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Données et IA : la clé de la chaîne logistique du futur

Dominic Regan
EMEA Senior Director VCE

L’IA s’est rapidement imposée, mais les logiciels véritablement « intelligents » ont encore du chemin à faire. Les data scientists et éthiciens numériques parlent de la « singularité de l’IA », où le logiciel innove sans aucune intervention humaine. Et cela prendra des années.

Mais les systèmes basés sur des algorithmes complexes et le machine learning, éléments constitutifs de l’IA, sont omniprésents aujourd’hui. On les trouve dans l’assistant intelligent de votre téléphone, dans les chatbots en ligne, dans la reconnaissance faciale et dans les voitures autonomes. Et à mesure que les applications pratiques pour une IA avancée voient le jour, le deep learning et les réseaux de neurones par exemple, la technologie sera encore plus profondément intégrée dans la prise de décision et dans les opérations.

Ces IA ont toutes un point commun : elles doivent travailler main dans la main avec les données. Et les entreprises peuvent aborder ce partenariat de deux manières. Soit elles peuvent transmettre des données (préexistantes et nouvellement générées) aux systèmes d’IA en tant que processus supplémentaire, soit elles peuvent intrinsèquement lier des processus à des systèmes d’IA en concevant des flux de données autour d’eux.

Ces deux approches ont des conséquences sur les rôles et les responsabilités des responsables de la chaîne logistique et des finances. Et dans les deux cas, il est essentiel de mesurer et optimiser la façon dont sont collectées ces données, ce à quoi ressemble la « chaîne logistique » de ces données et ses conséquences sur l’entreprise.

Former pour gagner la confiance

Alors, pourquoi l’IA exige-t-elle un recentrage sur les données ? Après tout, le big data et l’analyse des données révolutionnent les décisions depuis des années. La réponse tient à un avantage conséquent de l’IA en matière d’efficacité : l’autonomie. Pour laisser les systèmes d’IA prendre des décisions, nous devons avoir la certitude qu’ils comprennent ce qui se passe.

Prenons l’exemple d’un simple chatbot en ligne destiné à gérer les requêtes des consommateurs. Une étude a estimé qu’un système a besoin de 2 millions de réponses correspondant à 200 000 questions pour pouvoir satisfaire les utilisateurs. Les chercheurs intervenant lors de l’Association pour la promotion de l’intelligence artificielle (AAAI) ont utilisé plus de 600 000 tweets uniquement pour compiler une analyse automatisée du sentiment généré par 30 hashtags sur Twitter.

Plus les systèmes d’IA reçoivent de données pour se former, meilleures sont leurs performances. Dans de nombreux cas, cela implique de leur fournir d’énormes ensembles de données préexistantes, puis de surveiller le fonctionnement des algorithmes. Mais leur évolution dépend également de ce qu’ils ont pu apprendre à partir des données.

Les systèmes d’IA destinés aux processus stratégiques d’une entreprise, beaucoup plus complexes que les hashtags de Twitter, nécessiteront d’immenses quantités d’information pour être formés. Mais pour appliquer ce qu’ils auront appris, ils ont besoin d’un flux cohérent de données rassemblées, classées, traitées et réassemblées en temps réel afin de produire des résultats fiables.

C’est la chaîne logistique numérique.

Créer la chaîne logistique numérique

Tout comme son équivalent physique, la chaîne logistique numérique a besoin de discipline pour fonctionner correctement. Et cela fonctionne mieux quand ceux qui la conçoivent et l’exécutent peuvent profiter d’une vue d’ensemble. C’est pourquoi les responsables financiers et de la gestion de la supply chain (SCM) sont si importants.

La finance est traditionnellement au cœur des données de l’entreprise. Le DAF est généralement « responsable » du système ERP, offrant à son équipe une vue consolidée des vastes quantités de données, concernant de nombreuses activités différentes pouvant être utilisées pour former les fonctionnalités de l’IA. Bien comprendre les effets financiers et non financiers de ces données permet de mieux comprendre les possibilités de l’IA.

