Amélioration des stocks, prédiction des flux, optimisation du transport et des tournées de livraison, planification des approvisionnements, anticipation d’évènements imprévus, identification d’un problème fournisseur…La révolution de l’intelligence artificielle (IA) a déjà commencé dans la Supply Chain. « Les usages d’IA commencent à se déployer dans les diverses opérations logistiques, avec des outils qui deviennent accessibles partout en même temps » indique Pierre Hartmann, consultant avant-vente de Forterro, éditeur et intégrateur d’ERP pour l’industrie.

À commencer par la planification des approvisionnements à partir des prévisions de ventes. Raja France, le distributeur d’emballages, de fournitures de bureaux et d’équipements pour les entreprises, utilise ainsi des algorithmes de Machine Learning pour analyser ses prévisions de ventes afin d’ajuster ses approvisionnements.

« Intégrés dans notre logiciel de prévision des ventes, ces algorithmes proposent des prévisions fiables grâce à leur analyse d’un énorme volume de données historiques de nos ventes. Ils peuvent détecter des ventes anormales à la hausse ou à la baisse et nous servent d’outils d’aide à la décision pour mieux planifier en conséquence nos approvisionnements », explique Laurence Papeil, directrice Supply Chain de Raja France.

L’IA optimise le chargement des camions et les circuits de livraison

L’IA contribue également à optimiser le transport routier et les tournées de livraison. Raja France l’a bien compris. Le distributeur fait travailler des algorithmes intelligents dans son logiciel de planification des tournées de livraison pour optimiser les tournées de sa flotte d’une vingtaine de véhicules en Ile-de-France qui effectuent 500 livraisons par jour. « Ce type d’algorithmes calcule les meilleurs circuits de distribution pour optimiser le nombre de km parcourus des véhicules en fonction des contraintes horaires de nos clients. Il conduit à réduire la consommation de carburant et les émissions de CO2 », expose Laurence Papeil.

De même, le logisticien Geodis se sert de l’IA pour améliorer son transport et ses livraisons. Le groupe fait tourner des algorithmes de Machine Learning dans sa « Master Data Platform », pour analyser des données opérationnelles historiques et proposer des améliorations dans le chargement des camions et les circuits de distribution. « Nous voulons être le plus efficient dans l’utilisation de l’intelligence artificielle sur certaines de nos opérations pour apporter à nos clients la meilleure qualité de service possible », résume François Bottin, directeur du digital et de la technologie de Geodis.

Des tours de contrôle intelligentes des flux d’approvisionnements et des fournisseurs

L’IA joue aussi un rôle majeur dans le Sourcing. « Elle fiabilise les process d’approvisionnement internationaux, en permettant d’anticiper les problèmes sur les flux ou de réagir rapidement à la défaillance d’un fournisseur », selon Pierre Hartmann de Forterro.

Renault Group a ainsi mis en place une solution de plan de continuité d’activité qui se sert de l’IA générative pour identifier des problèmes exogènes ou de certains fournisseurs. « Les algorithmes scrutent l’information dans les médias locaux des régions où sont nos fournisseurs pour alerter de tout évènement naturel, tempête, tremblement de terre… ou accidentel comme l’incendie d’un site », révèle Sébastien Liorzou, directeur Process & Digital de la Supply Chain de Renault Group.

Le constructeur s’appuie également sur l’analyse par l’IA des données des process digitalisés de sa Supply Chain internationale, pour améliorer les flux d’approvisionnement de ses 34 usines dans le monde, alimentées par 80 000 fournisseurs. Il a notamment a développé une « tour de contrôle logicielle » à base d’IA qui permet de visualiser l’ensemble des camions qui approvisionnent ses usines et de connaître les pièces transportées par chacun d’eux. « L’outil propose des solutions alternatives en délai, coût et impact carbone, en cas de retards de camions susceptibles d’arrêter les chaines de production », relève Sébastien Liorzou.

Optimisation de l’organisation des produits dans l’espace de stockage

Enfin, l’IA sert à améliorer la gestion des stocks et à optimiser l’organisation des produits dans l’espace de stockage. Pour accroître l’efficacité de sa capacité de stockage, Raja France a ainsi mis en place dans son centre de distribution de Paris Nord 2, un système de stockage automatisé de palettes à l’aide de navettes autonomes, piloté par un logiciel doté d’IA. « Ce dernier indique aux navettes le meilleur emplacement de stockage des palettes. Il gère ainsi l’emplacement de 12 000 palettes, soit le tiers de notre entrepôt », conclut Laurence Papeil de Raja France.

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