20 janvier 2025

Tendances Supply Chain 2025 : décryptage et recommandations d’expert

En 2025, la Supply Chain continue à déployer la “Logistique 4.0“, en référence à l’Industrie 4.0, dont deux des principales caractéristiques sont l’automatisation avec le déploiement de solutions robotisées et la prédiction orientant un monde jusqu’alors très focalisé sur la réactivité vers l’ère de la planification et de la simulation, le tout dopé aux données et aux algorithmes d’Intelligence Artificielle.

Décryptage des tendances observées par Generix au travers de cas d’usages

L’Intelligence Artificielle – IA et la Gen AI s’affichent plus que jamais comme des outils au service de l’excellence opérationnelle et de l’anticipation grâce à des algorithmes performants de prédiction permettant la simulation.

De leur côté, les calculs d’optimisation qui s’appuient sur la Recherche Opérationnelle bénéficient de la capacité de puissance des infrastructures IT, disponibles à la demande dans le Cloud, pour délivrer des résultats exceptionnels en des temps records tout à fait compatibles avec le rythme des opérations logistiques et transport.

Partageons quelques tendances 2025 au travers de cas d’usages de ces technologies en Supply Chain :

Les automates et robots en entrepôt

Ils sont bourrés d’IA et de capteurs de données (IoT – Internet of Things) afin de pouvoir reproduire, sans jamais ni ne se lasser ni se fatiguer, des tâches très répétitives que les humains ne peuvent assurer avec autant de fiabilité sur la durée. L’automatisation, quelle que soit sa forme, continue à se déployer dans les entrepôts et apporte flexibilité et productivité aux opérations logistiques. Les robots reproduisent de mieux en mieux les gestes et processus de décision humains, sont moins coûteux et leur mise en place devient plus simple et plus rapide.

La computer vision

Voici une autre technologie, qui, comme les robots, remplace l’humain sur des tâches pénibles, répétitives, sans valeur ajoutée. Mentionnons par exemple le comptage pour les inventaires ou encore les opérations de contrôle de conformité et de qualité des réceptions ou des expéditions. Encore peu déployé en logistique, le contrôle par l’IA est l’un des cas d’usage le plus fréquent dans l’industrie. Il permet de réduire considérablement le coût de la non-qualité et diminue le risque pour l’entreprise.

L’analyse avancée

Ce domaine vise à croiser toutes les données disponibles ou collectées expressément pour comprendre les phénomènes qui impactent la performance. Les modèles d’analyse avancée sont entrainés pour apprendre les comportements adaptés puis ils contrôlent les données d’exécution afin d’alerter par anticipation sur les risques de dérives en les comparant à un standard. Seule une IA peut surveiller cet énorme volume de données, en déduire des risques opérationnels par anticipation et prévenir les managers en temps utile pour limiter les impacts d’une dérive de comportement sur la performance. Actuellement, les analyses utilisent des interfaces graphiques en 3D pour représenter les opérations et les alertes sous forme de HeatMap. Une deuxième phase consistera à apprendre aux modèles à appliquer eux-mêmes les actions correctrices et à modifier le paramétrage des logiciels d’exécution.

La planification et l’anticipation

La Logistique 4.0 c’est aussi passer de l’ère de l’hyper réactivité, coûteuse et épuisante pour les équipes, à un mixte avec la planification et l’anticipation, et de ce fait appréhender la discipline de la prévision. Les algorithmes d’IA permettent de prédire des volumes de charge de travail : réception ou préparation en entrepôt, flux transport. Ces prédictions constituent la base de 2 leviers d’amélioration des performances logistiques et transport : la planification et la simulation. Ces algorithmes de simulation, connectés à des représentations graphiques 3D et un bon nombre de paramètres décrivant les contraintes opérationnelles, forment le socle des jumeaux numériques, dont l’aboutissement de manière industrielle interviendra certainement post 2025. En attendant, ils permettent d’établir le planning des ressources, et c’est déjà beaucoup surtout dans des géographies où l’on peine à recruter et fidéliser.

Ces exemples ne sont pas exhaustifs des technologies dont on observera le déploiement en 2025 et les années suivantes. On pourrait aussi mentionner les véhicules autonomes et nombres de sujets d’optimisation des opérations en entrepôt comme le slotting, le task interleaving, le colisage, le remplissage des camions ou l’organisation des tournées de livraison. Autant de cas d’usage prometteurs d’une efficience encore jamais atteinte.

La GenAI va de son côté contribuer à accélérer la montée en compétence des logisticiens, tant sur le métier que sur l’usage des solutions IT.

Femmes en supply chain qui discutent autour de l'intelligence artificielle

Les conseils pour ne pas rater le «train» en 2025

Mais avant de tous partir à la plage et de laisser l’AI gérer les opérations à votre place, il convient d’ajouter deux observations.

On observe une montée en maturité des entreprises face aux sujets relatifs à l’IA, tant chez les utilisateurs que chez les offreurs de solutions.

Il s’agit notamment de la prise de conscience de la nécessité de s’organiser pour maintenir la performance des algorithmes dans la durée. Les modèles de Machine Learning doivent continuer à être entrainés pour apprendre à s’adapter à des comportements ou phénomènes inédits dans leurs précédentes phases d’apprentissage, au risque de les voir “halluciner”, ce qui veut dire qu’ils se mettent à proposer n’importe quoi… vraiment n’importe quoi. Entre les phases d’entrainement des modèles, il convient également de surveiller un certain nombre d’indicateurs de mesure de la qualité des résultats fournis par l’IA.

Avec la GenAI notamment, on retient aussi la nécessité de mettre en place une gouvernance de la donnée et une formation des personnes ayant recours à ces outils. Cela leur permet de tirer le meilleur profit de ces technologies, de prendre conscience des sujets d’éthique de la donnée ou de l’IA et enfin d’éviter que les données de l’entreprise ne se retrouvent en libre accès sur internet ou ne soient utilisées gracieusement pour entrainer des modèles qui pourraient profiter à la concurrence.

Face au ralentissement ou à la crise vécue actuellement par certains secteurs d’activité, nombreuses sont les entreprises qui cherchent à se transformer, soit par nécessité, soit par anticipation.

La digitalisation des processus de l’entreprise, ou transformation digitale, constitue un levier de génération de cash et libère les compétences nécessaires à l’établissement et à la mise en œuvre des stratégies de l’entreprise. Elle contribue ainsi à la pérenniser.

Alors, en 2025, n’attendons pas la crise …