La GenAI et son potentiel dans la supply chain

La GenAI et d’autres branches de l’intelligence artificielle sont de plus en plus répandues chez les entreprises qui cherchent à rester compétitives. Mais que signifie « GenAI » ?

Qu’est-ce que la GenAI ?

La GenAI est l’intelligence artificielle générative, une branche de l’IA focalisée sur le développement d’algorithmes et de modèles pour créer de nouveaux contenus sous forme d’images, de textes ou d’itinéraires. Au-delà de l’analyse de données existantes, la GenAI est donc capable de générer des idées novatrices et des solutions à divers problèmes. Pour ce faire, elle s’appuie sur l’apprentissage profond (deep learning), une variante avancée de l’apprentissage automatique (machine learning).

Bien l’IA trouve ses origines dans les années 1950, l’IA générative telle que nous la connaissons aujourd’hui est le résultat de plusieurs avancées majeures réalisées au XXIe siècle. À la fin du XXe siècle, en 1997, le superordinateur Deep Blue a démontré le potentiel de l’IA dans la résolution de problèmes complexes en battant le champion du monde d’échecs Garry Kasparov. Plus tard, dans les années 2010, la révolution du deep learning a révolutionné les capacités de reconnaissance vocale et d’images de l’IA, et de nouveaux modèles génératifs ont vu le jour.

Les possibilités de l’IA générique sont donc très vastes : elle peut trier et catégoriser des informations, analyser et modifier des stratégies et des planifications en fonction de données collectées en temps réel, générer automatiquement et simultanément une multitude de contenus, résumer de longs textes en extrayant les informations les plus pertinentes ou encore fournir des réponses vocales ou textuelles instantanées. La GenAI trouve également des applications dans la supply chain.

Comment l’IA générative peut-elle apporter de la valeur à la chaîne d’approvisionnement ?

Les applications de l’intelligence artificielle générative dans différents domaines et processus de la chaîne d’approvisionnement vont des toutes premières étapes jusqu’à la logistique du dernier kilomètre. Selon EY, 40 % des organisations impliquées dans la supply chain investissent actuellement dans la GenAI, avec un large éventail d’applications :

Planification

Grâce à la GenAI, les entreprises peuvent créer des scénarios, simuler des conséquences et étudier différents plans d’action avant la mise en œuvre d’une initiative. Cette technologie est par exemple utile pour élaborer la prévision de la demande ou le plan de production, et pour gérer les risques éventuels à l’avance.

Différents domaines et processus de la supply chain peuvent bénéficier l’IA générative — La GenAI peut être avantageuse dans plusieurs domaines et processus de la supply chain

Approvisionnement

L’analyse des données à l’aide de la GenAI permet de négocier les prix et de se procurer des produits et des matières premières plus rapidement. Cet outil permet aussi de suivre et d’analyser le comportement des fournisseurs ou d’en optimiser la recherche, ainsi que d’obtenir des recommandations et des classements avant de prendre une décision. L’IA générative peut également aider dans le renouvellement des contrats.

Fabrication

La GenAI a d’autres domaines d’application tels que la maintenance prédictive. En effet, cette technologie peut prédire les pannes des machines dans les heures ou les jours à venir. Grâce à cette branche de l’intelligence artificielle, la phase de conception des produits, voire leur commercialisation, peuvent être accélérées.

Pour la distribution

Dans la supply chain, la GenAI est particulièrement utile pour optimiser les itinéraires de picking dans l’entrepôt ou les itinéraires de livraison des camions. Ainsi, il est possible de personnaliser ces itinéraires selon des critères tels que la consommation de carburant, la priorité des expéditions ou l’état du trafic. L’intelligence artificielle générative peut également exploiter des données historiques ou des prévisions météorologiques à cette fin. De cette manière, les délais de livraison sont raccourcis, les coûts réduits et le service au client amélioré.

Les applications de l’IA générative dans la logistique

Au-delà des possibilités déjà mentionnées, la GenAI peut devenir une alliée pour d’autres activités courantes du quotidien logistique :

Optimisation des stocks. L’IA générative permet aux entreprises d’atteindre des valeurs optimales des niveaux de stock grâce à sa capacité d’analyser la demande historique et de faire des prévisions de la demande. Avec pour objectif d’éviter les ruptures de stock ou le surstockage.
Personnalisation de l’expérience client. Les systèmes automatiques génératifs s’adaptent aux préférences du consommateur pour lui recommander des produits apparentés ou lui offrir un suivi en temps réel de sa commande.
Simulation de scénarios logistiques. L’étude de l’impact de différents scénarios tels que des conditions météorologiques défavorables ou des variations des ressources disponibles, un autre exemple d’application de l’IA générative, permet aux entreprises d’anticiper les difficultés potentielles.
Détection des perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Les modèles génératifs peuvent détecter, par exemple, des retards de livraison inhabituels ou des fluctuations de la demande, ce qui contribue à pouvoir y faire face et en fait de la GenAI une alliée de la supply chain.

La GenAI permet aux entreprises d’optimiser leurs niveaux de stocks — La GenAI permet aux entreprises d’ajuster les niveaux de stocks pour atteindre des valeurs optimales

GenAI ou IA ?

Les systèmes d’intelligence artificielle, qu’ils soient locaux – connus sous le nom de Edge AI – ou dans le cloud, ont pour principale mission de réaliser des analyses et des prédictions. Cependant, la GenAI va plus loin puisqu’elle est capable de créer des informations similaires à celles qui l’ont servi d’entraînement initial. Elle transcende donc le simple traitement pour générer de nouveaux contenus originaux. La principale différence entre l’IA et la GenAI réside dans la complexité et l’objectif de leurs algorithmes.

	Intelligence artificielle (IA)	IA générative (GenAI)
Objectif	Analyse des données, automatisation des processus, prise de décision basée sur des informations existantes.	Création de nouveau contenu original. Génération d’informations et d’idées.
Caractéristiques	Reconnaissance de formes, modélisation prédictive et arbres de décision.	Deep learning, réseaux neuronaux et génération de données.
Exploitation des données	Basée sur des données structurées pour des tâches spécifiques.	Utilise des données structurées et non structurées.
Applications	Analyse prédictive, recommandations, automatisation.	Création automatisée, génération de données, modération de contenu.
Approche technologique	Analyse structurée et processus logiques.	Des processus dynamiques, créatifs et adaptables qui produisent des résultats innovants.
Impact dans l’industrie	Une large gamme d’applications pour des tâches spécifiques basées sur diverses règles métiers.	Capacités de transformation dans la synthèse des données et la génération de contenu.

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