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Supply Chain : 3 challenges que l’IA va permettre de résoudre

Par : Maxime Tricoire
17 septembre 2019
Temps de lecture : 5 min
Chapo

Le 2 juillet dernier, se tenait l’édition 2019 du “Forum d’été de Supply Chain Magazine”. L’occasion pour les professionnels de se retrouver et d’échanger sur des sujets communs. Un thème a tout particulièrement retenu l'attention : l’usage de l’IA au service de la Supply Chain. Retour sur l’intervention de Yassine Essalih, Cognitive Supply Chain Consultant chez IBM, qui évoque les nouveaux challenges que rencontrent les Supply Chain Managers au quotidien.

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Supply chain manager : nouveau héros de l’entreprise ?

Gestion des risques, satisfaction client, optimisation des stocks… Ce sont autant de missions qui font du Supply Chain Managers, un "héros" de l’entreprise selon Yassine Essalih. "Aujourd’hui, les Supply Chain Managers sont devenus les ambassadeurs de la transformation digitale. Ils ont plus de visibilité, plus d’exposition et sont amenés à gérer la complexité de cette dernière".

Pour l’expert, les responsables supply chain font aujourd’hui face à 3 grands challenges : 

  • La complexité des réponses à apporter : alors qu’il interagit chaque jour avec des variables sur lesquelles il ne peut influer (retard d’un transporteur, défaillance d’un fournisseur…), le Supply Chain Manager doit réagir au plus vite pour limiter au maximum l’impact de ces incidents sur son business. Des situations qui sont d’autant plus complexes à gérer que ces managers interagissent avec de nombreux d’acteurs externes disposant de systèmes d’information différents. 

  • Un écosystème en perpétuelle mutation : collaboration entre grands groupes, alliances d’entreprises avec des startups, clients qui deviennent partie prenante des décisions… L’écosystème des marques grandit chaque jour. Un véritable défi puisque les supply chain managers n’ont pas toujours une vue d’ensemble de cet écosystème.

  • Appréhender les données non structurées : les supply chain managers doivent chaque jour faire face à une multitude de données non structurées (météo, grèves, contexte politique…). Autant de signaux qui peuvent impacter la supply chain des entreprises. Détectés en retard, ils peuvent entraîner des défaillances à la chaîne.  

S’ils ne sont pas relevés, ces challenges peuvent coûter gros aux entreprises. Une étude publiée par le Business Continuity Institute démontre que près d’une entreprise sur trois enregistre chaque année des pertes de revenus, de plus d’un million de dollars dues à des perturbations de la supply chain.

Pourtant, les responsables de la supply chain ne sont pas toujours équipés des outils adéquats.

Pour gérer toutes ces problématiques, le Supply Chain Manager a besoin d’une boule de cristal. Le problème c’est qu’aujourd’hui, pour beaucoup, cette boule de cristal s’appelle encore Excel.

 - Yassine Essalih, Cognitive Supply Chain Consultant d'IBM

L’expert met en exergue que si seulement 38% des entreprises affirment posséder une solution de gestion des risques, près de 50% d’entre elles ne sont en réalité équipées que d’un tableur. Au final, les responsables s’appuient parfois davantage sur leur intuition que sur des outils numériques probants. Une situation qui, ajoutée à une difficulté générale à recruter de nouveaux talents, amène les Supply Chain Managers à s’orienter vers des entreprises plus fortement digitalisées.

Face à ces constats, une question se pose : comment faciliter le travail des responsables supply chain dans le but d’augmenter leur efficacité opérationnelle ? Pour Yassine Essalih, la réponse tient en deux mots : intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle : nouvel apprenti du Supply Chain Manager ?

"De par mon expérience, l’implémentation de l’intelligence artificielle au service de la supply chain ne peut se faire qu’à partir d’un électrochoc" explique Yassine Essalih. L’expert revient sur l’adaptation de Watson, l’intelligence artificielle d’IBM, aux problématiques rencontrées par les départements Supply Chain.

Nous avons pris dès le départ le parti de fournir un outil qui soit adapté aux profils opérationnels : c’est-à-dire, un outil qui leur fournit les bons KPI, au bon moment, qui les aide à performer au quotidien

Le projet s’organise en 4 chantiers :

  1. Création d’un data lake: IBM rassemble dans un premier temps l’ensemble des data de la supply chain dans un data lake. Watson  commence à apprendre de ces données et propose des solutions aux problèmes posés. Les réponses sont ensuite validées, ou non, par les collaborateurs, permettant à l’IA de s’améliorer. Cela permet de rationaliser au fur et à mesure les données présentes dans le data lake.
     
  2. La prise en charge du langage naturel : les collaborateurs venant d’horizons différents, ils ne connaissent pas toujours le jargon métier (ou spécifique à l’entreprise). Il est donc primordial qu’ils puissent utiliser le langage naturel pour interagir avec Watson. « Ce projet nous a pris 3 ans car nous partions d’une feuille blanche. Aujourd’hui il pourrait être déployé en seulement quelques mois » 
     
  3. Proactivité : au fur et à mesure de son apprentissage, Watson devient capable d’anticiper les demandes des utilisateurs. Mieux : grâce aux situations précédemment analysées, il devient capable de prévoir les crises avant que celles-ci n’handicapent l’entreprise.
     
  4. Automatisation des tâches : de par sa capacité d’analyse, l’intelligence artificielle devient rapidement plus performante que l’humain sur certaines tâches. Elle peut donc s’occuper des actions à faible valeur ajoutée pendant que l’humain se concentre sur ses missions.

Ironiquement, la création de cette solution dédiée à la Supply Chain découle des propres mésaventures d’IBM suite à une catastrophe naturel.

Demain, l’IA ne remplacera pas l’humain. Par contre, les humains qui travaillent avec l’IA, remplaceront ceux qui travaillent sans l’IA.

- Yassine Essalih, Cognitive Supply Chain Consultant d'IBM

Pourtant, l’IA n’est pas la réponse à tous les maux de l’entreprise. Son déploiement ne peut s’effectuer que dans des organisations possédant déjà une certaine maturité numérique. 

Une intelligence artificielle déployée dans une entreprise où les silos persistent n'apporte que des fragments de réponses. Dans notre cas, Watson est déployé de manière globale dans l’entreprise.

- Yassine Essalih, Cognitive Supply Chain Consultant d'IBM

Face aux défis qui se présentent à lui, le Supply Chain Manager ne pourra donc agir seul. Dans un contexte qui se complexifie, il doit pouvoir interagir avec les données présentes au sein de son écosystème pour mieux appréhender ce dernier. L’intelligence artificielle, par sa capacité d’apprentissage et d’analyse, semble être tout désignée pour ce rôle.

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Maxime
Tricoire
Content Producer

Diplômé du MBA Digital Marketing & Business de l’EFAP, Maxime s’appuie sur sa culture du monde digital pour dénicher les dernières tendances et insights. Fort de plusieurs expériences du côté de l’annonceur, il met sa plume au service de nos partenaires pour les aider à élaborer des contenus à fortes valeurs ajoutées. Ses buts : découvrir, informer et éduquer.