Dans le monde en constante évolution de la gestion de la chaîne logistique, chaque seconde compte. Les retards, les inefficacités et les données déconnectées peuvent avoir d'énormes conséquences financières et opérationnelles. L'objectif du COO est de maintenir une chaîne logistique durable, de la conception du produit jusqu'à la livraison et l'exploitation sur le site d'un client.

Cette vue d'ensemble peut générer des opérations plus efficaces et une plus grande flexibilité, productivité et durabilité, car la prise de décision est basée sur des données et les ressources sont utilisées de manière plus stratégique. Dernièrement, cependant, la chaîne logistique a donné aux directeurs des opérations plus que leur juste part de maux de tête, en particulier lorsqu'il s'agit d'anticiper et d'atténuer les disruptions : pandémies, guerres commerciales et tarifs douaniers, troubles sociaux et même conditions météorologiques extrêmes. Vous connaissez la perceuse. C'est pourquoi l'introduction de l'IA agentique (agents intelligents, parfois autonomes, capables de comprendre le langage naturel, de combler les lacunes en matière d'informations, d'intégrer les systèmes et même de prendre des mesures) représente une énorme opportunité et même un impératif commercial pour les améliorations opérationnelles pour les fabricants et leurs partenaires de la Supply Chain.

Il existe une différence majeure entre l’IA générative et l’IA agentique. Bien que l’IA générative soit idéale pour créer du contenu, faire des prévisions ou répondre à des questions, l’IA agentique va plus loin. Il ne se contente pas de générer des informations, il a la capacité d'agir sur eux. Les agents IA peuvent travailler ensemble, prendre des décisions et déclencher des actions dans différentes fonctions de gestion. En d’autres termes, l’IA agentique transfère l’IA de la suggestion à l’exécution.

Les agents de l'IA peuvent donner aux COO la supervision et le contrôle de tous les processus de la conception à l'exploitation en temps quasi réel, simplement en donnant à l'agent un objectif à atteindre, formulé sous la forme d'une requête en langage naturel. Imaginons que le directeur d'exploitation du fabricant technologique demande à l'agent IA : « Comment améliorer l'efficacité et réduire le coût de fabrication des ordinateurs portables de cinq pour cent ? » Cet agent d'orchestration interprète la demande et a la latitude de déterminer et d'appliquer les meilleures actions à effectuer pour trouver les réponses. L'agent d'orchestration est le proxy du COO dans tous les différents systèmes impliqués dans ce processus. Elle exploitera les informations de la production, de la logistique, des fournisseurs et des partenaires commerciaux (parfois en interaction avec d'autres agents IA dans ces domaines) et les rassemblera pour déterminer la voie la plus efficace et la moins coûteuse. Cela peut signifier passer de connecteurs en or à des connecteurs en cuivre, passer à des fournisseurs avec de meilleurs prix, améliorer la maintenance pour réduire les temps d'arrêt de fabrication et d'assemblage, ou simplement passer à un emplacement d'assemblage plus efficace.

Il est facile de comprendre pourquoi les agents peuvent être exponentiellement plus rapides pour trouver un moyen d'améliorer la production, par rapport à la collecte manuelle d'informations de chaque service.

Pour les directeurs des opérations, l’IA agentique représente à la fois un défi et une opportunité unique. Les agents IA ont le potentiel de transformer les chaînes logistiques d'opérations réactives et cloisonnées en réseaux intelligents, améliorant continuellement les réseaux.

Mais comme pour la plupart des nouvelles technologies, vous devez séparer le battage publicitaire de la réalité. À l'heure actuelle, nous commençons à voir les premiers signes de valeur réelle des agents IA dans la chaîne logistique, avec une poignée d'agents de prévision, de production et d'entreposage fonctionnant efficacement dans leurs domaines. Mais la technologie avance à la vitesse de la chaîne, et la véritable intégration de ces agents d'IA n'est pas aussi loin que vous pourriez le penser. Lorsque les agents peuvent orchestrer le partage et le rapprochement des données entre les services et les fonctions, non seulement les processus généraux deviennent plus efficaces, mais le directeur d'exploitation et le directeur financier peuvent mieux travailler ensemble. C’est pourquoi les directeurs des opérations doivent dès à présent réfléchir aux premières étapes vers l’IA agentique pour être prêts à accompagner la croissance des fonctionnalités.

Que peuvent faire les agents IA de manière réaliste aujourd'hui ?

