Cas d’emploi d’Intelligence Artificielle : Ce que font les Leaders Supply Chain

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Cas d'emploi d'Intelligence artificielle dans la supply chain : que font les leaders ?

Lorsque nous avons demandé à 1 000 professionnels de la supply chain ce dont ils avaient le plus besoin pour implémenter des cas d’emploi d’intelligence artificielle, une réponse est arrivée en tête :

« Montrez-moi des cas d’emploi d’intelligence artificielle qui fonctionnent. » (télécharger le livre blanc de l’enquète ici)

Voici donc 3 exemples concrets : un succès, un projet en cours, et une leçon tirée.

Nestlé UK & Ireland, avec des partenaires industriels et le soutien de Google Cloud, a piloté un projet ambitieux pour réduire le gaspillage alimentaire à grande échelle. En exploitant le machine learning pour suivre en temps réel les surplus, l’usine a pu réorienter des produits consommables vers des associations plutôt que de les jeter. Ce fut à la fois une initiative RSE et une optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Des articles de The Guardian et ESM Magazine indiquent que les essais pourraient éviter jusqu’à 1 400 tonnes de CO₂ et économiser 14 M£ si déployés sur plusieurs sites.

Résultats :

  • 87 % de gaspillage alimentaire comestible en moins sur deux semaines d’essai.
  • Jusqu’à 700 tonnes de surplus redistribuées (environ 1,5 million de repas).
  • Environ 1 400 tonnes de CO₂ évitées et ~14 M£ d’économies si passage à l’échelle.

À copier :

  • Commencer par un goulot d’étranglement étroit et à fort rendement (surplus comestible).
  • Instrumenter la ligne, créer des signaux temps réel, boucler avec opérations + ONG/logistique.
  • Suivre la valeur avec un tableau de bord unique (repas, CO₂, économies en £).

Technologie : IA analytique sur Google Cloud (BigQuery, Vertex AI)

Complexité : Moyenne

Walmart développe l’une des plus grandes applications retail de jumeaux numériques. En créant des répliques IA de magasins et centres de distribution, Walmart peut tester des aménagements, optimiser l’allocation des équipes, et prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent. Ce passage du réactif au proactif s’étend à la logistique et aux opérations retail. Comme l’expliquent Walmart Corporate News et Willow Inc., des centaines de pannes potentielles ont été détectées sur des sites pilotes, et un playbook de déploiement reproductible est en cours de construction.

Concrètement :

  • Alertes de maintenance prédictive pour les techniciens (ex : risque de panne d’un frigo ou convoyeur).
  • Simulations d’agencement/merchandising avant tout déplacement physique.
  • Connexion croissante avec l’ordonnancement des tournées, les effectifs et le réapprovisionnement.

À copier :

  • Lancer un jumeau bac à sable sur un site, prouver 1 à 2 résultats (pannes évitées, heures de main-d’œuvre économisées).
  • Connecter quelques flux temps réel (IoT, WMS, POS).
  • Étendre seulement après l’émergence d’un playbook reproductible.

Technologie : IA prédictive + analytique sur plateforme de jumeaux Willow

Complexité : Élevée

Johnson & Johnson a initialement lancé près de 900 pilotes de génération IA dans ses opérations mondiales, mais seule une fraction a eu un impact notable. L’entreprise a appris qu’il fallait une focalisation plus nette et une gouvernance alignée sur les fonctions métiers. En se concentrant sur des domaines à forte valeur comme la supply chain, la découverte de médicaments et les outils d’assistance employés, J&J a obtenu des résultats mesurables. The Wall Street Journal et PYMNTS décrivent comment ce pivot a permis de prioriser des projets délivrant 80 % de la valeur, tout en coupant les efforts redondants.

Ce qui a changé :

  • Passage de « mille pilotes » à un portefeuille ciblé sur des domaines à forte valeur (dont la supply chain).
  • Gouvernance rapprochée des fonctions les mieux placées pour juger la valeur (commercial, supply chain, R&D).
  • Remplacement des cas où l’analytique classique ou l’automatisation surperformait la GénIA.

À copier :

  • Traiter la GénIA comme un sous-ensemble de votre boîte à outils analytique, ne l’utiliser que lorsqu’elle gagne vraiment.
  • Installer un « value gate » : indicateur cible clair, jalons limités dans le temps, décision stop/scale.

Technologie : IA générative sur copilotes internes Complexité : Simple

À retenir

Les leaders de la supply chain apprennent que l’adoption de l’IA n’est pas d’expérimenter partout, mais de prouver de la valeur aux bons endroits. Démarrer petit, cibler les zones à fort rendement, passer à l’échelle seulement quand un playbook reproductible est établi.

Sources

Quel est un cas d’emploi d’Intelligence réussi en supply chain ?

Nestlé a réduit de 87 % le gaspillage alimentaire comestible en deux semaines grâce au machine learning sur Google Cloud, avec un potentiel d’économies de 14 M£ et 1 400 tonnes de CO₂ évitées si passage à l’échelle.

Comment Walmart utilise-t-il l’IA avec les jumeaux numériques ?

Walmart crée des répliques pilotées par l’IA de magasins et CDC pour tester des aménagements, prédire des pannes, et optimiser les opérations. Les pilotes ont déjà signalé des centaines de pannes potentielles.

Quelle leçon J&J a-t-il tirée de la GenIA ?

900 pilotes diluaient la valeur. En se concentrant sur des domaines à forte valeur et en alignant la gouvernance, J&J a obtenu 80 % de la valeur avec moins de projets mais mieux ciblés.

Quels schémas communs les dirigeants peuvent-ils répliquer ?

Démarrer petit, prouver 1 à 2 résultats, connecter des données live, définir des métriques claires, passer à l’échelle seulement avec un playbook reproductible.

Quel est l’essentiel à retenir ?

Le succès vient de cas d’usage à fort rendement, d’éviter la surcharge de pilotes, et de traiter l’IA comme un outil stratégique avec une gouvernance claire.

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