Nouvelle ère de la logistique

  Selon une étude d'EY, l'intelligence artificielle générative s'avère être un soutien non négligeable dans cette mission : 73 % des directeurs opérationnels et responsables supply chain envisagent de la mettre en œuvre. En revanche, seulement 7 % d’entre elles ont réussi la mise en œuvre. Le jeu en vaut la chandelle, car les organisations plus avancées vers la mise en œuvre complète d’une chaîne d’approvisionnement autonome ont 5,2 fois plus de chances de réussir avec GenAI. De plus, selon 69 % des personnes interrogées, le manque d'intégration de cette technologie dans les chaînes d'approvisionnement affaiblira la position de leur entreprise sur le marché.

Les experts en logistique et en opérations interrogés par EY considèrent GenAI comme une solution clé pour les aider à rester compétitifs à l'avenir. Près des trois quarts d'entre eux (73 %) envisagent de mettre en œuvre cette technologie dans leurs chaînes d'approvisionnement, et 80 % estiment qu'elle peut transformer ce domaine et lui accordent donc une haute priorité. Les leaders dans la mise en œuvre de l’IA générative l’utilisent pour améliorer la prévision de la demande et l’efficacité opérationnelle. Il est important de noter que 69 % des personnes interrogées estiment que le manque d’intégration de GenAI dans les chaînes d’approvisionnement exposera leur organisation à la perte d’une position forte sur le marché. – Les éléments soutenus par l’intelligence artificielle sont utilisés depuis des années dans le domaine de la chaîne d’approvisionnement. Mais seule la connexion avec GenAI constitue une avancée majeure dans la construction de chaînes d’approvisionnement impersonnelles. L’IA n’est pas seulement utilisée pour analyser et interpréter d’énormes quantités de données, mais aussi pour créer de nouveaux scénarios, générer des solutions innovantes et éliminer les frictions en temps réel. À son tour, GenAI peut concevoir de nouveaux processus, prévoir les besoins futurs avec une plus grande précision pour atténuer les chocs externes et identifier de manière transparente les itinéraires les plus rentables en cas de perturbations. Ceci est crucial pour le développement de chaînes d'approvisionnement capables de s'adapter de manière dynamique aux conditions changeantes du marché et de fonctionner avec une intervention humaine limitée - explique Marta Cicholska, associée chez EY Polska, responsable de l'équipe Supply Chain & Operations.

Les recherches d’EY indiquent que jusqu’à 90 % des experts ont mis en œuvre GenAI sous une forme ou une autre dans leurs chaînes d’approvisionnement. Cependant, au cours des 12 derniers mois, 62 % des personnes interrogées ont évalué leurs initiatives dans ce domaine, mais seulement 7 % ont achevé leur mise en œuvre complète. Les deux principales raisons de cet état de fait sont les inquiétudes et le manque de compréhension des menaces posées par GenAI et des défis associés à la mise en œuvre de cette technologie complexe. Des entretiens approfondis avec des responsables de la chaîne d'approvisionnement et des opérations ont révélé que passer du saut technique de la preuve de concept à la mise en œuvre de GenAI à grande échelle était plus difficile que prévu.

Atteindre une pleine autonomie logistique reste également un défi majeur. Seules 28 % des entreprises qui ont commencé à se préparer à mettre en œuvre GenAI ont créé des chaînes d’approvisionnement avec une faible intervention humaine. Un facteur de réussite pour les organisations plus avancées est une base numérique solide qui leur permet d’adopter et d’exploiter rapidement GenAI. Les dirigeants montrent également de plus grands progrès dans la mise en œuvre de l’IA et de la GenAI dans le domaine de la logistique. Ils ont 3,5 fois plus de chances d’obtenir un succès bien supérieur aux attentes pour l’IA et 5,2 fois plus de chances pour la GenAI. – Nous prévoyons une croissance significative de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle générative au cours des deux prochaines années. En conséquence, cela élargira le fossé numérique entre les organisations qui sont à l’avant-garde dans l’utilisation des nouvelles technologies et celles qui n’en sont qu’aux premiers stades de leur adoption. Il convient toutefois de souligner que l’accès à l’IA se démocratise de plus en plus.