Pour le moment, les agents transversaux sont difficiles à trouver à l'état sauvage, mais les plus grandes entreprises – dont la chaîne d'approvisionnement est leur cœur – déploient déjà des agents d'IA spécialisés. En 2025, près de la moitié (44 %) des ventes de e-commerce aux États-Unis passent par Amazon et Walmart. Walmart emploie des agents IA pour prévoir la demande et ajuster les niveaux de stock dans son vaste réseau de magasins. Les agents utilisent les données de vente historiques et les facteurs externes (tels que les événements communautaires ou la météo locale) pour prévoir la demande, ce qui permet à l'entreprise de stocker les bons produits au bon moment et de réduire le surstock. Amazon intègre des agents IA dans ses centres de traitement des commandes pour rationaliser les opérations d'entrepôt. Les agents gèrent les stocks, optimisent l'espace d'étagère et automatisent le prélèvement des commandes. Autre exemple, le prestataire logistique DHL utilise des agents pilotés par l'IA pour surveiller et optimiser la logistique en temps réel. Les agents suivent les transports, identifient les interruptions potentielles telles que les retards ou les ruptures de stock et suggèrent d'autres itinéraires pour minimiser les interruptions.

Mais de plus en plus, les agents IA ne se limitent pas aux plus grandes entreprises. Les chaînes logistiques de toutes tailles peuvent commencer à explorer des agents d'IA au fur et à mesure que l'écosystème d'IA se développe rapidement.

Pour la plupart des opérations de chaîne logistique, les agents IA entièrement autonomes et interconnectés sont toujours de nature très conceptuelle, mais la technologie évolue rapidement, explique Sree Mangalampalli, vice-président des solutions de transformation numérique chez FourKites, société d'IA de la chaîne logistique. Sur les 33 différents types d'agents IA de la Supply Chain identifiés par Mangalampalli dans un article LinkedIn, « je dirais que 25 % sont la réalité des opérations de la Supply Chain aujourd'hui (février 2025) ».

Les agents IA suivent une courbe d'apprentissage raide

Aujourd'hui, les agents IA commencent à peine à étendre leurs capacités. Voici quatre phases de développement agentique; chaque nouvelle phase représentera un grand pas en avant dans la complexité.

1. Premiers insights. Chaque agent IA effectue une requête en langage naturel et analyse les données structurées et non structurées dans son domaine de la chaîne logistique pour fournir des informations pertinentes et suggérer une ligne de conduite.

2. Analyses parallèles. L'IA détecte les modèles dans les données au-delà de la requête initiale. L'agent a la possibilité de dire : « Vous avez posé cette question, mais, lors de l'analyse des données pour trouver votre réponse, je vois d'autres problèmes A, B et C. Veux-tu que j’agisse sur eux ? » Cette étape représente un saut exponentiel de complexité. L'extension du périmètre des actions possibles à partir de la demande initiale nécessite un travail important pour identifier et activer tous les processus disponibles qui pourraient être exécutés.

3. Exécution suggérée. Lorsque l'agent se familiarisera avec vos actions, il commencera à recommander des actions basées sur des modèles de décision antérieurs. Si vous avez posé une question similaire plusieurs fois par le passé, que l’agent d’IA a fourni des informations similaires et neuf fois sur dix que vous avez effectué une action similaire, l’agent vous demandera si vous souhaitez qu’il prenne cette même mesure cette fois-ci. À ce stade, l’agent IA fournit à l’utilisateur des informations complémentaires pour prendre des décisions.

4. Exécution autonome. Il s’agit de l’objectif ultime de l’IA agentique. Maintenant que l’agent IA a « appris » vos réponses à certaines requêtes ou données, il va agir seul ou avec une intervention humaine très minime.

En ce qui concerne le battage médiatique par rapport à la réalité, l’IA agentique connaît une croissance rapide,mais l’autonomie totale est toujours en cours, explique Carlos Romo, responsable de compte senior chez CodersLab, qui contribue à automatiser la chaîne logistique de l’industrie automobile. « De nombreuses entreprises l’expérimentent, mais la supervision humaine reste nécessaire pour les décisions complexes. Cependant, la technologie évolue rapidement, nous nous rapprochons donc de systèmes plus autosuffisants. »

Selon lui, la majorité des entreprises de la chaîne logistique utilisent des agents de l'IA pour leurs prévisions. Depuis la pandémie, les entreprises ne peuvent pas compter sur les données historiques comme base de leur croissance future. « Vous devez introduire des facteurs de marché externes avec la corrélation la plus étroite avec votre entreprise et faire vos prévisions en conséquence », dit-il. « Laissez l'IA apprendre de ces facteurs du marché pour comprendre dans quelle mesure ils doivent être pondérés dans les prévisions futures et comment ils affecteront votre demande. C'est un problème très complexe, mais l'agent est constamment en train d'apprendre et de mettre à jour vos prévisions au fur et à mesure. »

La planification de la fabrication est une autre cible facile pour les agents IA. Ils peuvent analyser les données des fournisseurs d'articles, des modifications des clients et des objectifs de livraison pour disposer d'un ordonnancement plus efficace dans l'atelier de fabrication et réduire les temps d'inactivité. Les agents IA se trouvent dans le magasin, s'assurant que le stock entrant est optimisé pour les transports sortants, vous disposez donc d'un stockage limité et d'une distribution efficace.

