Une utilisation qui ne date pas d’hier Une longue familiarité, précieuse aujourd’hui avec l’explosion des usages
On parle aujourd’hui de l’intelligence artificielle comme d’une révolution toute neuve. En Supply Chain, cela n’est pas réellement le cas : nous travaillons avec des IA depuis des décennies. Elles ne portaient effectivement pas ce nom, on parlait alors de « systèmes experts », « moteurs heuristiques », « algorithmes du processus de prévision ». Mais l’idée était déjà là : confier à la machine des décisions que l’humain ne peut pas traiter à la main sur des milliers de références.
La Supply Chain a cette chance : les intelligences artificielles sont à notre disposition depuis longtemps, éprouvées, documentées, intégrées dans les outils.
C’est un atout particulièrement utile en avant-vente, où les clients veulent voir ce dont ils ont entendu parler au cours de leur certification Supply Chain. Mon rôle est bien-sûr de leur montrer, mais ensuite de nuancer le déploiement.
L’IA en prévision, ne se présente pas comme une boîte noire qui prive le prévisionniste de maîtrise, mais comme une batterie d’outils à sa disposition pour les tâches de grande ampleur.
C’est ici que l’IA dévoile tout son potentiel. Elle donne au prévisionniste les bons outils pour maîtriser par lui-même un enchainement complet qui marie calculs IA et apports humains :
- traitement IA des points anormaux (Cleaning),
- nettoyage humain des évènements particuliers du passé (ruptures, promotions)
- pour repartir avec une baseline fiable.
- L’IA calcule tous les algorithmes d’extrapolation de sa bibliothèque
- et choisit un best fit,
- l’humain reprend son rôle pour l’enrichissement d’évènements futurs
- et pour les processus de validation.
Les autres processus d’élaboration de prévision, comme la construction collaborative, ou la prévision de nouveaux produits par les grands ensembles (agrégation / désagrégation), nécessitent véritablement la compréhension intime des hypothèses et doivent être laissés, selon moi, à la main de l’Homme.
L’essentiel n’est pas que la machine décide à votre place, c’est qu’elle permette au prévisionniste de soutenir ses hypothèses.
L’IA de planification est une boîte noire, dont la maîtrise échappe actuellement aux planificateurs
La situation se complique nettement dès qu’on passe à la planification.
Les modules heuristiques offrent depuis longtemps une mécanique puissante :
- planification en arrière puis en avant,
- demande triée par priorités,
- découpage dichotomique des ordres pour fluidifier la charge
- exploration des routings alternatives en cas de blocage.
Le planificateur récupère un plan qui répond aux contraintes et qui a été produit en un seul click.
En contexte industriel, c’est inutilisable face à la grande complexité de la réalité.
La maîtrise des plans de production par le planificateur exigerait la compréhension fine de tous les paramètres de l’IA, de disposer de données techniques (gammes, nomenclatures) et dynamiques (encours, déclarations de productions, stocks, approvisionnements) absolument exactes.
Que celui qui n’a aucune valeur fausse dans son ERP lui jette la première pierre.
De plus le contrôle de gestion verrouille gammes et nomenclatures pour des raisons de calcul de prix de revient, et les équipes Supply Chain n’ont pas la main pour rendre ces données opérationnelles.
L’IA produit un plan que le planificateur est incapable d’expliquer.
Et les projets n’aboutissent pas.
De ce constat est née une conviction : il faut un outil de planification donnant les commandes au planificateur, construit autour de trois principes simples :
Le planificateur travaille dans Excel d’abord pour être libre, on doit lui donner la main sur la modélisation.
Ensuite, il passe son temps à vérifier les données : stocks, encours, confirmations de commande : on peut lui interfacer toutes ces données et le laisser corriger ce qu’il faut.
Il enrichit son plan de production commande par commande, d’une manière itérative : c’est ce que doit lui proposer l’outil.
Enfin, ils sont plusieurs à travailler ensemble, par site, par niveau de production : utilisons les techno temps réel.
4 MVP à construire, le planificateur pourra :
- Modéliser son tissus industriel : points de découplage, sites, ressources et modèles de gammes et nomenclatures.
- Corriger ses données opérationnelles : en lui rassemblant en un même endroit toutes les informations permettant de les vérifier et de les corriger.
- Planifier la production besoin par besoin : traiter chaque demande les unes après les autres, voir si la charge passe sur les ressources, et s’il peut obtenir les composants.
- Travailler en temps réel à plusieurs sur le même plan, faire le MMORPG de planification
L’IA n’intervient que pour planifier les demandes que le planificateur sélectionne, dans l’ordre défini, et le planificateur doit pouvoir revenir en arrière pour retravailler le plan.
A suivre…