responsables des résultats et de la gouvernance des données. Vous devez également concevoir des solutions en gardant à l’esprit la réutilisabilité : lorsque les jeux de données et la logique peuvent être adaptés et répliqués entre les équipes, la mise à l’échelle de l’IA devient nettement plus facile.
Point de décision : la solution que vous proposez est-elle réutilisable et composable ? Si la réponse est non, modifiez votre solution.
4. Mettez en place une collaboration interfonctionnelle
Votre supply chain ne fonctionne pas en vase clos et votre stratégie d’IA non plus. La valeur réelle survient lorsque les finances, l’informatique et les opérations s’alignent autour de données, de définitions et d’objectifs communs. Pour éliminer les silos, assurez-vous que le parrainage s’étend au-delà de la supply chain et des dirigeants technologiques, jusqu’aux cadres supérieurs.
Point de décision : les utilisateurs de votre entreprise prennent-ils la responsabilité des données et des modèles sur lesquels ils s’appuient tous les jours ? Si la réponse est non, il y a encore du travail.
5. Concevez dès le départ pour évoluer à grande échelle
Trop de projets d’IA dans la supply chain stagnent après un projet pilote prometteur parce qu’ils n’ont pas été conçus en pensant à la croissance. Pour assurer l’évolutivité, développez des architectures modulaires, composables et intégrées à des flux de travail plus larges en matière de planification et de prise de décision. Ces architectures ne doivent pas être intégrées comme des outils isolés. Créez en gardant à l’esprit la vision d’ensemble : une orchestration interfonctionnelle qui couvre les géographies et les fonctions.
Point de décision : pouvez-vous mettre à l’échelle votre projet d’IA ? Si la réponse est non, adoptez une vision à plus long terme.
6. Redéfinissez les rôles dans un paradigme humain + machine
L’IA n’est pas là pour remplacer les humains, elle est là pour renforcer leurs compétences en matière de prise de décision. Laissez les machines faire ce qu’elles font le mieux : des tâches répétitives et analytiques telles que l’identification des tendances, les prévisions et la simulation de scénarios. Laissez les humains se concentrer sur les décisions critiques et basées sur le jugement. Le but est d’élever les rôles humains et non de les éliminer.
Point de décision : les humains font-ils toujours ce que les machines pourraient faire plus rapidement et avec plus de précision ? Si la réponse est oui, réorientez leurs efforts vers des tâches plus stratégiques.
7. Implémentez une gouvernance solide
Sans gouvernance, l’IA peut créer plus de confusion que de clarté. Définissez clairement la propriété pour chaque jeu de données et modèle. Ou, en d’autres termes, "il faut pouvoir identifier, au sein de l’organisation, une personne concrète à contacter pour chaque jeu de données et chaque domaine identifié", comme l’a déclaré récemment Shetty Abhijeet, PDG et partenaire chez Boston Consulting Group (BCG), lors d’une table ronde sur le rôle de l’IA dans les supply chain, organisé par Anaplan. Vous devez standardiser les définitions, créer une source unique de vérité et garantir la transparence en ce qui concerne la création, la maintenance et l’utilisation des modèles au sein de l’entreprise.
Point de décision : avez-vous des propriétaires identifiables pour chaque jeu de données ? Si la réponse est non, attribuez la propriété.
8. Accélérez les cycles décisionnels
Les cycles traditionnels de planification de la supply chain sont trop lents pour la volatilité actuelle. L’IA change tout ça. Avec le bon écosystème, vous pouvez réduire les durées de cycle de 12 semaines à trois ou quatre semaines, ce qui permet une planification, une simulation et une prise de décision continues. Les modèles d’IA basés sur des agents peuvent évaluer les compromis en temps réel et proposer des recommandations proactives. Amazon, par exemple, a automatisé les prévisions et les commandes d’achat pour 99 % des SKU, sans aucune intervention humaine, grâce à un écosystème d’IA mature et interconnecté.
Point de décision : la durée de vos cycles de planification est-elle plus proche de trois mois que de trois semaines ? Si la réponse est oui, envisagez l’IA agentique et les agents en quête d’objectifs.
9. Trouvez un équilibre entre l’innovation et la gestion du changement
La plupart des organisations et les personnes qui en font partie ne sont pas encore prêtes pour une autonomie complète. L’adoption de l’IA concerne autant le changement de mentalité et de culture que la précision du modèle. Lorsque vous repensez votre fonction de planification, vous changez la façon dont les équipes fonctionnent et prennent des décisions. Commencez par des décisions assistées par l’IA pour établir la confiance et impliquer les utilisateurs tôt dans le processus. Donnez à vos équipes les formations et outils pour passer de l’intuition à des décisions basées sur les données.
Point de décision : votre personnel fait-il entièrement confiance à l’IA ? Si la réponse est non, développez la formation et l’éducation pour faire évoluer les mentalités.
10. Exigez de la clarté et de la transparence
Faites passer l’IA de la supply chain au niveau supérieur afin qu’elle fournisse des informations claires et traçables sur la façon dont les décisions sont prises et les raisons pour lesquelles elles le sont. Vous bénéficierez ainsi d’une transparence totale sur les prévisions, les recommandations, les modèles et les scénarios. Cela suscitera une plus grande confiance dans les recommandations fournies par les modèles de planification intelligente.
Point de décision : votre IA peut-elle s’expliquer avec traçabilité sur la façon dont elle génère des informations ? Si la réponse est non, recherchez des solutions qui renforceront la confiance dans vos décisions.
11. Pensez systèmes et non outils
Les outils d’IA seuls ne transformeront pas votre supply chain. Vous avez besoin d’une vue systématique de votre supply chain avec une orchestration basée sur l’IA pour les prévisions, la planification, le risque et l’exécution. Les organisations de premier plan se dirigent vers l’orchestration de l’IA, dans le cadre de laquelle plusieurs agents intelligents agissent dans tous les domaines pour prendre des décisions coordonnées et alignées sur les objectifs à grande échelle. Ce n’est pas de la théorie, cela se produit déjà dans la supply chain comme celle d’Amazon.
Point de décision : votre stratégie d’IA est-elle un ensemble d’outils de planification déconnectés ou un système coordonné ? Si vous avez adopté la première stratégie, vous devez repenser votre architecture.
Passez à l’étape suivante avec Anaplan
La planification basée sur l’IA est là. La prochaine génération de planification de la supply chain sera intelligente, connectée et continue. Votre organisation est-elle prête à saisir les opportunités et à en récolter les bénéfices ?
La réussite de la supply chain en matière d’IA nécessite une orientation stratégique, des données fiables, une gouvernance solide et le bon écosystème pour tout rassembler. La solution Anaplan Intelligence est conçue très exactement pour cette étape, afin de permettre aux dirigeants de la supply chain de transformer les possibilités de l’IA en avantages pour l’entreprise.
