La base d’une IA réussie est la cohérence
Ce qui semble être un succès instantané de l’IA est généralement le résultat d’années passées à poser les bonnes bases.
Un exemple clair se trouve dans la technologie de la chaîne d’approvisionnement. En mars 2022, nous avons annoncé notre partenariat avec Snowflake, quelques mois avant que ChatGPT ne lance l’IA générative dans la conversation grand public. À l’époque, certains s’étaient interrogés sur l’importance du cloud de données unifié que Snowflake a activé.
Aujourd’hui, cette décision paraît remarquablement prémonitoire : les mêmes capacités de data fabric qui permettent la visibilité et l’interopérabilité à travers la chaîne d’approvisionnement sont devenues les éléments essentiels de l’IA prédictive, générative et agentique.
Le succès de l’IA commence par la cohérence des données
Malgré tout l’engouement autour des modèles d’IA et d’apprentissage automatique , les données restent le composant le plus important de toute stratégie d’IA. Les données d’entreprise existent souvent dans des silos isolés, avec différents systèmes maintenant des définitions différentes des mêmes concepts d’entreprise.
Un modèle de données unifié et cohérent sémantiquement modifie cette dynamique. Lorsque les données de la chaîne d’approvisionnement sont rassemblées en une ontologie commune, les organisations établissent une vision cohérente et fiable des opérations : les niveaux de stock, les prévisions de ressources, les événements de transport, les indicateurs de main-d’œuvre et la demande des clients peuvent tous être compris à travers l’ensemble de l’entreprise. L’interopérabilité devient nettement plus simple : les données peuvent être interrogées entre domaines sans connecteurs personnalisés, réconciliation de schéma ou définitions conflictuelles. Plus important encore, l’IA accéde à une image cohérente de la chaîne d’approvisionnement, lui permettant de raisonner entre les domaines plutôt que dans des silos opérationnels isolés.
Extensibilité : offrir de l’innovation sans réinvention
Les organisations modernes reconnaissent de plus en plus que l’avantage concurrentiel vient de la connexion des capacités de l’entreprise via une plateforme commune. En combinant la gestion des données, l’analytique, les flux de travail, l’apprentissage automatique, l’intégration, la gouvernance et la sécurité au sein d’une seule plateforme Blue Yonder, les entreprises bénéficient d’une base pour une innovation continue.
Tout aussi important est l’ouverture : les clients ont besoin d’accéder à leurs propres données et de pouvoir étendre leurs fonctionnalités pour soutenir leurs processus métier uniques. Les plateformes les plus performantes ne sont pas des écosystèmes fermés ; ce sont des usines d’innovation qui favorisent la différenciation et la valeur. Les pipelines de données, les cadres de validation, les services d’analyse, l’orchestration de workflows, les studios d’apprentissage automatique et les fonctions d’enrichissement de données peuvent être combinés pour résoudre de nouveaux défis sans nécessiter d’applications entièrement nouvelles. Les organisations n’achètent plus simplement des logiciels ; elles investissent dans une plateforme d’innovation continue
Démocratisation de l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique nécessitait autrefois des équipes spécialisées, des infrastructures complexes et une charge opérationnelle importante. Les plateformes cloud-native modifient ce modèle : les environnements d’apprentissage automatique intégrés permettent aux organisations de développer, former, déployer et exécuter des modèles en utilisant leurs propres données opérationnelles, tandis que la plateforme gère le versionnement, la sécurité, la mise à l’échelle et la promotion. Cela permet aux data scientists de passer plus de temps à résoudre des problèmes métier et moins de temps à maintenir l’infrastructure.
Un exemple frappant est l’inventaire fantôme – un phénomène qui se produit lorsque les systèmes déclarent que le stock est disponible, mais que l’inventaire est volé, endommagé, volé, égaré ou autrement indisponible à la vente. Le résultat est des ruptures de stock, des ventes perdues et de mauvaises décisions de reconstituance.
L’apprentissage automatique probabiliste offre une approche différente. Plutôt que de prévoir un seul résultat, ces modèles évaluent la probabilité de multiples résultats – y compris la probabilité de nulle vente. Lorsque les produits connaissent des périodes répétées de nulle vente malgré une forte demande attendue, le modèle peut les signaler comme candidats potentiels à l’inventaire fantôme. En combinant apprentissage automatique, automatisation des flux de travail, analyses et capacités d’enrichissement des données, les organisations peuvent gérer rapidement l’inventaire fantôme sans concevoir une application totalement nouvelle. Découvrez d’autres résultats concrets dans les histoires de réussite client de Blue Yonder.
La véritable leçon de la révolution de l’IA
La plus grande leçon de la vague actuelle de l’IA est que les stratégies d’IA réussies n’ont jamais vraiment été uniquement axées sur l’IA. Il s’agissait de construire l’échafaudage essentiel que les initiatives modernes d’IA exigent : données unifiées, systèmes interopérables, plateformes extensibles et capacités d’apprentissage automatique ouvertes. Les organisations qui ont investi tôt dans ces fondations sont désormais en position de tirer parti de l’IA prédictive, générative et agente d’une manière difficile à reproduire du jour au lendemain.
En conséquence, les leaders actuels de l’IA ne se contentent pas de poursuivre la dernière tendance. Ils récoltent les bénéfices des fondations qu’ils ont commencé à construire des années avant que le reste du marché ne réalise à quel point ces fondations deviendraient importantes.