Les 20 meilleurs outils d'IA pour la chaîne d'approvisionnement avec exemples

De la prévision de la demande et de l'optimisation des stocks à la livraison du dernier kilomètre et aux négociations avec les fournisseurs, l'IA permet aux entreprises de la chaîne d'approvisionnement de traiter des données complexes, de réagir plus rapidement aux perturbations et de prendre des décisions plus éclairées sur les réseaux mondiaux.

Découvrez les 20 meilleurs outils d'IA pour la chaîne d'approvisionnement et apprenez comment ils utilisent l'IA pour répondre aux défis concrets et améliorer les performances dans des domaines tels que la planification, l'automatisation, la visibilité et les opérations logistiques.

Comparatif des 20 meilleurs outils d'IA pour la chaîne d'approvisionnement

Critères de sélection des fournisseurs : nous avons inclus les entreprises comptant 50 employés ou plus afin d'indiquer une présence plus forte sur le marché. Les fournisseurs sont classés en fonction du nombre d'employés.

Remarque : beaucoup de ces entreprises relèvent de plusieurs catégories. Comme les entreprises d'IA pour la chaîne d'approvisionnement se chevauchent souvent en matière de planification, d'automatisation et de visibilité, chacune a été incluse sous son principal cas d'utilisation, là où ses solutions ont le plus d'impact.

Planification et prévision

Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises mondiales utilisent souvent des outils de planification et de prévision pour aligner les ventes, les opérations et la finance. Ils sont particulièrement pertinents pour optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement sur des marchés volatils et améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement.

Blue Yonder

Blue Yonder propose une plateforme d'IA intégrée qui couvre la planification de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des stocks et le transport. La plateforme combine les données des partenaires commerciaux pour permettre une prise de décision en temps réel et améliorer la visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple réel : DHL optimise les processus de transport pour réussir

DHL, l'une des plus grandes entreprises de logistique au monde, devait améliorer sa gestion des opérations de transport et d'entrepôt. L'entreprise a été confrontée à plusieurs défis :

• Équilibrer les coûts de transport, les coûts d'entrepôt et les niveaux de service sur ses vastes réseaux logistiques.
• Fournir des solutions plus rapides et plus flexibles pour les projets clients.
• Identifier les opportunités de consolidation et évaluer les scénarios de coûts pour améliorer l'efficacité.
• Soutenir la gestion de la chaîne d'approvisionnement avec des outils capables de simuler les règles métier, les contraintes et la demande des clients.

En s'appuyant sur les solutions de chaîne d'approvisionnement de Blue Yonder, DHL a adopté des outils avancés de modélisation et de conception de réseau pour analyser les processus de transport. Ces outils ont permis à DHL de :

• Comparer les scénarios de coûts et comprendre leur effet sur les niveaux de service.
• Créer des solutions tactiques pour la gestion du fret et les opérations d'entrepôt.
• Utiliser l'analyse de données pour évaluer les règles métier, les contraintes et les exigences de demande.
• Améliorer la prise de décision en offrant une visibilité sur les coûts de transport et d'entrepôt.

DHL a fait état d'améliorations mesurables de la performance de sa chaîne d'approvisionnement :

• 7 % d'économies directes réalisées grâce à une meilleure utilisation des véhicules et à la consolidation des arrêts.
• 15 % d'économies pour un client de détail basé aux États-Unis en optimisant les paramètres de livraison, de flotte et de localisation.
• Réduction des coûts de transport pour les secteurs de la fabrication, du commerce de détail et des biens de consommation.
• Meilleure capacité à modéliser des scénarios, à identifier des opportunités de consolidation et à prendre des décisions fondées sur les données grâce à des informations prédictives.¹

Kinaxis

Les agents IA Maestro de Kinaxis sont conçus pour analyser les données et soutenir l'exécution. Ils évaluent les conséquences de différentes décisions, mettent en évidence les alternatives disponibles et présentent les résultats prédits. Une fois qu'un plan d'action est confirmé, les agents peuvent exécuter les étapes approuvées au sein de la même plateforme.

