Votre organisation est-elle suffisamment disciplinée pour tirer une réelle valeur de l'IA ?
Jusqu'à récemment, l'histoire de l'intelligence artificielle (IA) était celle d'une perturbation, car ces nouvelles technologies révolutionnaires promettaient de transformer les opérations de la chaîne d'approvisionnement. Les responsables de la chaîne d'approvisionnement ont réagi avec un mélange d'enthousiasme et de prudence, cherchant à mettre en œuvre des outils d'IA là où c'est possible, tout en limitant les risques.
Dans ce contexte, il était naturel pour les organisations de s'appuyer sur l'expertise des premiers adoptants - des enthousiastes qui étaient perçus comme ayant les bonnes compétences pour maximiser la valeur de l'IA.
Mais aujourd'hui, la page est tournée.
Les outils d'IA ont atteint une telle maturité qu'ils ne nécessitent plus une expertise de haut niveau pour être mis en œuvre et utilisés avec succès.
À l'avenir, le principal ingrédient du succès de l'IA sera la discipline organisationnelle. Les entreprises qui font preuve de diligence, de méthode et de cohérence dans l'exécution seront celles qui tireront le plus de valeur de leurs investissements dans l'IA.
C'est une nouvelle passionnante, car cela signifie que les organisations de la chaîne d'approvisionnement sont enfin aux commandes en matière d'IA. La logistique mondiale se trouve au bord du précipice de la transformation, et les entreprises qui s'engagent dans la discipline de l'IA seront bien positionnées dans le monde qui vient.
Dans ce blog, nous avons mis en évidence trois compétences essentielles pour lesquelles une approche disciplinée permettra d'assurer le succès de l'IA : les données, les processus et la stratégie.
Discipline en matière de données
L'un des principaux avantages de l'IA est sa capacité à gérer de grandes quantités de données, à identifier des modèles permettant de meilleures prévisions et à trouver des solutions aux problèmes et aux défis beaucoup plus rapidement qu'un être humain ne pourrait le faire seul.
Dans le contexte d'une chaîne d'approvisionnement, ces modèles d'IA utilisent des données pour prévoir la demande, anticiper les pannes d'équipement ou réacheminer les expéditions pour éviter les retards. Mais leur performance dans ces tâches dépend des données qui leur sont fournies - la qualité des résultats de l'IA dépend de la qualité des données d'entrée. Et lorsqu'il s'agit de données relatives à la chaîne d'approvisionnement, cela peut s'avérer difficile.
En raison de l'ampleur et de la complexité des chaînes d'approvisionnement des entreprises modernes, ces réseaux génèrent d'énormes quantités de données. Ces données proviennent souvent de systèmes disparates et non standardisés, ce qui entraîne souvent des lacunes, des erreurs et des redondances qui ralentissent l'IA et rendent ses résultats beaucoup moins fiables.
En fait, l'infrastructure des données est souvent le principal obstacle à une mise en œuvre réussie de l'IA. Par exemple, une étude récente de PwC a révélé que 44% des investissements technologiques n'ont pas répondu aux attentes en raison de problèmes de données.
Pour préparer leur infrastructure de données à l'IA, les chaînes d'approvisionnement devraient commencer par un audit des données afin de découvrir les anomalies, les doublons, les valeurs manquantes et les formats incohérents. Les données de la chaîne d'approvisionnement étant souvent réparties entre des systèmes sur site, des nuages multiples et des sites périphériques, l'adoption d'une plateforme d'intégration unique pour toutes les données peut contribuer à résoudre bon nombre de ces problèmes.
Une fois les données rassemblées dans un centre, une bonne gouvernance des données peut aider à maintenir la qualité des données au fil du temps. Une propriété claire des sources de données encouragera la responsabilité et une meilleure maintenance des données et contribuera à une meilleure sécurité des données.
Une fois la discipline en matière de données mise en place, l'organisation aura confiance dans les fonctionnalités de base des outils d'IA et sera prête à passer à l'exécution des processus.