Jusqu'à récemment, son utilisation nécessitait des modèles de formation et était donc limitée par la nécessité de disposer d'experts hautement qualifiés et d'une infrastructure appropriée au sein de l'organisation. Cela a généré des coûts supplémentaires et a soulevé la barrière à l’entrée. À l'ère de GenAI, à mesure que de grands modèles pré-entraînés deviennent disponibles via des plates-formes technologiques clés, les efforts se concentrent sur leur exploitation appropriée au sein de l'organisation, de ses données, de ses processus et de ses exigences. La technologie elle-même est de plus en plus disponible, mais le défi reste sa mise en œuvre appropriée, en utilisant tous les éléments liés aux exigences réglementaires et à la cybersécurité - ajoute Ewa Nowakowska, associée chez EY Polska, responsable du laboratoire EY AI.

 

Comprendre les défis et les facteurs de succès

 

Le caractère incomplet des données et le manque de compétences ont été identifiés par les personnes interrogées comme les principaux défis liés à la mise en œuvre de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement. Le facteur humain déterminera la rapidité de mise en œuvre. Les organisations doivent donc élaborer des plans solides pour améliorer les qualifications des employés actuels et envisager soigneusement le recrutement futur. La moitié des leaders de la mise en œuvre de GenAI dans les supply chain confient la gestion de cette technologie à leurs équipes - 51% contre 33% dans les entreprises au début de ce parcours. Une telle activation interne est importante car, selon les résultats de l'enquête Work Reimagined d'EY, 49 % des salariés utilisent déjà ou prévoient d'utiliser GenAI dans les 12 prochains mois.

Selon les experts en opérations et en chaîne d'approvisionnement, le succès de la mise en œuvre de GenAI est déterminé par le soutien de la direction (67 %), la mise en place d'un support tiers (65 %) et la disponibilité de talents techniques (64 %). L'IA générative est une nouvelle technologie et 40 % des personnes interrogées estiment que leur organisation ne comprend pas pleinement les risques et les défis qui y sont associés. Selon eux, les tâches les plus importantes dans ce domaine sont le maintien de la qualité des données (38 %) et l'accès à celles-ci (33 %). Cela s'applique particulièrement aux chaînes d'approvisionnement, où les données sont dispersées entre différents systèmes au sein de l'organisation et entre entités externes.

À propos de l'étude

 

L'enquête a été menée par EY en coopération avec HFS Research en février et mars 2024 auprès de 460 experts en chaîne d'approvisionnement et en opérations qui jouent un rôle important dans les initiatives de leur organisation dans ce domaine. Les réponses ont été recueillies dans 19 pays répartis dans les Amériques, l'Asie-Pacifique (APAC) et l'Europe, le Moyen-Orient, l'Inde et l'Afrique (EMEIA). Les entreprises opérant dans les secteurs de la consommation, des sciences de la santé et du bien-être, de l'énergie et des ressources, de la technologie, des télécommunications et de la fabrication ont été prises en compte. Les personnes interrogées représentaient des organisations dont le chiffre d'affaires annuel dépassait 1 milliard de dollars et qui étaient au moins en phase de planification de la mise en œuvre de GenAI dans leur chaîne d'approvisionnement. De plus, des entretiens qualitatifs approfondis ont été menés avec les responsables de la chaîne d'approvisionnement et des opérations.

La quatrième édition de l'étude mondiale EY - Work Reimagined Survey - a été menée entre juin et août 2023 auprès d'un groupe de 17 050 salariés et 1 575 entreprises. Ils représentaient 25 secteurs de marché et 20 zones géographiques des Amériques, de l'Asie-Pacifique, de l'Europe, du Moyen-Orient, de l'Inde et de l'Afrique.