Cela réduit les retards dans les processus métier, améliore l'efficacité opérationnelle et permet aux organisations d'optimiser à la fois les opérations d'entrepôt et la gestion du transport sans basculer entre plusieurs systèmes.

Exemple réel : une entreprise de services pharmaceutiques améliore la prévision de la demande et la fiabilité de l'approvisionnement

Une entreprise de services pharmaceutiques de premier plan opérant dans les Amériques, en Europe et en Asie-Pacifique était confrontée à des difficultés récurrentes pour aligner la demande des clients sur les livraisons des fournisseurs. Ses prévisions internes reposaient sur des modèles statistiques qui ne tenaient pas compte des variations saisonnières de la demande ni des lancements de produits. Cette visibilité limitée a entraîné des ruptures de stock sur 25 sites et a réduit la performance globale de la chaîne d'approvisionnement.

L'entreprise a identifié trois objectifs clés pour améliorer sa planification de la chaîne d'approvisionnement :

• Accroître la précision des prévisions et la régularité de l'approvisionnement.
• Réduire les ruptures de stock pour améliorer l'expérience des patients.
• Renforcer la collaboration avec les fournisseurs en partageant des données de chaîne d'approvisionnement plus fiables.

En l'espace de trois mois après l'adoption de Maestro, l'équipe de planification est passée d'un horizon de prévision d'une semaine à un horizon de planification de 18 mois. Le système a intégré les lancements de produits, les changements de couverture d'assurance et les signaux d'offre et de demande en temps réel. Les principaux résultats ont été les suivants :

• Augmentation de 47 % de la précision des prévisions.
• Réduction de 14 % des stocks disponibles.
• Amélioration de 34 % de la rotation des stocks.
• Réduction significative des annulations de commandes de patients grâce à la disponibilité des produits.²

Figure 1 : Tableau de bord de création de scénarios de Maestro.³

o9 Solutions

o9 exploite son Digital Brain pour coordonner la planification en aval et en amont, en mettant l'accent sur la planification intégrée des activités, la prévision de la demande et l'optimisation des stocks dans de multiples fonctions des opérations de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple réel : un fabricant de biens d'équipement améliore la prévision et la planification avec o9

Un fabricant de premier plan dans le secteur de la manutention du fret et des charges devait renforcer ses capacités de planification de la chaîne d'approvisionnement. L'entreprise manquait d'outils de prévision avancés et s'appuyait sur les carnets de commandes comme principal moteur de décision. Cela créait des lacunes de visibilité, limitait la collaboration entre les parties prenantes et empêchait l'équipe financière de relier les plans de demande aux prévisions de revenus. Les longs délais de livraison dans un modèle économique de configuration à la commande réduisaient également la satisfaction des clients.

L'entreprise a adopté l'o9 Digital Brain, une plateforme propulsée par l'IA qui prend en charge la planification de bout en bout. Les fonctionnalités mises en œuvre comprenaient :

• Planification de la demande, planification de l'approvisionnement, planification des ventes et des opérations (S&OP), optimisation des stocks et ordonnancement de la production.
• Intégration avec l'ERP (SAP HANA, Infor LN), le CRM (Salesforce) et le TMS (Oracle).
• Une tour de contrôle offrant une visibilité en temps réel sur la demande, l'offre et les stocks.
• La planification basée sur Excel a été remplacée par le système intégré d'o9, créant un environnement collaboratif entre les parties prenantes et améliorant l'exactitude des données de la chaîne d'approvisionnement.

En tirant parti des capacités d'IA d'o9 dans la chaîne d'approvisionnement, l'entreprise a obtenu :

• Une précision accrue des prévisions.
• Une réduction des pénuries de composants grâce à une meilleure planification des matériaux clés.
• Une efficacité améliorée des processus de planification et une réduction de l'effort manuel.
• Une meilleure capacité à simuler des scénarios, permettant des décisions fondées sur les données pour les opérations mondiales.⁴

Figure 2 : Graphique montrant les principes de fonctionnement du Digital Brain d'o9.⁵

E2open

E2open fournit un écosystème de chaîne d'approvisionnement connecté avec l'IA couvrant la planification, l'exécution et le commerce. Sa plateforme englobe la prévision de la demande, la planification de l'approvisionnement et la collaboration sur les réseaux mondiaux de chaînes.

