L'IA au service de la chaîne d'approvisionnement et de la gestion des stocks
Votre inventaire est soit trop élevé, soit trop bas. Il n'est jamais juste ce qu'il faut.
Trop de stocks ? Des liquidités bloquées sur les étagères. Les coûts d'entreposage grugent les bénéfices. Des produits qui vieillissent avant d'être vendus.
Trop peu ? Ruptures de stock. Ventes perdues. Clients en colère. Commandes urgentes à des prix élevés.
Pendant ce temps, vous essayez de prévoir la demande, de suivre les expéditions de plusieurs fournisseurs et de déterminer quand passer une nouvelle commande, alors que le marché ne cesse d'évoluer.
L'IA ne peut pas rendre votre chaîne d'approvisionnement parfaite. Mais elle peut améliorer vos décisions. Elle surveille tout en même temps. Elle repère des modèles dans vos données historiques. Elle vous avertit des problèmes avant qu'ils ne deviennent des crises.
Il ne s'agit pas de remplacer l'équipe chargée de la chaîne d'approvisionnement. Il s'agit de leur donner de la visibilité et de meilleures prévisions pour qu'ils puissent faire leur travail plus efficacement.
Le vrai problème de la gestion des stocks
Chaque UGS est différente. Certaines évoluent rapidement. D'autres évoluent lentement. Certaines sont saisonnières. D'autres suivent des tendances que personne n'avait prévues.
Vos planificateurs essaient de tout équilibrer. Ils examinent les chiffres de l'année dernière. Ils tiennent compte de la croissance. Ils tiennent compte des promotions. Ils s'adaptent aux événements connus.
Mais il y a trop de variables. Trop d'UGS. Trop d'hypothèses. La feuille de calcul ne peut pas tout faire.
Résultat ? Vous commandez trop de ce qui ne se vend pas. Vous commandez trop peu de ce que les clients veulent. Votre trésorerie en pâtit dans les deux sens.
Et les fournisseurs n'aident pas. Les délais de livraison varient. Des problèmes de qualité qui obligent à repasser commande. Des livraisons qui arrivent en retard sans avertissement.
Votre équipe passe la moitié de son temps à suivre l'évolution de la situation au lieu de planifier l'avenir.
Ce que l'IA apporte à la chaîne d'approvisionnement et aux stocks
L'IA est la reconnaissance des formes à grande échelle. Votre chaîne d'approvisionnement génère des tonnes de données. L'IA trouve les modèles que les humains ne peuvent pas voir - ou qu'ils n'ont pas le temps de chercher.
Des prévisions de la demande qui fonctionnent vraiment
L'IA examine vos données de vente historiques. Pas seulement l'année dernière, mais sur plusieurs années. Elle identifie :
- Les schémas saisonniers (cycles mensuels, hebdomadaires, voire quotidiens)
- Les tendances de la croissance et leur évolution
- L'impact des promotions et des changements de prix
- Comment les facteurs externes (conditions météorologiques, événements, conditions du marché) affectent-ils la demande ?
- Corrélations entre les produits (ce qui se vend ensemble)
Il établit ensuite une prévision. Ce n'est pas parfait - rien ne l'est - mais c'est plus précis que les méthodes manuelles.
Plus important encore, il est mis à jour en permanence, au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données. Les ventes réelles du mois dernier ? Elles sont déjà prises en compte. Une évolution du marché est détectée ? Les prévisions sont ajustées.
Vos planificateurs obtiennent de meilleurs chiffres de départ. Ils continuent à faire preuve de discernement. Ils continuent à s'adapter aux éléments que l'IA ne peut pas connaître. Mais ils ne partent pas de zéro à chaque fois.
Optimisation des stocks basée sur la réalité
Chaque UGS nécessite un traitement différent. Les produits à rotation rapide doivent être disponibles. Les articles à rotation lente nécessitent un contrôle rigoureux. Les articles critiques ont besoin d'un stock de sécurité. Les articles de faible valeur risquent des ruptures de stock.
L'IA calcule les niveaux de stock optimaux pour chaque UGS en fonction de :
- Modèles et variabilité de la demande
- Délais de livraison des fournisseurs (réels et non promis)
- Coûts de commande contre coûts de détention
- Objectifs de niveau de service (quel est le niveau de risque de rupture de stock acceptable)
- Contraintes et coûts de stockage
Il recommande des points de commande et des quantités à commander. Ces recommandations ne sont pas les mêmes pour tous les articles, elles sont personnalisées en fonction de la situation spécifique de chacun d'entre eux.
Résultat ? Un stock total moins important. Moins de ruptures de stock. Un meilleur flux de trésorerie. Les produits que les clients veulent vraiment sont en stock.
Le suivi des envois qui ne dort jamais
Combien de fournisseurs avez-vous ? Combien d'envois sont en transit en ce moment même ? Qui en assure le suivi ?
