Le terme d’Intelligence Artificielle (IA) nous fait généralement penser à des révoltes de robots, des missions spatiales dans des galaxies lointaines et des clones conçus en laboratoire pour rendre les hommes immortels. Pendant des années, la question de savoir si l’IA est (ou sera un jour) un sujet conscient a été au cœur de grandes discussions parmi les scientifiques. Les plus aventureux d’entre nous peuvent être séduits par des analyses théosophiques sur le créationnisme ou des débats sur les réalités et les influences du monde quantique.
Actuellement, les réflexions autour de l’IA se recoupent parfois avec la vision scientifique (voire la science-fiction ou la philosophie), et ce peut-être à juste titre. Les technologies autrefois imaginées par le cinéma facilitent désormais notre quotidien, comme par exemple les interfaces gestuelles, les achats assistés par ordinateur, la reconnaissance faciale, les voitures autonomes, les drones miniatures, la publicité omniprésente et la surveillance électronique. Aujourd’hui, les machines émettent des prévisions sur les transactions boursières, les achats clients, la circulation routière et la délinquance, comme l’annonçait déjà le film « Minority Report » en 2002.
Du grand écran aux applications dans le monde réel
Des géants du secteur ont misé gros sur certaines technologies telles que les interfaces cerveau-machine, l’IA dans le domaine médical, également les outils d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique. L’IA devrait diriger la nouvelle économie, que l’on qualifie de « quatrième révolution industrielle » ou de « deuxième âge de la machine ». L’IA est à l’avant-garde de l’innovation commerciale, aux côtés de technologies émergentes telles que la robotique, l’Internet des Objets, l’impression 3D, l’informatique quantique et les nanotechnologies.
Les entreprises réfléchissent encore à la manière d’intégrer l’IA à leurs processus. Malgré tout, certaines questions restent encore épineuses quand il s’agit de savoir si les machines d’auto-apprentissage remplaceront ou assisteront simplement les hommes dans les emplois manuels et dans les bureaux.
- Seront-elles capables de bon sens et d’empathie ?
- À qui appartiennent les informations générées par la technologie de l’IA et à qui revient la responsabilité en cas de décision erronée prise par une machine ?
- Peut-on apprendre à une machine à prendre une décision quand il s’agit d’éthique ?
Ces questions doivent encore être approfondies, mais la plupart des industries ont compris que l’introduction de l’IA dans les entreprises offrait un potentiel énorme. Actuellement, l’IA est utilisée majoritairement dans la sécurité des données, la confidentialité, les échanges financiers, la santé, le marketing personnalisé, la détection des fraudes, les recommandations, la recherche en ligne, le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) et les voitures intelligentes.
Étant donnée la vitesse à laquelle ces nouvelles technologies sont adoptées et adaptées à de nouveaux cas d’utilisation, les fonctionnalités de l’IA vont rapidement intégrer la structure des processus de gestion habituels. Bien que les transactions courantes aient déjà été automatisées, de nombreuses sociétés qui se situent à un niveau élevé de la courbe d’apprentissage font appel à l’analyse prédictive et prescriptive pour orienter leurs opérations.
Dans la fonction de gestion de la chaîne logistique, on parle de degrés d’autonomie dans le processus de planification, depuis l’utilisation des données historiques pour la planification, jusqu’à l’automatisation non optionnelle, pour laquelle les planificateurs ne peuvent pas vérifier les recommandations des algorithmes. La mise en place d’une chaîne logistique basée sur des algorithmes exige une certaine maturité de l’organisation, laquelle doit être préparée à intégrer et à s’appuyer régulièrement sur des systèmes. Mais le concept de chaîne logistique intelligente va encore plus loin, en incorporant des capacités d’auto-apprentissage de la machine pour optimiser la prise de décision propre à la chaîne logistique.
Une opportunité d’« apprentissage » et d’amélioration continus
Il est de notoriété publique que la compétitivité des entreprises dépend de la force affichée par l’écosystème de leur chaîne logistique. À l’avenir, leur compétitivité sera déterminée par la puissance de l’intelligence intégrée à leurs systèmes. Les plus compétitives seront celles dont la chaîne logistique apprendra avec la plus grande rapidité et la plus haute précision.
À la base, un algorithme d’apprentissage automatique est un jeu de données d’enseignement. L’ordinateur répond ensuite à une question en ajoutant chaque bonne ou mauvaise réponse possible au jeu de données d’enseignement. L’algorithme s’améliore et s’affine donc au fil du temps.
Les entreprises apprennent de façon similaire : chacune renferme sa propre intelligence intégrée, qui se manifeste à travers le comportement de ses responsables et leur réponse à l’environnement. Les personnes en charge de la chaîne logistique s’en servent pour examiner et modifier les prévisions, les plans de production ou les plans d’approvisionnement générés automatiquement.
L’introduction d’une boucle d’auto-apprentissage dans le système permettra à la machine d’analyser, par exemple, pourquoi sa recommandation a été remplacée manuellement et de vérifier ce paramètre au cycle suivant. Cette fonctionnalité est utile pour des opérations de gestion, comme par exemple pour corriger des paramètres incorrects, modifier des normes ou répondre à la dynamique d’un marché en constante évolution. Pendant un certain temps, les ordinateurs devront apprendre l’ordre des priorités suivi par les responsables à partir des scénarios de gestion émergents, et pas seulement à partir d’algorithmes d’optimisation.
À propos du Dr. Ravi Prakash Mathur
Le Dr. Ravi Prakash Mathur est directeur de la gestion de la chaîne logistique et responsable de la logistique et de la planification centrale chez Dr. Reddy’s Laboratories Ltd. Il dirige les opérations de logistique internationale, de planification centrale et d’approvisionnement central de l’organisation pharmaceutique. Auteur, conseiller et professionnel de la chaîne logistique avec 23 années d’expérience, le Dr. Mathur, qui vit aujourd’hui à Hyderabad, a été classé parmi les 25 premiers leaders éclairés d’Inde dans le secteur du numérique en 2015. Il est également activement impliqué dans des activités universitaires et occupe le poste de formateur interne en techniques de négociation et gestion de la chaîne logistique pour Dr. Reddy’s Laboratories Ltd. En 2014, il a co-écrit « Quality Assurance in Pharmaceuticals & Operations Management and Industrial Safety » pour Dr. B. R. Ambedkar University, à Hyderabad. Il est également membre du comité d’inspection départemental pour le service de biotechnologie de l’Institut national de technologie Motilal Nehru (MNNIT) à Allahabad. Entre autres reconnaissances professionnelles, il a été cité par la Banque mondiale et la Société financière internationale pour sa contribution à leur rapport « Doing Business in 2006 » et a remporté le prix « Logistics-Week Young Achiever in Supply Chain » en 2012.
Ce blog a été posté pour la première fois en anglais sur Digitalist Magazine.
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