Exemple réel : un fabricant de confiseries améliore la prévision grâce à la détection de la demande

Un fabricant mondial de confiseries, opérant dans plus de 80 pays et employant plus de 34 000 personnes, était confronté à des difficultés dans son processus de planification de la demande.

L'entreprise a mis en œuvre E2open Demand Planning et E2open Demand Sensing dans le cadre de sa transformation de la planification. Les principaux aspects comprenaient :

• Des prévisions statistiques hebdomadaires propulsées par des modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.
• L'intégration des données de point de vente et des données externes de la chaîne d'approvisionnement pour créer des prévisions quotidiennes précises.
• L'automatisation des tâches de prévision libère les planificateurs afin qu'ils se concentrent sur des tâches plus stratégiques.
• Le déploiement a commencé en Amérique du Nord et s'est étendu à l'Asie-Pacifique et à l'Europe, créant une approche unifiée de la planification de la chaîne d'approvisionnement entre les régions.

En tirant parti de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement grâce à E2open, le fabricant de confiseries a obtenu des améliorations mesurables des opérations de la chaîne d'approvisionnement :

• La précision des prévisions s'est améliorée de plus de 23 %.
• La productivité des planificateurs a augmenté à mesure que les tâches répétitives étaient automatisées.
• Le stock de sécurité et les performances de réapprovisionnement se sont améliorés.
• La standardisation des processus sur les sites mondiaux a réduit le traitement des exceptions et facilité l'adoption des meilleures pratiques.⁶

Figure 3 : Assistant de chaîne d'approvisionnement par E2open.⁷

LevaData

LevaData analyse les données du marché et les signaux de risque d'approvisionnement pour soutenir le sourcing stratégique et la planification de l'approvisionnement, permettant des informations prédictives sur les marchés fournisseurs et les tendances de prix.

Exemple réel : un fabricant mondial améliore son sourcing avec LevaData

Un fabricant mondial qui dépendait fortement de partenaires externes pour s'approvisionner en pièces non stratégiques était confronté à une complexité croissante dans ses opérations de chaîne d'approvisionnement. Une visibilité limitée des coûts rendait difficile l'évaluation des prix des fournisseurs, l'identification de références concurrentielles et le maintien de la rentabilité dans ses activités de sourcing.

Grâce à la mise en œuvre des solutions de chaîne d'approvisionnement de LevaData, le fabricant a obtenu :

• $14 millions de dollars d'économies sur les opérations de sourcing.
• Une compétitivité des prix améliorée grâce à une analyse comparative précise des coûts.
• Des marges et une rentabilité plus élevées grâce à l'intégration de l'analytique dans les pratiques de sourcing.⁸

Zycus

Zycus propose une suite source-to-pay pilotée par l'IA qui combine l'analyse des fournisseurs, la gestion des contrats et la prévision des achats avec des capacités de planification de la chaîne d'approvisionnement.

• Négociations autonomes : les agents IA gèrent les négociations tactiques, analysent les offres et sélectionnent les fournisseurs, garantissant des prix compétitifs tout en maintenant la conformité.
• Découverte de fournisseurs et gestion des risques : la plateforme identifie les fournisseurs appropriés, évalue les risques et automatise les événements de sourcing pour améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement.
• Optimisation des coûts et analyse comparative : fournit des données en temps réel et des informations pilotées par l'IA sur les prix et détecte des opportunités d'économies.
• Gestion des demandes : simplifie les demandes d'achat via des interfaces conversationnelles, en appliquant la conformité aux politiques en temps réel et en améliorant l'expérience utilisateur.
• Analyse des catégories et des dépenses : offre des informations sur les habitudes de dépenses, la performance des contrats et la gestion des fournisseurs, soutenant une performance renforcée de la chaîne d'approvisionnement.

Figure 4 : Agent d'IA générative Merlin pour les négociations autonomes.

