Les données numériques et l'IA minimisent les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et contribuent à bâtir une économie durable.

Après trois années de perturbations commerciales sans précédent, les grands modèles de langage et l'IA générative sont apparus à point nommé pour aider les gouvernements et les entreprises à gérer les chaînes d'approvisionnement complexes du monde .

« Dans les années à venir, nous verrons des analyses prédictives plus précises, grâce à l’intégration des données issues de chaque étape de la chaîne d’approvisionnement », a déclaré Julie Gerdeman, PDG d’Everstream Analytics, société spécialisée dans l’évaluation des risques liés à la chaîne d’approvisionnement. « L’automatisation des processus décisionnels permettra de réduire les risques et les perturbations, et de créer des chaînes d’approvisionnement résilientes et adaptables. »

De meilleures données

L'analyse des données commerciales est une tâche complexe. Ces ensembles de données non structurés, composés de centaines de millions d'enregistrements d'expéditions, sont dispersés entre d'innombrables filiales et services de transport de marchandises, ce qui rend le traitement et le tri sujets aux erreurs et très laborieux.

Avantages de l'IA pour la chaîne d'approvisionnement.

Par exemple, les sociétés privées de données commerciales peuvent utiliser des outils d'apprentissage automatique pour reconnaître les modèles de déclarations en douane, scanner les documents juridiques et traduire les langues afin de créer des données commerciales claires et précises, faciles à rechercher et à analyser.

Des sociétés privées de données commerciales comme ImportGenius, basée à Scottsdale, en Arizona, utilisent des outils d'apprentissage automatique pour reconnaître les schémas douaniers, analyser les documents réglementaires et traduire les langues étrangères afin de créer des données commerciales claires et précises, faciles à rechercher et à analyser.

« Nous développons un modèle d'apprentissage du langage qui servira d'antenne pour détecter, reconnaître et intégrer des indicateurs à notre plateforme », a déclaré Paulo Mariñas, directeur technique d'ImportGenius, une société de données commerciales basée en Arizona.

Parallèlement, des multinationales comme Nestlé SA utilisent l'intelligence artificielle pour accroître leur efficacité et détecter les problèmes émergents dans les chaînes de valeur mondiales. L'entreprise agroalimentaire suisse utilise des algorithmes pour identifier les problèmes de qualité des produits et garantir l'autorégulation et le contrôle de ses lignes de production.

Le groupe Mercedes-Benz utilise Omniverse, une plateforme d'intelligence artificielle, pour optimiser la réactivité de ses usines de production et d'assemblage. Omniverse permet au constructeur automobile allemand de restructurer rapidement ses sites de production afin de s'adapter aux fluctuations de l'approvisionnement.

Les outils d'IA aident les entreprises à simplifier leur façon d'analyser les données afin d'évoluer vers un système de commerce transfrontalier plus fluide.

L'IA devrait bouleverser de nombreux secteurs, notamment le commerce, avec une croissance particulièrement forte. En effet, la première moitié des années 2000, marquée par la mondialisation, a été principalement axée sur la réduction des obstacles à la circulation des biens, des services et des investissements. Or, dans la phase suivante et dans le contexte actuel, la démondialisation, les barrières tarifaires et les tensions géopolitiques représenteront un défi majeur, même pour les équipes logistiques les plus expérimentées.

Analyse de la chaîne d'approvisionnement

L'un des domaines où les applications d'IA peuvent avoir un impact considérable est celui d'aider les entreprises et les gouvernements à mieux comprendre les changements survenus dans les chaînes de valeur mondiales.

Le mois dernier, les ministres du Commerce du G20 ont adopté un cadre pour cartographier de nouvelles données, identifiant la concentration des fournisseurs, les liens commerciaux, la volatilité des marchés et la vulnérabilité des industries d'importance mondiale.

L'idée, annoncée la semaine dernière, vise à aider les gouvernements à évaluer la résilience des chaînes d'approvisionnement et à élaborer des mesures pour atténuer les chocs externes. Le G20 a également lancé un nouvel outil d'intelligence artificielle permettant de croiser les données commerciales avec des algorithmes prédictifs, ce qui pourrait aider les décideurs politiques et les entreprises à optimiser leurs stratégies d'exportation.

Les outils d'IA peuvent réduire le temps et les recherches nécessaires à la conclusion d'accords commerciaux, ainsi que calculer rapidement les droits de douane sur les marchandises expédiées. Cependant, la complexité et certains aspects de la politique commerciale internationale échappent tout simplement au contrôle de l'IA.

« L’IA peut aider les négociateurs à mieux se préparer, mais elle ne peut remplacer les négociations réelles où l’élément humain est primordial », a déclaré Wendy Cutler, vice-présidente de l’Asia Society Policy Institute. « Écouter et comprendre ce que dit réellement son interlocuteur, décrypter le langage corporel et trouver sur-le-champ des solutions constructives pour aplanir les différends sont des choses que la technologie ne peut pas faire. »

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