L’Apport de l’Intelligence Artificielle à la Gestion de la Chaîne d’Approvisionnement : Applications, Enjeux et Perspectives

Résumé

Cet article examine comment l’intelligence artificielle (IA) transforme la gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM) à travers des applications concrètes. L’IA permet une collecte et une analyse plus efficaces des données, tout en renforçant les processus décisionnels et les capacités de modélisation (Ivanov & Dolgui, 2020). Les techniques comme l’apprentissage automatique et le traitement du Big Data offrent des solutions robustes à des problématiques complexes telles que la prévision de la demande, la gestion des stocks ou encore l’optimisation des flux logistiques (Chopra & Meindl, 2020 ; Kamble, Gunasekaran & Gawankar, 2020).  L’intégration de ces technologies permet aussi une meilleure résilience des chaînes d’approvisionnement face aux perturbations (Christopher & Peck, 2004). Par ailleurs, l’IA contribue à améliorer la visibilité globale de la chaîne via le traitement du langage naturel (NLP) et les agents intelligents (Mikalef et al., 2020). Toutefois, plusieurs défis persistent, notamment en matière de transparence algorithmique, de gouvernance des données et d’éthique (LeCun, Bengio & Hinton, 2015). L’article conclut en proposant des perspectives pour une adoption plus stratégique de l’IA dans la SCM, tout en soulignant les enjeux liés à son déploiement opérationnel.