[Tribune] L'IA peut-elle transformer la chaîne d'approvisionnement ?

L'une d'elles a été l'évolution vers la logistique "juste-à-temps" (ou JIT, pour "Just-in-Time"). Bien qu'elle existe depuis un certain temps, certains obstacles demeurent. La gestion des exigences d'une chaîne d'approvisionnement plus fluide, plus rapide et plus dynamique s'accompagne de plusieurs complexités, en particulier dans un secteur qui subit fortement la volatilité des prix du carburant, la hausse des coûts, et l'évolution de la réglementation. Ces facteurs obligent les entreprises à explorer des stratégies rentables qui maintiennent l'efficacité sans compromettre les niveaux de service. C'est ici qu'intervient l'IA.

S'adapter à la logistique du "juste-à-temps"

Le passage de l'entreposage traditionnel aux modèles JIT a remodelé la logistique des produits de grande consommation. Les entreprises ont réduit leur dépendance à l'égard des grandes infrastructures d'entreposage pour se tourner vers des entrepôts plus petits et plus intelligents, et ainsi vers une chaîne d'approvisionnement davantage axée sur la demande, qui nécessite une coordination précise. Les retailers assument également une plus grande responsabilité en matière de logistique entrante, en gérant les flux pour garantir une efficacité optimale. Cela n'est cependant pas sans risque, et peut notamment créer des perturbations en cascade en cas de retard.

Le besoin de contrôle en temps réel et de capacités prédictives n'a jamais été aussi grand, rendant l'utilisation de la technologie vitale pour pallier les risques et assurer la continuité des opérations.

La technologie au service du JIT : trois exemples

La visibilité devenant essentielle, les solutions logistiques basées sur l'IA, l'automatisation et la visibilité sur les données en temps réel transforment le secteur. Elles fournissent aux entreprises les outils nécessaires pour gérer leur flotte, surveiller les expéditions entrantes, prévoir les perturbations potentielles, et ajuster les opérations.

Le premier type de technologie concerne l'optimisation des itinéraires. Il garantit que les bons véhicules, les bonnes personnes et les bons volumes soient alignés dès le départ. Les technologies de cartographie fournissent ensuite une représentation visuelle de l'ensemble de l'itinéraire. Les responsables logistiques peuvent spécifier l'heure à laquelle les sites sont ouverts et déterminer quelle porte d'entrée ou de sortie convient à tel type de véhicule, afin de planifier précisément les itinéraires jusqu'à l'emplacement exact pour livrer les biens à temps.

La cartographie et les itinéraires intègrent également des données en temps réel et historiques sur le trafic, permettant de calculer avec précision les temps de trajet, d'identifier des modèles, et d'établir les itinéraires. Les alertes en temps réel permettent des ajustements et des prises de décision proactifs, atténuant les risques et améliorant l'efficacité des dépôts. L'analyse prédictive vient ensuite, à partir de cela, anticiper les retards avant qu'ils ne s'aggravent, garantissant ainsi la continuité des opérations sur la chaîne d'approvisionnement.

Deuxièmement, l'intégration transparente des données entre le dépôt et les transporteurs tiers, ou interopérabilité, est fondamentale pour une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement. Les plateformes basées sur le cloud peuvent assurer un flux d'informations fluide entre toutes les parties prenantes, réduisant les erreurs de communication et minimisant les inefficacités à l'intérieur et à l'extérieur de l'entrepôt.

La richesse des données de haute qualité générées par cette intégration constitue également une ressource vitale pour la formation et l'amélioration des modèles d'IA. Grâce à l'interopérabilité, les entreprises peuvent obtenir une vision plus globale des performances de leur chaîne d'approvisionnement et améliorer la planification et l'exécution. Ces données permettent à leur tour à l'IA d'apprendre et de prévoir les processus futurs, rendant possible une analyse prédictive de la demande, de la capacité et des perturbations potentielles.

Troisièmement, l'automatisation basée sur l'IA permet de réduire les délais d'achat de fret de plusieurs heures à quelques minutes, rationalisant les opérations et réduisant les frais administratifs. Les outils d'approvisionnement automatisés garantissent des prix compétitifs, une réduction des coûts, et minimisent les erreurs humaines, contribuant largement à l'amélioration de l'efficacité de la sécurisation de capacités de transport. En éliminant les goulots d'étranglement manuels, les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux fluctuations de la demande et maintenir une chaîne d'approvisionnement résiliente.

Quel futur pour la logistique des produits de grande consommation ?

L'e-commerce et les modèles de vente directe aux consommateurs gagnent du terrain ; les prestataires logistiques doivent donc s'adapter à l'évolution du secteur et aux changements des habitudes de consommation. Les chaînes d'approvisionnement devront être de plus en plus réactives, en adoptant des micro-centres de distribution, des entrepôts flexibles et des réseaux de distribution décentralisés. L'agilité est donc primordiale dans un secteur qui doit répondre aux exigences croissantes de rapidité, d'efficacité et de commodité.

Les données en temps réel sont la colonne vertébrale d'une chaîne d'approvisionnement agile, pour que les entreprises puissent s'adapter rapidement aux conditions changeantes. La visibilité sur ces données permet aux entreprises d'anticiper les perturbations et de mettre en oeuvre des plans d'urgence, garantissant ainsi la continuité des opérations.

Investir dans des solutions logistiques évolutives et en temps réel permettra aux entreprises de rester résilientes et capables de gérer les scénarios les plus complexes. Ces solutions établissent une base de données normalisées et structurées, essentielles pour générer des informations comparatives pertinentes. Grâce à des données cohérentes et comparables, l'IA (notamment générative) peut révéler des tendances et des modèles exploitables, permettant une analyse comparative des itinéraires, des fournisseurs et des entrepôts.

L'avenir de la logistique dans la grande distribution dépend des outils numériques. En tirant parti de l'IA, les entreprises pourront s'orienter vers une prise de décision plus informée et automatisée, optimiser l'allocation des ressources, et traiter de manière proactive les goulots d'étranglement potentiels pour mettre en place une chaîne d'approvisionnement véritablement intelligente et réactive.