4 APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR VOTRE CHAÎNE D’APPROVISIONNEMENT

Le sujet de l’intelligence artificielle n’a pas fini de nous surprendre : son potentiel améliore les activités et les stratégies commerciales quotidiennes. Ce qui ne cesse de susciter l’intérêt de personnes et de grands groupes à l’échelle mondiale.

Améliorer la productivité et les profits

Des études antérieures, menées par le Tungsten Network, ont suggéré que beaucoup de temps et d’argent sont gaspillés sur des tâches triviales. Celle-ci sont liées à la chaîne d’approvisionnement, menées de manière opérationnelle par les humains.

«Les entreprises estiment qu’elles consacrent en moyenne, par semaine, environ 55 heures à des processus manuels et à des contrôles sur papier; 39 heures à courir après les exceptions, les écarts et les erreurs de la facture et 23 heures à répondre aux demandes des fournisseurs ». (>> mhlnews.com 2017 )

Cette perte a été assimilée à environ 6500 heures, au cours de l’année de travail. Imaginez si une entreprise pourrait automatiser de telles tâches ? Bonne nouvelle, l’application de l’intelligence artificielle dans les tâches liées à la chaine d’approvisionnement présente un potentiel élevé en terme de rentabilité. Les fournisseurs de technologie tels qu’IBM, Google et Amazon ont publié des produits qui utilisent déjà l’intelligence artificielle.

« McKinsey a estimé que des géants technologiques tels que Google et Baidu ont dépensé entre 20 et 30 milliards de dollars en IA l’an dernier, dont 90% en recherche et développement et le reste en acquisitions de propriétés intellectuelles ou d’entreprises » (>> asq.org 2017 )

Comment l’IA peut-elle être appliquée dans les activités de la gestion de la chaîne d’approvisionnement?

Chatbots pour l’approvisionnement opérationnel

La rationalisation des tâches liées à l’approvisionnement par l’automatisation et l’augmentation de la capacité des Chatbots nécessite l’accès à des ensembles de données robustes et intelligents. L’utilisation quotidienne des chatbots pourraient permettre de parler aux fournisseurs concernant des sujets de bases, définir et envoyer des actions a ces fournisseurs en matière de conformité, placer des demandes d’achats, réceptionner des factures et paiements à traiter.

Machine Learning pour la planification de la chaîne d’approvisionnement 

La planification de la chaîne d’approvisionnement est une activité cruciale dans la stratégie de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Avoir des outils de travail intelligents pour construire des plans concrets est un must dans le monde des affaires d’aujourd’hui.

Le machine learning, appliqué au sein de la chaîne d’approvisionnement, pourrait aider à prévoir les stocks, la demande et l’offre. Le machine learning pourrait révolutionner l’agilité et l’optimisation de la prise de décision dans la chaîne d’approvisionnement.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un élément de l’IA et de l’apprentissage automatique qui a un potentiel incroyable pour déchiffrer de grandes quantités de données en langue étrangère, de manière simplifiée.

Le traitement du langage naturel pourrait rassembler des ensembles de données concernant les fournisseurs et déchiffrer des informations inexploitées, en raison de la barrière de la langue. Du point de vue de la gouvernance, cette technologie pourrait rationaliser les actions d’audit et de conformité. Auparavant impossibles en raison des barrières linguistiques existantes entre les organismes acheteurs-fournisseurs.

Sélection et gestion des relations avec les fournisseurs 

La sélection des fournisseurs et l’approvisionnement auprès de bons fournisseurs sont une préoccupation croissante pour améliorer la durabilité de la chaîne d’approvisionnement. Les risques liés aux mauvais choix de ces derniers sont devenus une priorité d’amélioration pour les entreprises.

Les ensembles de données telles que les évaluations des fournisseurs, les audits et la notation, constituent une base importante pour de futures décisions concernant un fournisseur. Avec l’aide du Machine Learning et d’algorithmes intelligibles, cette collecte de données passives pourrait être activée.

La sélection des fournisseurs serait plus prédictive et intelligible et permettra d’accroître le succès de certaines collaborations. La collecte de toutes ces données permettra d’imaginer le meilleur « scénario fournisseur » possible en fonction des paramètres décidés en amont par l’entreprise.

 
Vous l’aurez compris, le véritable avenir de l’entreprise réside dans un travail accrue du machine learning qui permettra d’automatiser certaines tâches afin de rester focus sur des postes nécessitant des compétences stratégiques plus importantes.