Stocks et achats

Les solutions d'IA pour la gestion des stocks et les achats se concentrent sur la gestion des stocks, l'optimisation des stocks et les décisions de sourcing. Ces systèmes soutiennent une gestion intelligente des stocks en équilibrant disponibilité, coût et risque dans l'ensemble des opérations de la chaîne d'approvisionnement.

Elles sont couramment utilisées par les professionnels de la chaîne d'approvisionnement responsables des achats, du réapprovisionnement et de la coordination avec les fournisseurs. Bien appliquées, elles contribuent à réduire les coûts opérationnels tout en améliorant la satisfaction des clients.

Coupa

Coupa, grâce à l'acquisition de la technologie LLamasoft, intègre l'analyse des dépenses, la modélisation de la chaîne d'approvisionnement et la planification. Sa plateforme relie les décisions d'achat aux stocks, au transport et à la modélisation de scénarios.

Exemple réel : Onsemi améliore la planification des ventes et des opérations avec Coupa

Onsemi, fournisseur mondial de composants semi-conducteurs économes en énergie, exploite plus de 25 usines dans le monde. Une visibilité limitée des données sur ces sites rendait difficile la planification de la capacité de production de ses quatre unités opérationnelles.

Les ingénieurs passaient un temps excessif à construire des modèles de chaîne d'approvisionnement, et l'équipe commerciale manquait de directives claires sur les commandes à accepter, rejeter ou sous-traiter. Cette dépendance à l'intervention manuelle ralentissait la prise de décision et réduisait la performance globale de la chaîne d'approvisionnement.

Onsemi a mis en œuvre Coupa Supply Chain Design & Planning, en intégrant les données de contraintes au niveau des machines et des outils de toutes les usines dans une plateforme unique. Les principaux avantages comprenaient :

• 85 % plus rapide de prise de décision grâce à l'accès en temps réel aux données de l'usine.
• Amélioration de l'efficacité du capital de 10 à 15 % en réduisant l'implication inutile des ingénieurs de site.
• Une approche cohérente et standardisée de la planification de la chaîne d'approvisionnement, permettant aux usines mondiales de s'aligner sur la capacité de production.⁹

Figure 5 : Tableau de bord de comparaison de scénarios propulsé par l'IA de Coupa.¹⁰

Verusen

Verusen est spécialisé dans l'optimisation des stocks MRO (maintenance, réparation, révision) à l'aide d'agents IA, de NLP et de la détection des doublons pour réduire les stocks excédentaires et gérer les stocks sur de grands ensembles de SKU.

Pactum IA

Pactum propose des agents de négociation autonomes qui gèrent les conditions fournisseurs et acheteurs, améliorant les résultats des achats en négociant les prix, les SLA et les contrats au nom des utilisateurs.

Exemple réel : Veritiv améliore l'efficacité des fournisseurs de longue traîne avec Pactum

Veritiv, distributeur de produits d'emballage, de fournitures d'installations et d'impression, gère entre 5 000 et 6 000 fournisseurs en Amérique du Nord. Avant d'adopter l'IA agentique de Pactum, l'entreprise souffrait de contrats fournisseurs de longue traîne obsolètes, d'une visibilité limitée sur les données fournisseurs et de processus d'achat inefficaces. Avec 80 % des dépenses concentrées sur 20 % des fournisseurs, la longue traîne était à la fois sous-gérée et financièrement sous-optimale.

Pactum a déployé sa plateforme de négociation autonome pour optimiser la base de fournisseurs de Veritiv :

• Amélioration de l'efficacité des contrats fournisseurs de longue traîne.
• Accès à des données manquantes dans les enregistrements maîtres de Veritiv.
• Opportunités de réaliser des économies sur le coût des marchandises vendues (COGS) et de découvrir de nouveaux partenariats fournisseurs.¹¹

Visibilité et exécution

Les plateformes de visibilité et d'exécution se concentrent sur la visibilité en temps réel sur les chaînes d'approvisionnement et les réseaux logistiques. Ces outils sont utilisés pour la gestion du transport, le suivi des expéditions et la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement.

Ils jouent un rôle essentiel dans la gestion des perturbations de la chaîne d'approvisionnement et le soutien de chaînes d'approvisionnement résilientes en fournissant aux équipes logistiques des données en temps réel sur les transporteurs, les prestataires logistiques et les fournisseurs de services logistiques.

