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IA & suply chain #7 : Emmanuel Frénod évoque L’avenir de l’IA en supply chain

Bretagne Supply Chain et See-d, société de conseil et de réalisations en Data Science et Intelligence artificielle (Vannes), vous proposent une série d’articles au long cours pour dresser l’étendue des possibilités apportées par l’intelligence artificielle (IA) dans la supply chain. Ce mois-ci : la vision d’Emmanuel Frénod, fondateur et le directeur scientifique de See-d, sur l’avenir de l’IA en supply chain.    

Bretagne Supply Chain : Emmanuel Frénod, vous êtes le fondateur et le directeur scientifique de See-d, également mathématicien du monde académique. Vous avez participé à de nombreux projets d’IA pour la Supply Chain. Que nous réserve, selon vous, l’IA pour l’avenir de la supply chain ? 

Emmanuel Frénod, fondateur et directeur scientifique de See-d
Emmanuel Frénod, fondateur et le directeur scientifique de See-d

Emmanuel Frénod : Sans hésiter, l’avenir de l’IA dans la supply chain est la Logistique de Précision. C’est-à-dire le pilotage le plus automatisé et le plus intégré possible de la chaîne : prévision de la demande, prévision de l’activité, achats, gestion des stocks amonts, organisation de la production, gestion des stocks avals, organisation du delivery. 

BSC : Nous ne voyons pas forcément l’IA jouer un rôle à ce niveau. Pouvez-vous nous expliquer. 

E.F. : Effectivement, tout le monde perçoit comment l’IA permet – à partir d’historiques de données dans lesquelles plongent les algorithmes apprenants – d’optimiser une tournée en faisant appel à du Gradient Boosting, d’optimiser une consommation d’énergie en utilisant un réseau de neurones ou d’organiser un entrepôt via de la Recherche Opérationnelle. Cependant, ces exemples ne sont que la première étape d’une aventure qui nous mènera vers les IA de Pilotage. Et, l’étape à venir est bien ce qui est décrit ci-dessous qui permettra l’optimisation du processus de Supply à une échelle plus globale. 

BSC : En ce qui concerne l’avenir, beaucoup imagine plutôt l’automatisation des entrepôts à l’aide de robots intelligents ou les camions se conduisant seuls. 

E.F. : Certes cela existera, mais les coûts de ces technologies – pour atteindre la fiabilité nécessaire – sont tels, que je ne les vois pas se généraliser partout et tout le temps. Cela restera, je pense, des choses utiles mais marginales. 

BSC : Mais pourquoi et surtout comment l’IA sera utilisée dans ce que vous appelez la Logistique de Précision ? 

E.F. : D’une part, la chaîne : prévision de la demande > prévision de l’activité > achats > gestion des stocks amonts > organisation de la production > gestion des stocks avals > organisation du delivery est un système complexe qui est actuellement organisé par les humains et qui est optimisé par segments. Le risque est qu’une optimisation trop poussée d’un segment nuise à l’atteinte d’un optimum plus global. Par exemple, une optimisation trop poussée du système de transport peut amener des contraintes coûteuses sur le moyen de production.  

D’autre part, l’idée de modéliser parfaitement cette chaîne pour ensuite l’optimiser globalement est un effort également beaucoup trop coûteux.  

Or la force de l’IA est sa capacité à gérer la complexité bien mieux que l’humain.  Et l’humain, lorsqu’une IA – placée à son service et à ses ordres – lui présente la bonne information, dans la bonne forme, au bon moment, prend une décision pertinente. Ainsi, l’intégration de l’IA, avec son approche pragmatique de modélisation statistique aux échelles pertinentes, d’apprentissage automatique à partir des historiques et des flux de données, d’analyse automatique de vidéos et de sons, d’optimisation par simulation sera le bon outil – réalisé avec un effort mesuré – pour optimiser les coûts dans leur globalité. 

BSC : Cela signifie-t-il que l’IA va exclure l’humain de la décision en supply chain ? 

E.F. : Ce danger existe, cependant ce n’est absolument pas cela auquel See-d souhaite contribuer. Il s’agit, selon nous, pour les IA de faire deux choses : automatiser les tâches répétitives et bien gérer la complexité. Et il s’agit de faire que les IA soient au service des humains, qui, quoi qu’il arrive, gardent la décision. 

Ainsi cela permettra aux humains d’avoir le temps nécessaire à consacrer aux actions où l’intelligence humaine est vraiment nécessaire et à préparer l’avenir des entrepôts, des livraisons… 

Pour finir, j’attire l’attention de chacun sur le fait que, pour éviter le danger que vous évoquez, il est indispensable que les acteurs gardent la maîtrise de l’intégration de l’IA au sein de leur organisation. 

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