Discipline des processus
La gestion du changement est importante lors de l'adoption de toute nouvelle technologie, mais l'IA peut s'avérer particulièrement difficile. Ces dernières années, les médias ont beaucoup parlé de l'IA en disant qu'elle nécessiterait de nombreuses reconversions ou qu'elle ferait disparaître de nombreux emplois. Il n'est pas surprenant que cela ait créé une atmosphère de peur, de méfiance et de résistance au changement chez de nombreux travailleurs.
Même sans ces défis psychologiques, l'adoption réussie de l'IA dans les opérations quotidiennes présente des difficultés. L'IA n'est pas une technologie qui fonctionne tranquillement en arrière-plan, et elle n'automatise pas complètement les tâches humaines (dans la plupart des cas). Au contraire, l'IA s'intègre profondément dans les flux de travail centrés sur l'homme, exigeant des travailleurs qu'ils s'engagent de manière proactive avec la technologie.
Cet engagement humain avec l'IA est nécessaire à la fois pour maximiser sa valeur potentielle et pour définir ses limites.
Pour relever ces défis, les chaînes d'approvisionnement doivent élaborer des processus qui permettent aux travailleurs de s'engager pleinement dans l'IA tout en créant une boucle de rétroaction pour gérer en permanence l'adoption de l'IA.
Des programmes de formation continue et de mentorat peuvent aider les nouveaux employés et les employés en place à apprendre les uns des autres et à se tenir au courant de l'évolution rapide de ces technologies. Ces initiatives doivent être associées à un canal de communication ouvert avec la direction et les autres parties prenantes, ce qui encouragera le personnel à s'approprier les outils d'IA.
La mise en place d'une approche disciplinée et quotidienne de ces processus contribuera grandement à maintenir un bon moral tout en maximisant la valeur des investissements dans l'IA.
Discipline stratégique
L'IA fonctionne mieux lorsqu'elle est utilisée pour atteindre des objectifs spécifiques à l'entreprise. En d'autres termes, l'IA ne doit pas être une solution à la recherche d'un problème. Sans discipline stratégique, l'IA peut devenir une distraction coûteuse.
Ceci est particulièrement pertinent pour les organisations de la chaîne d'approvisionnement, dont beaucoup se sont retrouvées (à juste titre) piégées en mode crise, sautant d'une tempête de feu à l'autre. On pourrait pardonner aux responsables de la chaîne d'approvisionnement de considérer l'IA comme un moyen de rendre leurs opérations plus souples. Le problème, c'est que l'IA étant un outil personnalisable unique en son genre, elle fonctionne beaucoup mieux lorsqu'elle est conçue en fonction d'objectifs stratégiques spécifiques.
Pour utiliser efficacement l'IA, les responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent identifier leur étoile polaire stratégique avant de commencer à l'utiliser. Le processus de mise en œuvre de l'IA comporte plusieurs points de décision cruciaux ; il est beaucoup plus facile de les gérer lorsqu'ils sont pris dans le cadre d'une stratégie définie.
Votre chaîne d'approvisionnement tente-t-elle de remédier aux pénuries de main-d'œuvre ? Obtenir une meilleure visibilité sur les relations avec les fournisseurs ? Améliorer l'intelligence et la vitesse de prise de décision ? L'IA peut s'attaquer à toutes ces tâches, mais la solution finale variera quelque peu en fonction du cas d'utilisation.
En appliquant une approche cohérente et disciplinée aux stratégies axées sur l'IA, les chaînes d'approvisionnement peuvent s'assurer que l'IA a un impact mesurable sur les objectifs commerciaux et qu'elle offre un véritable retour sur investissement.
La rapidité et la régularité gagnent la course
L'IA devrait révolutionner la logistique mondiale, en amplifiant les pouvoirs des professionnels de la chaîne d'approvisionnement afin qu'ils puissent réagir plus rapidement à l'évolution des conditions et développer une connaissance plus approfondie de leurs opérations grâce à davantage de données. Rien de tout cela ne nécessite un doctorat en informatique ou le génie d'un fondateur d'entreprise technologique. Il faut simplement de la discipline et un plan clair pour les données, les processus et la stratégie, centré sur vos objectifs commerciaux. C'est un cas où la régularité accélère en fait la réussite - grâce à l'IA !