Surgere

La plateforme Interius de Surgere offre une visibilité de la chaîne d'approvisionnement et une gestion des actifs soutenues par l'intelligence artificielle. En s'intégrant à l'architecture Microsoft et à Power BI, Interius permet aux organisations d'analyser les données de la chaîne d'approvisionnement et de prendre des décisions fondées sur des informations fiables.

• Assistant IA Sophia : une interface en langage naturel qui permet aux utilisateurs d'interroger les informations de la chaîne d'approvisionnement, d'interpréter les résultats et de recevoir des recommandations exploitables pour améliorer les opérations de la chaîne d'approvisionnement.
• Alertes opérationnelles : des notifications automatisées signalent les exceptions telles que les actifs sans surveillance ou les processus logistiques irréguliers, aidant les équipes à réagir rapidement.
• Solutions adaptatives : Interius est configurable aussi bien pour les entreprises mondiales que pour les petites structures, offrant des solutions de chaîne d'approvisionnement adaptées à différents niveaux de complexité.

Shipsy

Shipsy propose un tableau de bord de visibilité qui combine l'analytique prédictive et l'optimisation des itinéraires, permettant aux expéditeurs de suivre les envois en temps réel et d'ajuster les itinéraires de manière dynamique.

Exemple réel : Kout Food Group améliore les opérations de livraison avec Shipsy

Kout Food Group (KFG), un fournisseur de services alimentaires au Moyen-Orient, gère plus de 10 marques de restauration rapide, plus de 1 400 livreurs et effectue plus de 8 000 livraisons par heure. Des outils limités pour la planification des livreurs, un manque de visibilité en temps réel sur les performances de livraison et des retards dans le traitement des paiements ont créé des inefficacités et de fréquents échecs de livraison.

KFG a déployé la plateforme logistique propulsée par l'IA de Shipsy pour renforcer ses opérations de chaîne d'approvisionnement. Les principales améliorations des processus logistiques de KFG incluent :

• Réduction de 20 % du délai de livraison moyen.
• Amélioration de 37.5 % de l'efficacité du groupage des commandes.
• Augmentation de 10 % du respect des SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack se concentre sur l'IA de livraison du dernier kilomètre, en fournissant des prédictions d'ETA, le routage des chauffeurs et les communications avec les clients pour améliorer la fiabilité et la transparence des livraisons.

Exemple réel : Spirit Logistics Network améliore la livraison du dernier kilomètre avec DispatchTrack

Spirit Logistics Network, basé dans le New Jersey, fournit des solutions externalisées de logistique de chaîne d'approvisionnement depuis plus de 25 ans, en se spécialisant dans la livraison d'appareils électroménagers et de mobilier sur les marchés nationaux, régionaux et locaux. Pour maintenir des niveaux de service élevés, l'entreprise avait besoin d'un système plus adaptable que son logiciel sur site existant, qui manquait de flexibilité et d'intégration avec les piles technologiques variées des clients.

En s'associant à DispatchTrack, Spirit est passée à une plateforme basée sur le cloud qui a numérisé et modernisé les opérations de livraison du dernier kilomètre :

• Amélioration des performances de ponctualité grâce à des fenêtres de livraison précises et configurables.
• Augmentation de la satisfaction client grâce à un service plus fiable.
• Réduction du besoin de planificateurs d'itinéraires manuels, diminuant l'effort opérationnel.
• Une plus grande efficacité dans le traitement et le groupage des commandes de plusieurs clients.¹³

Pando

La plateforme logistique IA de Pando gère le routage, l'appariement des chargements et le suivi de l'exécution pour soutenir la prise de décision en temps réel dans les opérations de transport.

Exemple réel : un fabricant d'emballages réduit ses coûts de fret avec Pando

Un fabricant américain de premier plan de rubans et de films, opérant dans plus de 30 sites dans le monde avec plus de $10 milliards de chiffre d'affaires, souffrait d'une gestion fragmentée du fret. Des feuilles de calcul manuelles, des systèmes dispersés et une dépendance excessive à un système national de gestion du transport créaient des inefficacités dans le fret international, les achats et les processus financiers.

