L’un de ces défis est la sauvegarde et l’amélioration de leur chaîne d’approvisionnement (supply chain), c’est-à-dire, l’ensemble du processus permettant la livraison de produits ou services depuis les matières premières jusqu'aux clients finaux. Dans une économie de plus en plus mondialisée, les supply chain sont destinées à être toujours plus complexes et précieuses. Un des outils indispensables pour assurer la survie des entreprises marchandes, est l’utilisation de l’Intelligence Artificielle.

Les apports de l’IA

En effet, une entreprise souhaitant perdurer se doit de créer la meilleure expérience client possible, sur tous les canaux d’achat, mais aussi et surtout, être capable de réinventer son processus métier autour de L’IA.

Cela passe par la création de nouveaux services pertinents pour les métiers, et par l’optimisation de la performance interne grâce au Machine Learning ; qui permet notamment à un système informatisé d’apprendre à partir d’informations mises à sa disposition. Cela consiste en la mise en place d’algorithmes ayant pour objectif d’obtenir une analyse prédictive à partir de données.

On peut ainsi déterminer, à l’avance, quels produits sont plus susceptibles d’être commandés ou consommés demain, dans une semaine, ou dans un mois. On peut également anticiper la demande ou prendre en compte, en amont, l’influence d’une guerre économique ou d’une catastrophe naturelle sur le transport de matières premières, ou la livraison de produits entre les entrepôts et les magasins, et réagir en conséquence.

L’intelligence artificielle combinée avec le cloud permet ainsi d’optimiser les services. Cela permet notamment un meilleur contrôle et une meilleure visibilité des processus de redistribution de stocks. Elle peut également aider les prestataires logistiques à enrichir l’expérience client grâce au chatbot, ou livrer des articles avant que le client ne les commande.

Une autre utilisation de l’IA dans la supply chain est, par exemple, l’amélioration des capacités d’apprentissage des véhicules autonomes, ou l’utilisation de la reconnaissance avancée d'images pour suivre l'état des expéditions et des biens, et prévoir les fluctuations des volumes d'expédition à l'échelle mondiale avant leur apparition. Elle permet aux entreprises de passer d’une posture réactive à proactive et prédictive : réduire les ruptures et les sur-stocks, anticiper davantage la croissance des ventes en ligne, minimiser la cannibalisation entre les produits, accompagner la mutation des ventes et aider à prédire des ventes pour des articles et magasins sans historique.

Un meilleur modèle prédictif

Tout ceci ne tient pas du miracle, mais d’un avantage fondamental de l’IA et plus particulièrement du machine learning, à savoir, de meilleures capacités prédictives que les modèles de prévision statistique traditionnels. Pourquoi ? Car les modèles sous-jacents intègrent automatiquement tous les paramètres importants et cachés qui alimentent les ventes, ainsi que les interactions entre les articles. Cela comprend certains effets comme la cannibalisation (phénomène par lequel une partie des ventes d’un produit obtenues lors d’une opération de promotion se fait au détriment des ventes d’autres produits) ou l’effet de Halo (quand un bon ou mauvais produit affecte la popularité, et donc les ventes, d’une gamme entière de produits de la même marque).

Un autre avantage de l’IA : des architectures data qui offrent la souplesse nécessaire pour intégrer les produits à forte rotation dans les grands magasins ; créant ainsi des milliers de modèles aux attributs spécifiques. Aussi, les magasins se comportent différemment selon leur taille, les quantités de produits vendus, leur chiffre d’affaires et d’autres paramètres tels que la saisonnalité. Il est nécessaire de créer différents modèles pour obtenir des prévisions précises. Les algorithmes d’intelligence artificielle, comme Verteego Brain, intègrent ces effets et prennent en compte tous ces paramètres, en combinant dans leurs prévisions des centaines, voire des milliers, d’UGS (Unité de Gestion des Stocks) sur les performances des ventes. 

Une technologie d’avenir

Mais l’intelligence artificielle n’est pas qu’une affaire d’algorithmes. C’est une démarche complète et complexe : 92 % des initiatives commerciales d'IA ont d’ailleurs échoué en raison de stratégies de mise en œuvre incomplètes.

De même, adopter l’IA n’est pas une option, mais une obligation : d’ici 10 ans, le cash flow des entreprises adoptant l’IA dans les cinq ans augmentera de 122 %¹. Sans adoption, ce cash flow chutera de 23 %. Quant aux entreprises adoptant l’IA dans 10 ans, elles resteront bien en deçà des premières, avec une augmentation du cash flow estimé à 10 % seulement.

Aujourd’hui, 1 distributeur sur 3 a d’ailleurs déjà intégré l’IA dans sa gestion des processus de Supply Chain. En moyenne, les solutions basées sur l’IA dans la logistique améliorent les prévisions de vente et génèrent un ROI en 3 à 6 mois, avec une réduction des coûts de transport entre 6 à 8 %, une réduction du niveau des stocks de 8 à 10 %, et des revenus additionnels de + 4 à 5 %.

La question n’est donc pas « faut-il se lancer dans l’IA ? » mais « quand faut-il se lancer dans l’IA ? ». Et la réponse est « tout de suite ».

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