L'IA réécrit la chaîne d'approvisionnement grâce aux modèles prédictifs

Avec le numérique qui transforme le temps et la logique des processus commerciaux, l'intelligence artificielle est imposée comme un outil stratégique pour les entreprises qui souhaitent améliorer la compétitivité et faire face aux défis du marché avec sensibilisation et actualité. Un secteur dans lequel la contribution de l'IA peut exercer un potentiel perturbateur est celle de la chaîne d'approvisionnement, aujourd'hui de plus en plus exposée aux pressions non publiées: volatilité du marché, rupture des actions, durabilité environnementale et nouvelles mesures liées à la conformité ESG. Il ne s'agit pas seulement d'optimiser les processus mais de collecter des données, de générer des informations utiles, de corréler les indicateurs et d'anticiper les problèmes critiques.

Chaîne d'approvisionnement et durabilité: nouveaux KPI et modèles de prise de décision

Ces dernières années, la chaîne logistique est devenue un nœud critique: la gestion des ruptures de stock et des surstocks, la rareté des matières premières et les interruptions des flux d'approvisionnement ont mis des modèles traditionnels en crise. Dans le même temps, l'attention croissante à l'ESG de la conformité, et en particulier à la portée 3, a rendu nécessaire de repenser le KPI de référence, y compris les variables de risque géopolitique, technologique et environnementale aux côtés de celles les plus ordinaires de prévisions pour les indices de rotation des entrepôts, le stock et la marge.

Pour les entreprises, il n'est plus suffisant pour mesurer, mais il est nécessaire de réagir en temps réel en comprenant les corrélations entre les performances opérationnelles et les événements externes: pour cette raison, nous avons mis en place une approche basée sur l'intégration des données et l'analyse prédictive, ainsi que sur l'utilisation de l'IA générative à l'appui de décisions plus éclairées.

L'ABC prédictif: de la matrice à l'action

L'une des solutions est lePrédictifservice intégré dans le Plateforme de technologie d'entreprise de sève. La solution vous permet d'analyser les mouvements de l'entrepôt, en intégrant les données de l'ERP et en construisant des matrices ABC avancées, en fonction de la valeur, du stock et de la rotation.

L'innovation ne se limite pas à la classification: grâce aux modèles prédictifs et au modèle grand langage (LLM), le système est capable de suggérer des actions opérationnelles sur des matériaux spécifiques, en rapportant des risques possibles de rupture de stock ou d'actions excessives. Chaque code est associé à une prévision de l'indice de rotation, via les modèles « Arima » Pour l'analyse des séries chronologiques et la simulation des conséquences de toute politique d'approvisionnement ou de tarification.

La valeur ajoutée réside dans la capacité de corréler ces données opérationnelles avec des sources externes, telles que les agences de notation ou les outils de analyse des sentimentspour également évaluer l'impact potentiel des risques géopolitiques, environnementaux ou technologiques.

C'est ainsi que la décision d'acheter une matière première ou de modifier la stratégie de vente peut être prise en charge par des données qui vont au-delà du périmètre de l'entreprise.

Cycle de conversion de trésorerie intelligent, au-delà des chiffres

Une autre solution développée aborde un thème typique du financement des entreprises dans une perspective sans précédent, le cycle de conversion de trésorerie intelligent. Le cycle de conversion de l'affaire, qui mesure le temps pris par une entreprise pour convertir les investissements en actions et autres ressources en flux de trésorerie dérivant des ventes, est calculé avec des formules classiques mais enrichie par de nouvelles fonctionnalités intelligentes.

L'application permet non seulement de surveiller les jours de recoins moyens, de paiement et d'inventaire, mais aussi d'identifier les anomalies, de visualiser les tendances et, surtout, d'hypothèse des prévisions sur les évolutions futures. Les modèles prédictifs développent donc l'historien pour anticiper les tendances, puis explorer les corrélations entre les variables.

L'innovation, cependant, consiste en la capacité de connecter les données financières aux risques environnementaux et externes, liés aux investissements dans une perspective ESG.

Par exemple, l'augmentation des jours moyens des stocks pourrait être liée à une politique de réapparition précise avec la gestion des émissions de CO₂. Cela ouvre des scénarios dans lesquels la logistique se connecte au contrôle de la gestion, en portant de nouvelles questions stratégiques: vaut-il la peine de sacrifier l'efficacité des entrepôts pour réduire l'impact environnemental?

Une politique de paiement est-elle durable qui améliore le cycle de trésorerie mais compromet les relations avec les fournisseurs pour les choix «verts»?

Vers un nouveau modèle de confiance basé sur les données

Ces solutions se déplacent le long d'une ligne de frontière entre les opérations, la finance et la conformité ESG, brisant les barrières traditionnelles entre les fonctions de l'entreprise et promouvant l'évolution vers leReportage intégré.

Selon notre vision, la technologie est le principal outil pour rendre les processus explicables. L'objectif est donc non seulement de prédire, mais d'expliquer la raison d'une prévision, fournissant des outils concrets pour agir. Dans un contexte dans lequel les décisions sont souvent basées sur l'expérience ou la confiance personnelle, comme cela se produit lorsque nous ne comptons que sur des expériences à long terme, l'intelligence artificielle est proposée comme un élément de soutien rationnel et transparent, capable de justifier ses recommandations et d'améliorer la qualité des décisions.

L'avenir de la chaîne d'approvisionnement est basé sur les données

Il n'y a toujours pas d'utilisateurs matures mais la direction est claire: les entreprises recherchent des solutions qui peuvent supprimer la dette technologique, renforcer la confiance dans les données et générer des services élevés. L'intelligence artificielle, dans ses variations normatives et génératives, représente une nouvelle réponse aux nouveaux problèmes, qui nécessitent des méthodologies et des approches.

Notre expérience montre comment il est possible de soutenir les entreprises sur une voie qui commence à partir des données, passe par l'IA et atteint des conclusions explicables. Une nouvelle perspective qui implique l'ensemble de l'entreprise, l'environnement où elle opère et les personnes qui y participent.

Les chiffres, aussi précisés qu'ils puissent paraître, sont toujours contextuels.

Leur interprétation nécessite une compréhension profonde du modèle commercial, du contexte concurrentiel, de la gouvernance d'entreprise et de la dynamique sectorielle. Dans un monde de plus en plus complexe et interconnecté, la capacité d'intégrer des analyses quantitatives et qualitatives devient un avantage concurrentiel crucial.