L'entreprise a déployé la plateforme logistique propulsée par l'IA de Pando, intégrant l'achat de fret, l'exécution et le paiement dans un seul système. En conséquence :

• Réduction de 4 % des dépenses de fret sur l'ensemble des opérations mondiales.
• Augmentation de 80 % de la productivité de l'équipe en éliminant les processus manuels.
• Visibilité unifiée à 100 % sur les expéditions, les tarifs et les performances des transporteurs.¹⁴

Automatisation et robotique

Les entreprises d'automatisation et de robotique se concentrent sur l'automatisation des entrepôts et l'exécution physique au sein des opérations d'entrepôt. Ces solutions sont de plus en plus utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle dans le secteur de la logistique et soutenir des opérations durables en réduisant les déchets et les erreurs.

Elles sont particulièrement pertinentes pour les organisations ayant des besoins de gestion d'entrepôt à grande échelle et des volumes de transactions élevés.

Kargo Technologies

Kargo utilise la vision par ordinateur dans les opérations à quai pour vérifier le fret, garantir l'intégrité des conteneurs et détecter les anomalies, améliorant ainsi l'automatisation et la validation visuelle.

• Numérisation aux portes de quai : automatise la saisie des données des étiquettes de fret lorsque les chariots élévateurs passent par les portes de quai. Cela réduit les erreurs humaines, garantit des systèmes de gestion des stocks précis et améliore le débit en éliminant le besoin de numérisation manuelle.
• Détection des dommages : identifie et signale immédiatement le fret endommagé à la porte de quai. Des alertes en temps réel permettent aux superviseurs de prendre rapidement des mesures correctives, réduisant les perturbations et améliorant la satisfaction client.
• Vérification des expéditions : confirme l'exactitude des expéditions sortantes et entrantes en rapprochant les données de fret des commandes. Le système empêche les erreurs d'expédition, détecte les écarts avant le départ des camions et assure la conformité aux exigences des clients et de l'industrie.
• Vérification des chargements : valide le séquencement des chargements lors des opérations de remorques. En détectant les commandes incorrectes, les chargements mixtes ou les exigences particulières, Kargo garantit des expéditions exactes et ponctuelles.

Vecna Robotics

Vecna déploie des robots mobiles autonomes et une couche de coordination pour automatiser des tâches telles que le transport de matériaux et l'orchestration des flux de travail dans les centres de préparation de commandes.

Exemple réel : les tracteurs ATG de Vecna Robotics dans les opérations de détail

Un détaillant national de produits d'équipement de la maison à prix réduits a déployé les tracteurs ATG de Vecna Robotics pour automatiser le mouvement des matériaux dans son centre de distribution. Fonctionnant sur deux quarts de travail, 23 heures par jour, 7 jours par semaine, le système déplace en continu les chariots entre les zones de chargement et de déchargement pour soutenir des opérations d'entrepôt à fort volume.

En adoptant Vecna Robotics, l'entreprise a obtenu :

• Efficacité en termes de coût de 9 $ de l'heure par robot, générant des économies mesurables.
• Un ROI positif en moins de 8 mois.
• Un fonctionnement continu soutenant un processus de chaîne d'approvisionnement qui exige un débit quasi constant.¹⁵

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Analytique et aide à la décision

Les outils d'analytique et d'aide à la décision se concentrent sur la transformation des données de la chaîne d'approvisionnement en informations exploitables. Ces plateformes sont utilisées dans les processus de la chaîne d'approvisionnement pour soutenir les capacités de prise de décision, le suivi des performances et la planification à long terme de la chaîne d'approvisionnement.

Ils sont souvent présentés comme des outils essentiels pour les professionnels de la chaîne d'approvisionnement cherchant un avantage concurrentiel grâce à une meilleure analyse des données.

CognitOps

CognitOps fournit des analyses pilotées par le ML pour l'optimisation des entrepôts et la planification de la main-d'œuvre, permettant aux installations d'allouer efficacement les ressources humaines et les flux de travail, maximisant ainsi le débit.

