Cet article de Gurdip Singh, Chief Product Officer chez Blue Yonder, a été publié dans Unite.AI le 25 août 2023. Vous trouverez ci-dessous des extraits de l'article. Pour lire l'article complet, visitez le site Unite.AI.
Tout comme les perturbations de la chaîne d'approvisionnement sont devenues le sujet fréquent des discussions dans les salles de conférence en 2020, l'IA générative est rapidement devenue le sujet brûlant de 2023. Après tout, le ChatGPT d'OpenAI a atteint 100 millions d'utilisateurs au cours des deux premiers mois, ce qui en fait l'application grand public à la croissance la plus rapide de l'histoire.
Les chaînes d'approvisionnement sont, dans une certaine mesure, bien adaptées aux applications de l'IA générative, étant donné qu'elles fonctionnent sur des quantités massives de données et en génèrent. La variété et le volume des données, ainsi que les différents types de données, ajoutent une complexité supplémentaire à un problème réel extrêmement complexe : comment optimiser les performances de la chaîne d'approvisionnement. Et si les cas d'utilisation de l'IA générative dans les chaînes d'approvisionnement sont vastes - notamment l'automatisation accrue, la prévision de la demande, le traitement et le suivi des commandes, la maintenance prédictive des machines, la gestion des risques, la gestion des fournisseurs, et plus encore - beaucoup s'appliquent également à l'IA prédictive et ont déjà été adoptés et déployés à grande échelle.
Cet article présente quelques cas d'utilisation particulièrement adaptés à l'IA générative dans les chaînes d'approvisionnement et propose quelques mises en garde que les responsables des chaînes d'approvisionnement devraient prendre en compte avant de faire un investissement.