L'IA surveille tout cela. Elle se connecte aux systèmes des transporteurs, aux portails des fournisseurs, à votre ERP. Elle sait :
- Ce qui a été commandé et ce qui est attendu
- Où se trouve chaque envoi en ce moment
- Qu'il s'agisse d'un délai ou d'un retard
- Date d'arrivée effective (et non l'estimation initiale)
Lorsque quelque chose est en retard, vous le savez immédiatement. Ce n'est pas le cas lorsqu'il ne se présente pas, c'est-à-dire lorsqu'il dérape pour la première fois.
Vos planificateurs peuvent s'adapter. Accélérer une commande de secours. Prévenir la production. Alerter les clients. Quoi qu'il faille faire, ils ont le temps de le faire.
Analyse des performances des fournisseurs
Quels sont les fournisseurs fiables ? Quels sont ceux qui annoncent 4 semaines, mais qui en ont 6 ? Quels sont ceux qui ont des problèmes de qualité ?
Votre équipe dispose d'informations anecdotiques. L'IA le sait statistiquement. Elle suit :
- Taux de livraison à temps par fournisseur
- Variabilité des délais d'exécution (la moyenne est une bonne chose, mais la constance est plus importante)
- Taux de rejet de la qualité
- Temps de réponse aux problèmes
- Compétitivité des prix dans le temps
Lorsque vous choisissez des fournisseurs ou négociez des contrats, vous disposez de données réelles. Pas des sentiments - des faits.
Et lorsqu'un fournisseur commence à déraper (baisse du taux de respect des délais, augmentation des problèmes de qualité), vous le repérez rapidement. Il est temps d'avoir une conversation avant que cela ne devienne une crise.
Détection des risques dans la chaîne d'approvisionnement
Les chaînes d'approvisionnement se brisent. Les fournisseurs font faillite. Les itinéraires d'expédition sont perturbés. Les composants deviennent indisponibles. Les prix montent en flèche.
L'IA ne peut pas empêcher ces choses. Mais elle peut vous avertir :
- Dépendances à l'égard d'une source unique (vous dépendez d'un seul fournisseur, sans solution de rechange)
- Articles à long délai de livraison sans stock de sécurité
- Fournisseurs montrant des signes d'alerte précoce (baisse des livraisons, baisse de la qualité)
- Risques de concentration géographique (tous les fournisseurs dans une même région)
- Les modèles de demande suggèrent que vous aurez besoin d'une capacité supérieure à celle dont vous disposez.
Votre équipe chargée de la chaîne d'approvisionnement peut agir avant que la crise ne se produise. Trouver des fournisseurs de remplacement. Constituer des stocks de sécurité pour les articles critiques. Négocier des accords de secours.
Recommandations automatisées de réapprovisionnement
Chaque jour, l'IA examine :
- Niveaux de stocks actuels
- Commandes entrantes et prévisions de la demande
- Délais de livraison des fournisseurs
- Commandes en cours et recettes attendues
- Points de commande et quantités optimales
Il suggère ensuite ce qu'il faut commander. Vos planificateurs examinent la situation. Ils s'adaptent en fonction d'éléments que l'IA ne connaît pas (contraintes de capacité des fournisseurs, promotions à venir, décisions stratégiques).
Mais le travail de fond est fait. Les calculs sont terminés. Ils prennent des décisions, ils ne recueillent pas de données.
Ce que cela signifie pour vous
Pour les directeurs d'exploitation et les responsables des opérations
Diminution des coûts de détention des stocks. Il ne s'agit pas de deviner, mais de calculer les niveaux optimaux. Moins d'excès. Moins d'obsolescence. Des liquidités libérées pour de meilleures utilisations.
Moins de ruptures de stock et de commandes en souffrance. De meilleures prévisions et un stock de sécurité optimisé signifient que les bons produits sont disponibles lorsque les clients les demandent.
Amélioration du flux de trésorerie. Les stocks sont coûteux. En détenir moins (tout en continuant à répondre à la demande) améliore directement le fonds de roulement.
Visibilité de la chaîne d'approvisionnement. Vous savez ce qui arrive, ce qui est retardé et ce qui est à risque. Pas par des vérifications manuelles, mais automatiquement.
De meilleures relations avec les fournisseurs. Les données sur les performances vous permettent d'avoir des entretiens constructifs. Récompensez les bons fournisseurs en leur accordant davantage de contrats. Abordez les problèmes des fournisseurs peu performants en vous basant sur des faits.
Pour les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement et des stocks
Cessez de suivre manuellement les envois. L'IA surveille tout. Vous voyez les exceptions qui nécessitent une attention particulière, et non les mises à jour de routine.
De meilleures prévisions pour travailler. Vous continuez à faire preuve de discernement, mais vous affinez vos prévisions, vous ne partez pas d'une feuille de calcul vierge.