Exemple réel : plateforme CognitOps Align au centre de distribution de Medline

Medline, fabricant et distributeur privé de fournitures de santé aux États-Unis, s'est associé à CognitOps pour améliorer les opérations de préparation de commandes dans son centre de distribution de Rialto, en Californie. L'installation, de plus d'un million de pieds carrés et équipée de robotique avancée, était confrontée à des défis complexes pour équilibrer la main-d'œuvre, gérer les flux de travail et respecter des fenêtres de préparation de commandes serrées.

L'entreprise a collaboré avec la plateforme CognitOps Align, qui intègre l'apprentissage automatique et des outils basés sur la simulation pour améliorer les opérations d'entrepôt et soutenir la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Pour Medline, Align devrait :

• Réduire le temps de cycle des commandes et le temps de traitement total.
• Améliorer la vitesse de préparation des commandes tout en maintenant des niveaux de service élevés.
• Fournir une prévision des exceptions en temps réel pour minimiser les perturbations.
• Renforcer la performance globale de la chaîne d'approvisionnement pour soutenir l'amélioration des soins aux patients.¹⁶

Raft

Raft automatise les flux de travail de transit de fret et de documents douaniers à l'aide de l'IA, permettant le traitement des documents, la conformité commerciale et l'optimisation des droits de douane sur les routes maritimes mondiales.

Exemple réel : Navia Freight optimise le traitement des factures avec Raft IA

Navia Freight, une entreprise de fret et de logistique basée à Melbourne, gère le fret maritime, le fret aérien, le dédouanement et les opérations de e-commerce. Ses processus de comptabilité fournisseurs étaient largement manuels, créant des inefficacités dans le traitement de milliers de factures complexes chaque mois. Les erreurs, les retards et les tâches répétitives limitaient la capacité de l'équipe à se concentrer sur des initiatives stratégiques.

Navia Freight a déployé la solution automatisée de finance logistique de Raft IA, qui comprenait :

• Un traitement avancé des documents pour extraire automatiquement les données des factures.
• Des outils de validation des données pour vérifier l'exactitude des informations.
• Des flux de travail automatisés pour optimiser l'approbation des factures et réduire les délais de traitement.

Grâce à cette collaboration :

• Taux d'automatisation de 75 %, avec 35 % des factures ne nécessitant aucune intervention humaine.
• Plus de 3 000 minutes gagnées par mois sur le traitement manuel des documents.
• Une réduction significative des erreurs et des délais de traitement plus rapides.
• Une efficacité opérationnelle améliorée, libérant le personnel pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.¹⁷

7bridges

7bridges propose une automatisation logistique pilotée par l'IA pour orchestrer les opérations de la chaîne d'approvisionnement, en intégrant planification, exécution et surveillance dans un flux unique.

Exemple réel : Philipp Plein améliore l'expérience client et l'efficacité avec 7bridges

La marque de mode de luxe Philipp Plein s'est associée à 7bridges pour moderniser ses opérations de chaîne d'approvisionnement et soutenir sa croissance mondiale. L'entreprise devait améliorer son efficacité tout en développant ses canaux B2C et B2B, réduire les coûts et offrir une satisfaction client supérieure. 7bridges a déployé sa plateforme de gestion de la chaîne d'approvisionnement propulsée par l'IA pour :

• Automatiser les déclarations d'exportation pour les expéditions internationales de grande valeur afin de réduire les retards et les coûts.
• Étendre les opérations B2C pour optimiser également la logistique B2B.
• Soutenir les processus d'achat par la simulation et l'analytique pour améliorer les décisions logistiques.
• Offrir une visibilité et un contrôle sur les performances d'entreposage et de livraison.

Les résultats du partenariat sont :

• Plus de 2 millions d'euros d'économies annuelles, avec un 17x ROI.
• Environ 5 % des coûts récupérés provenant de factures contestées ou erronées.
• Expérience client améliorée grâce à des livraisons plus rapides et plus fiables.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, développé par Pallet, est une plateforme propulsée par l'IA conçue pour gérer des tâches logistiques répétitives à fort volume. Conçue spécialement pour les opérations de la chaîne d'approvisionnement, elle automatise le traitement des documents, la saisie de données et l'exécution des flux de travail dans les systèmes de transport et d'entrepôt, aidant les équipes logistiques à réduire les coûts et à améliorer l'efficacité.

