L’intelligence artificielle est un des sujets le plus en vogue ces dernières années, ce marché en pleine croissance devrait passer la barre des 40 milliards en 2022.
C’est sur cette introduction que s’est ouverte le Forum de la Supply Chain, organisée par Supply Chain Magazine le 2 juillet dernier. Une matinée entière était dédiée à l’intelligence artificielle et son application dans la Supply Chain et plus particulièrement aux prévisions des ventes.
L’effet boîte noire de l’intelligence artificielle
Parmi les nombreuses problématiques qui ont été abordées, le problème de l’effet boite noire de l’IA a été soulevé.
En effet, une IA va combiner plusieurs algorithmes, le but étant de constamment s’adapter et évoluer, la combinaison peut varier au cours du temps. Il est donc très difficile pour les utilisateurs de comprendre d’où vient un résultat. Et si on ne peut pas comprendre un raisonnement, il est très dur de le justifier et de l’utiliser.
D’après certains intervenants à la table ronde sur l’IA et les prévisions, cet effet boite noire aurait tendance à s’atténuer au fur et à mesure que les modèles évoluent. Il existe aussi maintenant des IA chargées d’expliquer le raisonnement d’une autre IA.
La question de la performance
Quand on se penche sur la performance de l’IA, la question qui se pose naturellement est : l’IA fera-t-elle mieux qu’un prévisionniste ?
Après un test mené par SAS chez Kellogs et Nestlé, l’IA n’a pas fait mieux que les meilleurs prévisionnistes. Elle a en revanche permis un gain de temps et d’efficacité conséquent permettant aux utilisateurs de se concentrer sur d’autres tâches à valeurs ajoutée.
Ces résultats peuvent aussi être observés avec l’implémentation d’outil tel que Colibri.
Intelligence artificielle et data
Tout au long de la matinée, un thème récurrent est revenu : la DATA. C’est la clé de voute de toute IA. En effet, sans données nettoyées et structurées, une IA ne peut pas fonctionner.
Il faut donc avant de se lancer dans un projet IA s’assurer que les données soient disponibles, utilisables et partageables au sein de la société.
Un deuxième point de succès d’un projet est l’implication des hommes et la vision de l’entreprise. L’IA modifie drastiquement les métiers de la Supply Chain et c’est donc une conduite au changement complète au sein de l’entreprise qu’il faut appliquer.
Conclusion
En conclusion, je dirai que L’intelligence artificielle semble sur le papier très intéressante et a de nombreuses applications métier, notamment sur les prévisions (puissance des algorithmes de prévisions et de prédictions). Néanmoins, de tels projets nécessitent une structure suffisamment mature qui a déjà des processus définis et éprouvés, et des moyens non négligeables (data Scientist pour comprendre et maintenir les algorithmes…).
Donc avant de se lancer dans, il est préférable de mettre en place un processus robuste soutenu par un outil simple tel que Colibri 😉 Découvrez nos success stories.