Les dirigeants de la SCM s’efforcent également d’avoir une vision globale de l’entreprise. Ils comprennent l’impact des données après des années d’investissement pour optimiser leurs chaîne logistiques physiques, notamment en développant les compétences en matière de collecte, de catégorisation et d’analyse de données issues d’une multitude de nouvelles technologies telles que l’IoT. Cela signifie qu’ils sont bien placés pour générer des données de formation, mais exploitent également de nouvelles chaînes logistiques numériques pour déployer l’automatisation de processus robotique, l’analyse prédictive et le traitement du langage naturel au sein de la chaîne logistique physique elle-même.

Intégration transparente de l’IA

Les deux fonctions doivent également veiller à maintenir un flux de données fluide pour les approches d’IA utilisées. Si la chaîne logistique numérique est fragmentée ou fracturée, même l’IA la plus modeste aura du mal à répondre aux attentes.

Le Cloud fait toute la différence. Lorsque les données organisationnelles sont ultra disponibles sur une plateforme cohérente et sur les bons systèmes (lorsqu’il existe une véritable supply chain numérique en temps réel pour les systèmes d’IA), un gain d’efficacité et de productivité doit se retrouver dans de nombreux processus métier essentiels.

Mieux encore, les fournisseurs d’ERP sur le Cloud peuvent proposer des applications ERP prêtes à l’emploi, faciles à utiliser et basées sur l’IA, formées sur les données standard du secteur ou adaptées aux meilleures pratiques. Associer une chaîne logistique numérique interne de faible envergure avec de puissants modèles pré-formés avec des données externes constitue un moyen relativement simple pour intégrer l’IA.

L’IA comme différenciateur

Les rôles des responsables SCM et Finance évolueront de différentes manières. Si l’IA gère les processus routiniers, le travail humain peut se concentrer sur la correction d’exception, la résolution de problème et la prise de décision plutôt que sur la vérification de la mise à jour des données. La maintenance régulière cède la place à la maintenance en cas d’incident.

Être prêt nécessite un changement de mentalité. Lorsque l’Université de Birmingham a réalisé que ses étudiants ayant grandi avec internet exprimaient les mêmes attentes d’un service fluide, l’équipe a compris qu’elle devait repenser sa chaîne logistique numérique.

Ils ont découvert qu’ils pouvaient planifier des services qui changeaient réellement l’expérience des étudiants, pour aujourd’hui et pour demain, en adaptant leur chaîne logistique numérique aux modèles proposés par les fournisseurs d’ERP sur le Cloud. Cela impliquait de demander aux services opérationnels de l’université quels résultats ils attendaient plutôt que de cartographier les processus ou flux de données existants. La finance et la SCM purent ainsi se pencher sur ces attentes pour créer une chaîne logistique numérique intégrée et coordonnée, adaptée à la prochaine génération d’IA.

Chaînes logistique : où, quand et comment

Comme l’a compris cette université, le Cloud signifie que la plupart des processus d’IA susceptibles de drainer la puissance de calcul des systèmes sur site, peuvent être appliqués à vos propres données. Le Cloud peut offrir « un enrichissement des données en tant que service ». Il permet l’automatisation des circuits de données pour former l’IA et appliquer des algorithmes aux flux de données en cours. Cela signifie que vous pouvez déployer des modèles d’auto-formation en fonction de vos besoins. La sécurité et la gestion sont intégrées.

Pour exploiter pleinement votre supply chain numérique, vous devez créer quelque chose d’unique. Le Cloud vous permet de le faire avec une large avance, sans avoir à réinventer la roue.

Dans cinq ans, une IA prête à l’emploi basée sur un ERP pourra être associée à des systèmes propriétaires conçus avec des outils Cloud pour offrir une efficacité considérable, de nouveaux produits et une meilleure expérience client. Et beaucoup d’entre nous se concentreront davantage sur les chaînes logistique numériques qui alimentent nos IA plutôt que sur les chaînes logistiques physiques qui alimentent nos entrepôts. Votre fonction SCM est-elle prête?

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