Le rôle de l’IA dans l’avenir de votre chaîne d’approvisionnement : bénéfices et risques

Les médias n’ont pas manqué de couvrir l’engouement générationnel des entreprises pour la proposition de valeur que représente l’intelligence artificielle. Mais les types d’entreprises concentrant leurs investissements sur ces plateformes naissantes, ainsi que les fonctions métiers concernées, ont été moins précisément analysés. Il est évident que les géants de la tech tels que Meta, Alphabet et Microsoft misent massivement sur cette technologie, investissant des milliards dans des projets, plateformes et partenariats liés à l’IA. Cependant, mesurer la croissance de l’intelligence artificielle au-delà du cercle fermé du Fortune 500 requiert une analyse plus fine. 

Un processus métier qui a connu une adoption significative de l’IA en 2024 est la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement (SCRM, Supply Chain Risk Management). Selon une enquête de Gartner publiée plus tôt cette année, 40 % des organisations de chaîne d’approvisionnement les plus performantes utilisent déjà l’IA ou l’apprentissage automatique (ML) pour la prévision de la demande, et près d’un tiers exploitent la technologie pour le plan de couverture de l’offre. Un rapport publié par le cabinet d’études Zero100 cet été évoque une mise en œuvre encore plus large. Cet expert en intelligence de la chaîne d’approvisionnement indique qu’environ neuf grandes entreprises sur dix ont déjà commencé à expérimenter l’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement, sous une forme ou une autre. 

Malgré des chiffres aussi prometteurs, il est encore trop tôt pour affirmer avec certitude que l’IA deviendra un élément incontournable de la gestion du risque de la chaîne d’approvisionnement dans les prochaines années. Mais le manque de consensus sur le rôle futur de l’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement ne doit pas empêcher les fabricants de commencer à s’informer sur ces outils. Même si le secteur d’entreprise évolue encore dans les balbutiements de l’IA—qui n’a pas encore produit les profits exceptionnels vantés par certains—les entreprises peuvent d’ores et déjà se positionner pour prendre un avantage concurrentiel significatif, à deux, trois ou cinq ans. Ce type d’avantage décisif commence par l’apprentissage de l’intégration de ces technologies dynamiques à votre modèle d’affaires et à vos objectifs stratégiques, ainsi que par la compréhension de l’éventail complet de résultats possibles.  

Les atouts de l’IA pour la résilience de la chaîne d’approvisionnement 

Bien que l’intelligence artificielle soit encore largement perçue comme une offre expérimentale, à la valeur surtout hypothétique, l’IA prédictive, le machine learning et d’autres outils commencent déjà à asseoir des cas d’usage solides en SCRM. Comme l’explique IBM dans son analyse : « Les systèmes de chaîne d’approvisionnement propulsés par l’IA aident les entreprises à optimiser les itinéraires, rationaliser les flux de travail, améliorer l’approvisionnement, minimiser les pénuries et automatiser des tâches de bout en bout. »

Grâce à leur capacité à traiter d’énormes volumes de données et à analyser de vastes corpus de documents et de fichiers, ces plateformes constituent un véritable atout pour les professionnels cherchant à renforcer la visibilité sur la chaîne d’approvisionnement, faire évoluer leur stratégie et atténuer les risques. Dans des conditions idéales, l’IA peut apporter une valeur considérable à ces démarches, permettant aux experts en sourcing d’observer la chaîne d’approvisionnement avec une précision accrue et de prendre des décisions éclairées par davantage de données et d’historique agrégé. 

Renforcer la visibilité de la chaîne d’approvisionnement 

L’un des leviers les plus puissants pour assurer la résilience de la chaîne d’approvisionnement est la visibilité. Les équipes sourcing et achats capables de cartographier les fournisseurs directs, ainsi que les sous-traitants de rang 2, 3 et au-delà, sont en mesure d’évaluer plus efficacement les fabricants, d’analyser les risques, de garantir la transparence et d’assurer la conformité réglementaire. Autrement dit, la visibilité de la chaîne d’approvisionnement est une ressource clé en matière de gestion des risques. 

Mais comme nous l’avons souvent illustré chez Z2Data, établir la cartographie précise de la chaîne d’approvisionnement, condition essentielle à une visibilité solide, reste encore hors de portée de la majorité des organisations (par exemple, seulement environ 20 % des fabricants disposent d’une visibilité constante sur leurs fournisseurs de rang deux). L’intelligence artificielle pourrait bien bouleverser cette réalité, en permettant de remonter la chaîne et de pallier la difficulté croissante à suivre des réseaux de fournisseurs d’une complexité toujours plus grande. Les plateformes d’IA peuvent analyser des documents, des fichiers et plus largement internet afin de collecter des données clés : bons de commande, reçus, réservations de fret, formulaires de traçabilité (chain of custody), etc. Une fois la documentation réunie, ces outils extraient les informations pertinentes pour fournir aux entreprises les données indispensables à une cartographie complète de la chaîne d’approvisionnement. Ces cartographies approfondies dévoilent de nouveaux niveaux de fournisseurs, et mettent en lumière des acteurs jusqu’alors invisibles. 

