Comment l’IA va-t-elle venir décarboner la chaîne d’approvisionnement de la grande distribution ?
Fabrice Bonneau, Associé Fondateur du cabinet Argon & Co répond à cette question pour le journal Les Echos, et analyse deux axes distincts mais complémentaires :
- D’un côté le deep learning et le machine learning, déjà bien en place, permettent d’améliorer la qualité des données.
- De l’autre, l’IA générative, qui s’accélère depuis quelques mois, permet d’aider à la prise de décision en faisant le tri dans la masse d’information
Extrait de l’article paru dans Les Echos le 24 juin 2024, rédigé par Etienne Thierry-Aymé :
Chaîne d’approvisionnement et grande distribution : ce que l’IA va changer
Stocks, flux, positionnement des entrepôts, aides à la prise de décision, etc. Les grandes pistes ouvertes par l’intelligence artificielle pour décarboner la chaîne d’approvisionnement de la grande distribution.
Comment l’IA va-t-elle permettre de décarboner la chaîne logistique de la grande distribution ? « De manière plutôt indirecte », explique Fabrice Bonneau, président de la chaire supply chain du futur à l’Ecole des ponts ParisTech, associé-fondateur du cabinet Argon & Co. En améliorant le pilotage de la supply chain, notamment dans la grande distribution, « l’IA va permettre de la décarboner », poursuit-il.
Fabrice Bonneau distingue deux choses. Tout d’abord, les technologies déjà en oeuvre, comme la recherche opérationnelle pour optimiser les réseaux et le planning, à l’aide du deep learning et du machine learning, avec leur ensemble d’algorithmes, qui permettent d’améliorer la qualité des prévisions. Et, ensuite, « la révolution de l’IA générative », qui s’accélère depuis quelques mois, et permet de trier le bon grain de l’ivraie, dans « une masse d’informations non structurées venues de sources disparates, de les synthétiser afin d’alerter planeurs ou approvisionneurs en cas d’aléas ».
Des assistants à la prise de décision
A terme, « les assistants à la prise de décision seront partout, prévient Fabrice Bonneau, avec la possibilité en permanence d’affiner ou de modifier ses prévisions. Chez Argon & Co, nous avons déjà listé une vingtaine d’assistants possibles, rien que pour la supply chain ». « Ils sont des outils complémentaires du machine learning ou des outils d’optimisation », assure-t-il.
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Lire l’article dans son intégralité sur le site des Echos, et découvrir de manière concrète comment cela s’applique au secteur de la grande distribution et avec quels avantages pour ce secteur.
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