L’IA n’est pas près de prendre le contrôle des réseaux mondiaux et d’exterminer l’humanité par des nuées de drones. Mais d’ici quelques années, l’IA fera partie de notre vie et sera intégrée dans nos maisons, nos lieux de travail, nos centres commerciaux, nos cabinets médicaux, etc.
Naturellement, l’inévitable recours accru à la prise de décision autonome a des implications pour la chaîne d’approvisionnement. L’IA entraînera une révolution du comportement des consommateurs. Les systèmes de transport se préparent déjà à la pénétration omniprésente de l’IA dans les opérations de circulation, la planification des embouteillages, la planification routière et les véhicules autopilotés. Les services de vente au détail suivent de près avec une énorme soif d’IA à l’avenir, car ils cherchent à améliorer les opérations de la chaîne d’approvisionnement, de l’usine à la porte de livraison, et bien sûr, n’oublions pas le sujet brûlant de la traçabilité de l’exposition virale à une pandémie.
Dans le monde réel, l’IA lâchée sur les big data avec une mission spécifique se profile à l’horizon, quelque chose qui reste aujourd’hui en incubation dans les tests bêta. L’une des attentes est que l’IA soit capable de voir les problèmes et d’y réagir en temps réel. Attendez-vous à ce que la qualité des décisions de l’IA soit examinée à la loupe lorsque la technologie sera déployée dans les opérations commerciales courantes.
L’augmentation de la quantité de données n’est pas la seule tendance qui contribue au développement de l’IA. En fait, il existe un large éventail d’autres facteurs importants qui alimentent cette tendance, notamment la puissance et la vitesse des ordinateurs, les progrès algorithmiques et l’accès croissant des systèmes d’IA aux données volumineuses.
Chez Cadonix, nous avons appliqué l’IA à notre suite costCompare d’outils de tarification automatisés. En plus d « économiser du temps, de la main-d » œuvre et des coûts de recherche, costCompare possède des fonctions qui facilitent les négociations avec les fournisseurs. Grâce à l’IA qui recherche, met en corrélation et indexe notre base de données, notre outil repère les endroits où les fournisseurs proposent un prix non optimal à leurs clients.
L’IA modifiera également la chaîne d’approvisionnement au niveau des avancées algorithmiques. Des algorithmes intelligents peuvent prédire l’offre et la demande futures et ajuster les prix afin que les entreprises puissent les adapter rapidement. L’IA effectue l’analyse en temps réel, avec des modifications de prix plus rapides et plus significatives que ne le permettraient des équipes humaines disposant de ressources réalistes. Au final, les entreprises seront en mesure de définir des formules de tarification qui réagissent aux conditions du marché et ne nécessitent qu’une gestion minimale de la part des humains.
L’IA rendra possible une vision de l’avenir dans laquelle la plupart de nos achats seront automatisés, effectués sur l’internet et livrés à domicile, au bureau et à l’école. Nous confierons certaines décisions à des compagnons d’IA. Il s’agira de décisions banales, comme celle de remplacer des œufs de grande taille par des œufs extra-larges en cas d’indisponibilité, ou de décisions cruciales, comme celle d’augmenter les prix pour tenir compte de la hausse des prix du carburant tout en conservant un avantage concurrentiel. Si l’on se fie à la dernière décennie de développement de l’internet, nous aurons une longue période d’essais et d’erreurs, et de conséquences involontaires amusantes ou alarmantes.
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