Ces capacités restent encore perfectibles, car les éditeurs de solutions d’IA en sont à leurs premiers déploiements. Cependant, certaines jeunes pousses œuvrent déjà à former des modèles d’IA spécialisés capables d’automatiser la cartographie de la chaîne d’approvisionnement à partir de données publiques, privées, structurées et non structurées.

Accroître la diversification des chaînes d’approvisionnement 

À première vue, la capacité à identifier efficacement des fournisseurs alternatifs peut ne pas sembler être une tâche à la portée de l’IA. Après tout, le choix de nouveaux partenaires et l’établissement de relations avec des acteurs de la chaîne d’approvisionnement relèvent d’un processus complexe qui nécessite recherches, analyses, évaluations et—dans une certaine mesure du moins—appréciation humaine. 

Mais en réalité, les outils d’intelligence artificielle contribuent déjà depuis plusieurs années à accélérer et faciliter la recherche de nouveaux fournisseurs. Une étude menée par McKinsey & Co. en 2021 a montré que les algorithmes de machine learning pouvaient permettre de réaliser des recherches de fournisseurs qui prenaient autrefois un mois ou plus, en une simple semaine. Les spécialistes fournissent à l’outil d’IA des critères de recherche et des contraintes spécifiques (telles que la localisation géographique). En s’appuyant sur un vaste ensemble de données de fournisseurs issus de sources publiques, privées ou issues de catalogues reconnus, l’algorithme ML analyse les candidatures et réduit la liste à moins de cent options. Comme l’explique McKinsey, « Cette approche itérative permet aux outils de recherche d’opérer avec une rapidité et une précision inédites, en établissant une première liste de fournisseurs potentiels à partir de millions de références en quelques heures. »

La capacité d’une plateforme d’IA à effectuer des recherches étendues sur les fournisseurs en quelques jours—voire en quelques heures—peut renforcer la résilience de la chaîne d’approvisionnement. Grâce à cette efficacité inégalée, les fabricants peuvent appliquer des stratégies de double sourcing sur l’ensemble de leur chaîne d’approvisionnement, ce qui était irréalisable lorsqu’il s’agissait d’identifier des fournisseurs alternatifs pour des dizaines ou des centaines de fournisseurs directs de façon manuelle. Ces algorithmes étant capables d’exécuter rapidement des recherches complexes, les entreprises peuvent ainsi bâtir cette composante essentielle du SCRM sans épuiser leurs ressources. 

Optimiser la prévision de la demande 

Si les experts de la résilience de la chaîne d’approvisionnement ont étudié la valeur des modèles d’IA pour de multiples processus, la prévision de la demande reste probablement le domaine où la technologie a été le plus largement déployée. Comme nous l’avons évoqué dans un article précédent, la prévision de la demande constitue depuis des siècles un aspect stratégique du management des chaînes d’approvisionnement. Les fabricants exploitent depuis toujours des données de ventes passées et en temps réel afin d’anticiper les besoins sur des produits et stocks précis.

Mais les prévisions réalisées par des individus ont toujours été limitées par la quantité d’informations que nous sommes capables de consulter et d’interpréter. Cette contrainte conduit souvent à des prédictions biaisées par des jeux de données incomplets ou par des méthodes d’analyse inadaptées. L’IA prédictive, quant à elle, s’avère particulièrement adaptée à cet exercice. Ces plateformes peuvent traiter d’énormes volumes de données de ventes, mettre en évidence des tendances et des cycles récurrents, et fournir des prévisions de demande exploitables et fiables. Le recours à l’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement permet ainsi aux fabricants de maintenir des niveaux de stocks optimaux. Cette approche réduit le risque de ruptures comme de surstocks, protégeant les opérations contre les coûteux effets de balancier dus aux fluctuations imprévues de la demande. 

Les risques que l’IA fait peser sur la résilience de la chaîne d’approvisionnement 

La nouvelle génération d’outils d’IA est souvent vantée comme une révolution technologique susceptible de doper la productivité et de générer des millions de revenus supplémentaires pour les pionniers de l’adoption. Mais la réalité du terrain montre que l’intégration de l’IA induit également de nouveaux risques. Ces dangers n’échappent pas aux professionnels de la chaîne d’approvisionnement. Dans le dernier Business Supply Chain Risk Management Index de l’Université Lehigh, publié pour le quatrième trimestre 2024, l’IA est citée à plusieurs reprises comme une menace émergente de poids. Les experts expriment leurs préoccupations face aux risques cybersécurité liés à l’IA et au ML, aux bouleversements majeurs à venir, voire à des dérives de la part d’acteurs malveillants échappant aux contrôles réglementaires. En somme, le rapport illustre bien la dualité de l’IA. Si la technologie peut effectivement permettre de limiter certaines perturbations, la généralisation de son usage et l’absence d’un cadre de gouvernance adapté ouvrent la porte à de nouveaux risques difficilement maîtrisables. 

