IA et optimisation des coûts

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement sont soumis à une pression pour réduire les coûts. Toutes sortes d'entreprises sont confrontées à des difficultés. % « 60 % des dirigeants d'équipe exécutive ne perçoivent pas l'environnement comme favorable à la performance de leur entreprise », selon Gartner®. La baisse de la demande des clients existants et l'accélération de l'inflation constituent leurs deux principaux risques.

% Lorsqu'on leur a demandé, dans le cadre de l'enquête Blue Yonder Supply Chain Compass, quelles étaient leurs principales préoccupations, 28 % des responsables de la chaîne d'approvisionnement ont explicitement mentionné la hausse des coûts, les détaillants étant les plus susceptibles d'en faire leur principale préoccupation (35%). % Il n'est donc pas surprenant que 63 % des dirigeants interrogés aient déclaré que la gestion des coûts de la chaîne d'approvisionnement était une mesure essentielle pour atteindre leurs objectifs stratégiques cette année.

Cependant, bon nombre des coûts engagés dans les chaînes d'approvisionnement sont structurels et peuvent être difficiles à modifier à court ou même à moyen terme. Cela exerce une pression encore plus forte sur les domaines de la gestion de la chaîne logistique qui peuvent être optimisés afin d'atteindre une efficacité et une rentabilité maximales.

Nous sommes conscients que l'IA modifie déjà le fonctionnement des chaînes d'approvisionnement et que l'échelle, la précision et la rapidité avec lesquelles elle peut fonctionner devraient améliorer l'efficacité et la valeur ajoutée tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Dans quels domaines les responsables de la chaîne logistique considèrent-ils que l'IA permet de réduire les coûts, et quel rôle joue l'IA dans les stratégies d'optimisation des coûts ?

Différences de priorité

Nous pouvons examiner les différences entre les priorités stratégiques des dirigeants qui ont déclaré que la gestion des coûts de la chaîne d'approvisionnement était une mesure essentielle et ceux qui n'ont pas mentionné cet aspect.

Il est logique que les responsables des coûts accordent souvent plus d'importance à la rentabilité et à l'efficacité que ceux qui se soucient moins de la réduction des coûts. La mise en œuvre de nouvelles technologies peut entraîner des coûts initiaux importants. Il n'est donc pas surprenant que cela puisse être une priorité moindre pour les responsables de la gestion des coûts. Cependant, à première vue, il semble qu'en accordant moins d'importance à la mise en œuvre de nouvelles technologies, à la durabilité et à une prise de décision plus rapide et plus efficace, les dirigeants risquent de tomber dans un piège.

Le risque est que, dans le but de réduire les coûts à court terme, les responsables de la chaîne logistique ne réalisent pas les investissements nécessaires pour mettre en place des chaînes logistiques intelligentes et agiles, capables d'assurer efficacité et rentabilité à long terme.

Cependant, il s'agit d'un risque dont ces dirigeants semblent très conscients. 83 % des responsables de la chaîne logistique d'% s s'accordent à dire que des technologies obsolètes freineront leur chaîne logistique, et seuls 5 % des responsables d'% s sont convaincus de pouvoir atteindre leurs objectifs sans mettre à niveau leur infrastructure technologique actuelle. 

Le rôle de l'IA

Les dirigeants ayant prévu d'investir dans la technologie pour surmonter le cloisonnement décisionnel (67%), accélérer la prise de décision (49%) et apporter des changements complexes aux modèles économiques (53%), il est clair que l'investissement technologique figure en bonne place dans leur agenda. % Afin de concilier cette évolution avec l'importance croissante accordée aux coûts, 72 % des dirigeants interrogés souhaitent obtenir un retour sur investissement rapide, dans un délai d'un an.   

Les avantages qu'ils voient dans l'IA ne sont pas directement liés aux coûts. % Seuls 13 % des dirigeants interrogés ont déclaré que la réduction des coûts opérationnels était un avantage de l'IA. Ce qu'ils recherchent, c'est une chaîne logistique plus rapide, plus efficace et plus résiliente, afin de générer davantage de valeur pour leur entreprise. 

Ceci est essentiel pour comprendre comment les responsables de la chaîne d'approvisionnement abordent l'optimisation et la réduction des coûts. 
Il ne s'agit pas d'une simple réduction des coûts où les investissements technologiques sont alignés sur les réductions budgétaires générales. 
Au contraire, l'IA permet aux chaînes d'approvisionnement de gagner en valeur et de devenir un facteur de différenciation majeur pour les entreprises, avec une multitude d'avantages selon l'importance accordée par les dirigeants aux priorités stratégiques.

Il est évident que bon nombre de ces avantages ont une incidence immédiate sur les coûts, même si la réduction des coûts n'est pas le seul objectif. Il n'est pas adopté principalement pour réduire les coûts, mais pour optimiser la valeur des opérations de la chaîne logistique.  

Difficultés liées à l'adoption

Les principaux obstacles à une adoption plus large de l'IA sont la qualité et la sécurité des données. Pour que l'IA soit efficace dans un domaine donné de la chaîne logistique, elle nécessite des données de qualité et une harmonisation stratégique entre les différents domaines. Il est important de noter qu'un quart des personnes interrogées considèrent que la stratégie de déploiement de l'IA constitue un obstacle à sa mise en œuvre. 

Même les algorithmes d'apprentissage automatique les plus sophistiqués et les outils agents les plus intelligents ne pourront transformer une entreprise dont les services ne sont pas alignés, dont les données sont inaccessibles et obsolètes, et où il existe des conflits d'intérêts.

Pour y remédier, la nécessité de rationaliser les coûts tout au long de la chaîne d'approvisionnement pourrait offrir une opportunité aux dirigeants. Pour réduire efficacement ses coûts, une entreprise doit disposer d'une source unique et fiable d'informations. Pour tirer rapidement le meilleur parti de l'IA et des technologies intelligentes pour la chaîne logistique, une entreprise a besoin d'une source unique et fiable. Un modèle de données unifié sur le cloud permet les deux.

L'IA est un outil précieux pour l'optimisation des coûts (et bien plus encore).

Dans un contexte où tous les coûts contrôlables doivent être réduits au minimum, il semble peu probable que des investissements technologiques soient envisagés. Cependant, les responsables de la chaîne d'approvisionnement reconnaissent largement que l'objectif de cet exercice n'est pas simplement de réduire les dépenses, mais de maximiser la valeur de ces dépenses. Dans ce contexte, investir dans des solutions d'IA pour la chaîne logistique devient une priorité, et non une option.

En effet, l'IA a non seulement le potentiel de réduire les coûts à court terme, en permettant de prendre de meilleures décisions en matière de planification et d'optimiser les opérations, mais elle peut également améliorer la satisfaction des clients et la rentabilité à long terme. Il s'agit également d'une transformation nécessaire pour que les chaînes d'approvisionnement puissent résister aux perturbations futures et offrir des avantages concurrentiels.