Capacités clés

• Automatisation des documents : lit des documents logistiques non structurés, y compris les connaissements (BOL), preuves de livraison (POD), demandes de devis (RFQ) et avis d'expédition avancés (ASN). S'adapte à des formats variés grâce à l'intelligence artificielle et à la vision par ordinateur.
• Exécution des flux de travail : fonctionne directement dans les systèmes de gestion du transport (TMS), les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) et les portails tiers, en automatisant les tâches basées sur des clics sans remplacer les processus existants.
• Application des règles métier : applique des règles spécifiques à l'entreprise aux exceptions telles que des adresses incorrectes ou des documents manquants, en transmettant les cas non résolus à des opérateurs humains.
• Intégration système : se connecte aux e-mails, aux bases de données, à Microsoft Teams et à d'autres applications métier, garantissant la compatibilité dans le secteur de la logistique.

Augment (Augie)

Augment fournit un coéquipier IA pour le cycle order-to-cash, automatisant le rapprochement des factures, la résolution des litiges et le recouvrement afin de réduire les retards dans les flux de travail financiers.

Exemple réel : Armstrong Transport Group augmente la productivité avec Augie

Armstrong Transport Group, un courtier en fret, était confronté à de faibles marges et à un épuisement croissant des employés. Les opérateurs géraient de 50 à 70 chargements par jour tout en traitant plus de 400 e-mails et en naviguant sur plus de 20 portails, ce qui rendait difficile la montée en charge sans augmenter les effectifs.

Armstrong a déployé Augie, un coéquipier logistique propulsé par l'IA intégré à Slack, à l'e-mail et à son système de gestion du transport (TMS). Augie a automatisé les flux de travail logistiques répétitifs, notamment :

• La lecture et la réponse aux e-mails.
• La création et le suivi des chargements dans le TMS.
• Le contrôle et la négociation avec les transporteurs.
• La collecte et la validation des preuves de livraison (POD).
• La remontée des exceptions et des mises à jour d'expédition en temps réel.

En conséquence, Armstrong a obtenu :

• De 40 à 60 % de manipulations en moins par chargement, réduisant la charge de travail des opérateurs de près de moitié.
• Des cycles de facturation accélérés de 8 jours, réduisant les retards de facturation et améliorant les flux de trésorerie.
• Le doublement du nombre de chargements que chaque proxy pouvait gérer.
• Les opérateurs ont gagné plus de temps pour les initiatives de satisfaction client et les relations avec les transporteurs.¹⁹

Comment choisir un fournisseur d'IA pour la chaîne d'approvisionnement

Le choix parmi les entreprises d'IA pour la chaîne d'approvisionnement dépend de la maturité organisationnelle, du périmètre opérationnel et de la préparation des données. Les initiatives d'IA dans la chaîne d'approvisionnement apportent le plus de valeur lorsqu'elles sont alignées sur des priorités métier claires.

Taille et complexité de l'entreprise :

• Les jeunes entreprises de la chaîne d'approvisionnement et les entreprises de taille intermédiaire bénéficient souvent de solutions d'IA modulaires pour la chaîne d'approvisionnement.
• Les entreprises mondiales peuvent nécessiter une personnalisation plus poussée et des services gérés.

Maturité des données :

• Des données limitées favorisent les outils de visibilité et d'analytique.
• La planification avancée et l'optimisation des stocks nécessitent des données historiques cohérentes.

Budget et mise en œuvre :

• Les outils de visibilité et d'analytique offrent souvent des retours plus rapides.
• L'automatisation et la robotique impliquent des coûts initiaux plus élevés.

Intégration et adoption :

• Évaluez la compatibilité avec les systèmes de planification des ressources d'entreprise, de gestion du transport et de gestion des entrepôts.
• Évaluez le support du fournisseur en matière de services de conseil, d'intégration et de gestion du changement.

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}

Liens de référence

1.

DHL saves 7% on transportation costs through better optimization of vehicles

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

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Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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