L'IA agentique : la prochaine évolution de la planification de la chaîne d'approvisionnement

L'évolution de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement

Au cours de ma carrière dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement, j'ai vu l'IA évoluer de l'IA prédictive, qui analyse les données passées, à l'IA générative, qui crée des scénarios alternatifs. Aujourd'hui, nous entrons dans l'ère de l'IA agentique, et c'est le plus grand changement à ce jour.

Qu'est-ce que l'IA agentique et quelle est son importance ?

Bernard Marr, leader d'opinion en matière d'IA, définit l'IA agentique comme des systèmes qui agissent de manière autonome, en prenant des mesures proactives au lieu d'attendre une intervention humaine. Contrairement à l'IA traditionnelle, ces systèmes initient des actions, s'adaptent en temps réel et apprennent en permanence.

L'IA agentique présente trois caractéristiques déterminantes :

• Autonomie - Fonctionnement sans guidage humain permanent.

• Adaptabilité - Tirer des enseignements des résultats et affiner les stratégies.

• Orientation vers les objectifs - Agir avec des objectifs clairs pour obtenir des résultats commerciaux.

Face à la complexité croissante de la chaîne d'approvisionnement et aux perturbations, l'IA ne doit pas se contenter d'analyser et de prévoir, elle doit agir.

L'évolution de l'IA reflète la conduite autonome

Le cheminement vers l'IA agentique me rappelle la progression de la conduite autonome. Les voitures ne sont pas passées de la conduite manuelle à la conduite autonome du jour au lendemain. Elles ont plutôt évolué par étapes :

1. IA assistée (comme l'aide à la conduite anticipée) - L'IA fournit des informations, mais ce sont les humains qui prennent les décisions finales.

2. IA semi-autonome (comparable au régulateur de vitesse adaptatif et à l'assistance au maintien de la trajectoire) - L'IA prend des mesures sous la supervision de l'homme.
   

3. IA entièrement autonome (comme les véhicules à conduite autonome de niveau 4/5) - L'IA prend des décisions en temps réel de manière indépendante.

Nous voyons déjà l'IA assistée et l'IA semi-autonome dans la planification de la chaîne d'approvisionnement, avec le réarrangement automatisé, le réacheminement des expéditions et les ajustements en temps réel. Au fur et à mesure que la confiance dans l'IA augmentera, ces systèmes traiteront des tâches de plus en plus complexes en toute autonomie.

Comment les défis de la chaîne d'approvisionnement seront-ils résolus grâce à l'IA agentique ?

1. Réduire le temps de latence des décisions

L'IA traditionnelle génère des informations, mais l'intervention humaine ralentit l'exécution. Ce retard - latence de décision - est coûteux dans les scénarios de perturbation.

L'IA agentique supprime ce décalage en prenant des mesures en temps réel. Si un fournisseur ferme ses portes, l'IA peut automatiquement réacheminer l'approvisionnement, évitant ainsi les retards. Des entreprises comme NCR et Carrier utilisent déjà la planification assistée par l'IA pour accélérer la prise de décision.

2. Atténuation proactive des risques

L'IA générative peut modéliser des scénarios, mais les décideurs doivent encore agir. L'IA agentique va plus loin en testant, sélectionnant et exécutant automatiquement la meilleure option.

Par exemple, si une grève portuaire perturbe l'expédition, l'IA peut réacheminer le fret, déplacer les stocks et éviter les goulets d'étranglement, sans attendre l'approbation humaine. Les entreprises qui utilisent des solutions d'IA intégrées à Salesforce constatent déjà des réponses plus rapides et plus intelligentes aux perturbations.

3. S'adapter à la volatilité de la demande

J'ai travaillé dans des secteurs où la volatilité de la demande rend les prévisions traditionnelles peu fiables. L'IA agentique résout ce problème en prédisant les changements et en ajustant dynamiquement les stocks, les prix et les commandes des fournisseurs.

Les entreprises qui utilisent la planification de la chaîne d'approvisionnement pilotée par l'IA de ketteQ font état d'une plus grande précision des prévisions et d'une plus grande résilience, ce qui est essentiel pour rester compétitif.

4. Créer des chaînes d'approvisionnement auto-cicatrisantes

Les chaînes d'approvisionnement résilientes détectent les problèmes à un stade précoce et y répondent instantanément.

L'IA agentique construit des réseaux auto-réparateurs en identifiant les inefficacités, en tirant les leçons des échecs et en résolvant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. En cas de retard de fabrication, l'IA peut reprogrammer les charges de travail, déplacer les ressources et informer les équipes, sans intervention manuelle.

5. Renforcer les rôles humains, ne pas les remplacer

Certains craignent que l'IA ne remplace les professionnels de la chaîne d'approvisionnement, mais en réalité, l'IA agentique améliore leur travail en éliminant les tâches répétitives. Au lieu de gérer manuellement les perturbations, les planificateurs peuvent se concentrer sur la stratégie et l'innovation tandis que l'IA se charge de l'exécution en temps réel.

Selon une enquête de Gartner, 67 % des responsables de la chaîne logistique déclarent que leurs efforts de transformation numérique sont ralentis par le manque de main-d'œuvre qualifiée.¹ En conséquence, de nombreuses décisions de planification ne sont pas prises ou sont retardées, ce qui entraîne des inefficacités, des pertes de revenus et des coûts plus élevés. L'IA agentique change cette équation en automatisant les milliers de petites décisions quotidiennes qui passent souvent entre les mailles du filet, permettant aux planificateurs humains de se concentrer sur les exceptions, les cas marginaux et les appels stratégiques qui créent le plus de valeur.

Yann LeCun, Chief AI Scientist chez Meta, souligne que l'IA doit comprendre les complexités du monde réel pour atteindre l'autonomie complète. Il pose la question suivante :

"Comment les machines peuvent-elles apprendre à raisonner et à planifier aussi efficacement que les humains ?

Pour les chaînes d'approvisionnement, cela signifie que l'IA doit faire plus que traiter des données - elle doit prendre des décisions éclairées et agir en conséquence.

L'avenir : Les chaînes d'approvisionnement pilotées par l'IA arrivent

Tout comme la conduite autonome n'est pas apparue du jour au lendemain, l'IA agentique évoluera par étapes. Les entreprises qui tardent à adopter l'IA risquent d'être distancées, tandis que les premiers adoptants bénéficieront d'une agilité et d'une efficacité inégalées.

Les entreprises qui utilisent déjà la planification adaptative alimentée par l'IA optimisent leurs chaînes d'approvisionnement plus rapidement, plus intelligemment et avec une plus grande précision. La vraie question est la suivante : à quelle vitesse les entreprises vont-elles adopter ce changement ?

Bientôt disponible : Le guide de l'innovation en matière d'IA

Pour aider les responsables de la chaîne logistique à se préparer à cette transformation, Chris Amet, directeur technique de ketteQ, et moi-même avons coécrit un guide de l'innovation en matière d'IA. Ce guide explorera comment l'IA prédictive, générative et agentique façonne l'avenir de la planification de la chaîne d'approvisionnement.

Nous proposerons des stratégies d'adoption pratiques, des études de cas réels et un cadre pour les chaînes d'approvisionnement pilotées par l'IA. Restez à l'écoute !

Parlons-en

Comment l'IA évolue-t-elle dans votre chaîne d'approvisionnement ? Quels défis pensez-vous que l'IA agentique puisse résoudre ?

‍