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L’intelligence artificielle révolutionne la supply chain.

Prévision des ventes, détection des erreurs, gestion des stocks, amélioration des délais, automatisation de certaines tâches… Son pouvoir est grand. Métier hybride par définition, le chef de projet IA en supply chain pilote les évolutions technologiques de l’IA dans un objectif d’amélioration de la performance logistique et d’optimisation du transport. 

Présentation et missions du Chef de projet IA supply chain

On le nomme manager ou chef de projet IA en supply chain. Il bâtit les écosystèmes IA et data, tire parti des technologies IA et accompagne la transformation de la chaîne logistique de l’organisation. Il construit une stratégie de rationalisation des processus de gestion des flux logistiques et d’amélioration des systèmes d’information en choisissant les parties prenantes et les outils.

Le chef de projet IA en supply chain réalise des audits, pose des diagnostics, définit les périmètres d’intervention et actionne les leviers logiques. Il dirige le pilotage opérationnel, gère le planning des projets IA et data, il suit la mise en place des nouvelles solutions et leur déploiement en respectant les coûts, les délais, l’éthique et les contraintes.

Pour garantir la transition technologique dans la supply chain, il sensibilise les collaborateurs aux enjeux et les forme sur les nouveaux process (qu’il s’agisse de gestion de flux physiques ou informatifs). C’est lui qui coordonne les équipes sur les différents sujets communs en faisant toujours le lien avec la direction générale.

Grâce à l’implémentation de l’IA et de la data, il modernise la chaîne logistique et transforme le schéma de la supply chain, pour agir sur la rapidité, l’adaptabilité, la fiabilité et l’efficacité.

Implications business

L’IA et la data en supply chain interviennent sur plusieurs thèmes

L’analyse de la data offre d’accélérer l’automatisation des processus logistiques (Robotic Process Automation) la prévision et la gestion des stocks (exemple de l’entrepôt d’Amazon géré par 4000 robots), la détection des fraudes, le contrôle de la production, l’évaluation des processus de livraison, le déchiffrage des données en langues étrangères…

Les chatbots et callbots améliorent les services clients et fournisseurs

La réalité augmentée peut aujourd’hui former aux différents postes de l’entrepôt ou guider les collaborateurs dans leur recherche (et réduire ainsi les erreurs)

La robotisation permet la dépalettisation par exemple, elle va permettre aux tâches ingrates de disparaître en donnant de la valeur aux métiers.

Toutes ces avancées représentent un gain temporel et économique.

Pour donner un exemple dans ce domaine, on peut citer le partenariat ENGIE / VEKIA avec le pilotage de bout en bout de la supply chain : Engie réalise 14 000 interventions par jour (maintenance, réparation chauffage/climatisation…), dispose d’un 1 million de références sur le système d’information, avec des stocks dans 230 agences.

Il s’agit pour VEKIA d’automatiser grâce à l’IA les commandes auprès des entrepôts, de calculer à chaque fois les stocks restants et de faire une proposition de commande pour chaque point de gestion.

Implications éthiques
La supply chain ouvre de nombreux sujets éthiques :

impact environnemental et durabilité, approvisionnement et provenance des matières premières, RSE… Puisque la supply chain utilise des mégadonnées, leur manipulation doit respecter les droits et libertés de chacun (transparence, confidentialité, sécurité, impartialité, supervision humaine…)

Le chef de projet supply chain IA peut s’adresser à des experts comme juristes en intelligence artificielle ou des responsables éthique, des fonctions supports précieuses pour aborder ces sujets pointus.

Les programmes d’aivancity intègrent dans leurs apprentissages toutes les composantes de l’intelligence artificielle et ses enjeux, qu’ils soient techniques, technologiques, commerciaux, éthiques ou légaux. C'est une formation globale et hybride qui permet aux futurs aigénieurs de répondre aux nombreux challenges de l'économie et de la société relatifs à l'exploitation du potentiel de la data et de l'intelligence artificielle. Il peut être complété par une formation doctorale ou PhD.
Compétences clés
Manager de l’IA en supply chain est un poste hybride, qui demande à la fois de grandes connaissances en gestion de la chaîne logistique et un savoir technologique important. La maîtrise des logiciels, outils informatiques et systèmes IA/data est nécessaire (ERP, TMS, WMS, EDI, machine learning, IOT, NLP/NLU, data science…). L’analyse des données complexes fait également partie des compétences clés de la fonction.

Le chef de projet IA en supply chain connaît les métiers et les procédés de la supply chain (S&OP, sales & operations planning, source d’amélioration du rendement, d’optimisation des ressources, des flux et des stocks). Il connaît aussi les métiers IA et data et organise l’interaction entre les différents experts autour de projets communs.

Bon communicant (en anglais et en français), il a un grand sens de la relation. Son sens du leadership l’aide à embarquer les équipes dans ses projets de transformation et d’amélioration continue. Capacité d’analyse, exactitude, logique et méthode sont ses qualités premières. La veille technologique est importante pour le poste et l’anticipation permet d’avoir toujours un coup d’avance.

Tendances et facteurs d’évolution
Le chef de projet IA en supply chain peut évoluer vers un poste de directeur de la supply chain ou encore de directeur de l’IA. Il peut aussi proposer ses services en tant que consultant.

Transformant la supply chain et ses métiers, les innovations IA et data ouvrent des perspectives fascinantes. Le stock de défis à relever est à son maximum pour le chef de projet IA en supply chain.

*IAgénieur et AIgineer sont des termes déposés et protégés par Aivancity.