Des modèles entraînés sur des données médiocres

Après près de deux années d’adoption massive et de couverture médiatique soutenue, les défauts des modèles d’IA générative tels que ChatGTP sont désormais bien connus. Malgré leurs aptitudes quantitatives et leur capacité à ingérer des volumes colossaux de données, ces outils entretiennent souvent un rapport distendu, voire peu rigoureux, avec la véracité et la fiabilité des faits. L’origine du problème est aisée à identifier : ces modèles sont entraînés sur des gigaoctets de données issues de Wikipedia, de publications en ligne et de multiples sources internet—reflétant ainsi les mêmes incohérences et faiblesses que l’ensemble du web. 

Ces erreurs factuelles, faussetés et « hallucinations », comme on les désigne dans le secteur tech, peuvent sembler anodines pour des tâches courantes telles que la rédaction de courriels, des résumés ou des devoirs scolaires. Mais lorsque l’IA s’attaque à des tâches stratégiques telles que la cartographie des chaînes d’approvisionnement ou l’identification de nouveaux fournisseurs, les conséquences d’inexactitudes peuvent être bien plus lourdes. Les fabricants et les professionnels des achats ne peuvent se permettre de prendre des décisions sur la base de fausses informations ou d’inventions générées par l’IA—au risque de perdre temps et ressources. Dans le pire des cas, fonder ses actions sur des données erronées issues d’outils d’IA pourrait même exposer à des problèmes réglementaires. Pour l’heure, il importera donc de faire valider une grande partie du contenu produit par ces outils—y compris fiches de contenu, cartographies de chaîne d’approvisionnement, listes de fournisseurs sub-tier et tableaux de vendors—par des professionnels aguerris.

Des risques cybersécurité accrus 

Dans un communiqué de presse de l’Université Lehigh accompagnant la publication du Supply Chain Risk Management Index, le professeur Zach. G. Zacharia a souligné l’inquiétude de nombre de professionnels quant au lien entre IA et risques cybersécurité. « Les acteurs de la chaîne d’approvisionnement redoutent les cyberattaques, la corruption ou le vol de données, les virus informatiques, et craignent surtout que l’IA générative n’accroisse la vulnérabilité de leurs entreprises », avertit-il. 

L’enquête de Lehigh pourrait jouer le rôle de signal précoce, annonciateur d’une crise imminente dans la façon dont l’IA favorise les cyberattaques. Les professionnels interrogés s’alarmaient des nouveaux outils offerts aux cybercriminels par l’IA, leur permettant de monter des attaques plus puissantes et sophistiquées, à plus grande fréquence. Comme le souligne Zacharia, le recours croissant à l’IA pour la gestion du risque de la chaîne d’approvisionnement pourrait aussi exposer les systèmes eux-mêmes, qui deviendraient des cibles à part entière pour les acteurs malveillants visant à exploiter ou corrompre les données. 

Naviguer dans un paysage SCRM transformé par l’IA 

Même en avançant avec prudence, discrétion et rigueur, les sociétés du secteur devront bientôt concevoir une stratégie interne dédiée à l’adoption et au déploiement de l’IA. Les risques liés à une perte de compétitivité dans un environnement en mutation rapide sont trop élevés, les bénéfices des premiers entrants trop attractifs pour être ignorés durablement. Comme l’indique sans détour un participant du Supply Chain Risk Management Index de l’Université Lehigh : « S’adapter à l’évolution de l’IA et savoir en tirer parti déterminera le succès des entreprises à l’avenir. »

Les fabricants qui s’intéressent aux capacités offertes par l’IA, mais doutent encore de la rentabilité de l’investissement initial, peuvent retrouver la plupart de ces atouts dans un outil de résilience de la chaîne d’approvisionnement. La plateforme de pointe Z2Data propose de nombreuses fonctions SCRM : cartographie part-to-site, bases de données complètes sur les fournisseurs de rang 1, 2 et 3, ainsi que des évaluations de risque détaillées pour chaque site de fabrication. Par ailleurs, les bases Z2Data sont mises à jour par des experts expérimentés du secteur des composants électroniques, ce qui limite à un niveau quasi nul les risques d’informations inexactes ou de données trompeuses. 

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