Des décisions d'inventaire fondées sur des données. Plus besoin de se fier à son intuition pour déterminer les points de commande. Les calculs sont basés sur la variabilité réelle de la demande et les délais de livraison.
Alerte précoce en cas de problème. Dérapage du fournisseur ? Une hausse de la demande se profile ? Le risque de rupture de stock augmente ? Vous savez avant que cela ne devienne un exercice d'incendie.
L'heure est au travail stratégique. Moins de temps consacré à la collecte de données et à l'élaboration de feuilles de calcul. Plus de temps à consacrer aux relations avec les fournisseurs, à l'amélioration des processus et à la planification des capacités.
Pour l'entreprise
Des produits disponibles quand les clients le souhaitent. Des niveaux de service plus élevés sans stocks excessifs.
Réduction des coûts d'exploitation. Moins d'expéditions urgentes. Moins de commandes d'urgence à des prix élevés. Meilleure utilisation de l'espace de stockage.
Chaîne d'approvisionnement résiliente. Vous repérez les risques à temps et vous avez le temps de planifier en conséquence.
Évolutivité. Ajout d'UGS ? Ouvrir des sites ? L'IA évolue avec vous. Votre équipe n'a pas besoin de se multiplier pour suivre.
Ce que l'IA ne peut pas faire
L'IA n'est pas magique. Voici ce qu'elle ne fera pas :
Remédier aux mauvaises relations avec les fournisseurs. L'IA vous indique quels fournisseurs ne sont pas fiables. Elle ne négocie pas de meilleures conditions ou ne développe pas d'alternatives. Cette tâche incombe toujours à votre équipe.
Gérer des situations inédites. L'IA tire des enseignements de l'histoire. Lorsque quelque chose de vraiment nouveau se produit (pandémie, perturbation majeure, nouvelle catégorie de produits), le jugement humain compte davantage.
Faire des compromis stratégiques. Réapprovisionner ce produit pour préserver les liquidités ? Transporter par avion pour sauver une relation avec un client ? Ces décisions nécessitent un contexte humain que l'IA ne possède pas.
Remplacer les professionnels de la chaîne d'approvisionnement. L'IA se charge de la surveillance, du suivi et du calcul. Votre équipe se charge toujours de la planification, de la négociation, de la résolution des problèmes et de la prise de décision.
Imaginez l'IA comme un très bon analyste qui ne dort jamais. Elle surveille tout, analyse les chiffres et présente des options. Votre équipe prend les décisions.
Pour commencer
Il n'est pas nécessaire de tout automatiser en même temps. Commencez par là où la douleur est la plus grande :
Option 1 : Commencer par la prévision de la demande. De meilleures prévisions améliorent tout ce qui se passe en aval. La mise en œuvre est relativement simple si vous disposez de données historiques sur les ventes.
Option 2 : Commencer par le suivi des fournisseurs. Si les retards de livraison vous tuent, commencez par là. Des gains rapides et une visibilité immédiate.
Option 3 : Commencer par les plus lents. Des coûts d'inventaire élevés pour des articles qui ne se vendent pas ? Optimisez-les d'abord. Les articles qui se vendent rapidement peuvent être bien en l'état.
L'essentiel est de choisir un problème, de bien le résoudre, de prouver sa valeur, puis de l'étendre. Il ne s'agit pas d'essayer de tout transformer du jour au lendemain.
Le bilan
La gestion de la chaîne d'approvisionnement et des stocks consiste à prendre de bonnes décisions à partir d'informations imparfaites. L'IA ne rend pas l'information parfaite, mais elle l'améliore considérablement.
Meilleures prévisions. Niveaux de stocks optimisés. Visibilité totale sur les expéditions. Des alertes précoces sur les problèmes liés aux fournisseurs. Recommandations basées sur des données et non sur des impressions.
Votre équipe de la chaîne d'approvisionnement prend plus rapidement de meilleures décisions. Moins de temps pour le suivi. Plus de temps pour la planification. Des coûts réduits et un meilleur service en même temps.
C'est ce que l'IA pour la chaîne d'approvisionnement apporte réellement. Ce n'est pas de la magie, mais de meilleures informations et de meilleurs outils pour les personnes qui font le travail.
Prêt à améliorer votre chaîne d'approvisionnement ?
Chaque chaîne d'approvisionnement est différente. Vos UGS, vos fournisseurs, vos clients et vos contraintes sont uniques à votre entreprise.
Nous ne vendons pas de solutions génériques. Nous examinons votre situation spécifique. Où se situent les points les plus douloureux ? Où l'IA peut-elle réellement aider ? Qu'est-ce qui est réaliste compte tenu de vos données et de vos systèmes ?
Ensuite, nous construisons quelque chose qui correspond à votre façon de travailler. Pas de battage médiatique. Pas de vente à outrance. Juste des outils pratiques qui rendent votre chaîne d'approvisionnement plus efficace.