Ces agents interagissent-ils les uns avec les autres tout au long de la chaîne logistique ? Pas encore, mais la technologie évolue rapidement, dit Mangalampalli. « Donnez-lui six mois de plus. »

L’art du possible : qu’est-ce que l’IA agentique projette de faire demain ?

Des cas d’utilisation de l’IA agentique émergent pour chaque fonction du processus de la Supply Chain, et chacun a le potentiel d’améliorer l’efficacité, d’économiser de l’argent et d’accroître l’automatisation tout au long du processus.

L'objectif ultime est de faire en sorte que tous ces agents de la Supply Chain spécifiques aux tâches travaillent non seulement ensemble, mais aussi avec des agents de l'IA dans d'autres domaines de l'entreprise, tels que les ventes et les achats, pour créer un processus de bout en bout avec une automatisation flexible et intelligente.

Conception de produits

L'IA peut analyser les commentaires des clients, les tendances du marché et les données de performance pour suggérer des améliorations aux produits existants ou même pour inspirer de nouveaux produits.

Lors de la conception d'un nouveau produit de soin, l'IA peut capturer toutes les données de service client de l'entreprise sur les performances de ses produits actuels et ce qui est demandé sur le marché. Ensuite, le concepteur peut demander à l’agent IA ce qui manque à ses produits existants ou ce que les clients demandent. Par exemple, la vitamine C et le niacinamide sont des ingrédients de soins de la peau les plus demandés en 2025. L'agent IA va explorer les données R&D et les médias sociaux qui correspondent à votre base de clients et proposer des formules, des recettes ou des modèles alternatifs de la manière dont l'organisation pourrait créer de nouveaux produits. Il pourrait même suggérer de nouveaux matériaux qui pourraient être utilisés comme le remplacement des distillats de pétrole - qui sont interdits au Royaume-Uni - par du beurre de karité, de la cire d'abeille ou de l'huile de coco. Ou il pourrait éviter certains matériaux tels que les parabens ou l'aluminium que beaucoup de consommateurs ne veulent pas dans leurs produits.

Production

Les agents IA peuvent optimiser les étapes et les processus de production, et il y a un intérêt croissant à les utiliser pour le contrôle de la qualité. Les outils d'inspection visuelle peuvent déjà identifier les défauts d'une ligne de production en temps réel, ce qui réduit les déchets et améliore la qualité. Mais l'agent IA ne s'arrêterait pas là ; il pouvait également déclencher des ordres de travail de maintenance ou ajuster automatiquement les paramètres de production.

Dans la fabrication à façon, les agents IA peuvent suivre l’avancement des ordres de production et communiquer directement avec les systèmes d’IA des sous-traitants pour s’assurer que les organisations respectent leurs accords de niveau de service (SLA).

Les agents IA détermineront également la meilleure séquence d'étapes dans la ligne de production et les ajusteront en conséquence.

Gestion des entrepôts

L’IA agentique adapte en permanence les opérations d’entrepôt en fonction des fluctuations de la demande et des niveaux de stock. Il peut également fonctionner avec des systèmes robotiques d'entrepôt déjà en place pour mieux stocker les matériaux pour une utilisation plus efficace. Par exemple, en cas de pics de demande pour un composant électronique particulier, les agents IA peuvent ajuster les modèles de magasin pour s'assurer que le produit est positionné près du quai de chargement pour faciliter l'accessibilité. Grâce à une formation approfondie, les agents IA automatiseront l'intégralité du processus pour l'expédition, l'emballage et l'amélioration des vitesses d'exécution.

Transport et logistique

Les agents IA peuvent optimiser les itinéraires de livraison, améliorer les délais de livraison et réduire les coûts de carburant. Ils peuvent également utiliser des données externes, telles que les rapports météorologiques, les prix du gaz et les rapports d'actualités sur la congestion portuaire, pour ajuster les expéditions ou les itinéraires de conduite en temps réel.

Ici, il est essentiel d'avoir accès à des données non structurées telles que des textes et des bulletins d'information. Lorsqu'un navire bloquait le canal de Suez, l'information a été transmise par voie textuelle et elle a affecté les chaînes d'approvisionnement. Compte tenu d’une situation similaire, les agents de l’IA pourraient détecter rapidement l’incident à partir des communications internes et des flux de nouvelles. Ils pourraient alors calculer de manière proactive l'économie du réacheminement des livraisons autour du Cap de Bonne-Espérance ou par terre, et déplacer les commandes vers d'autres fournisseurs ou ajuster les stratégies d'inventaire et les prix.

Planification & prévision

Les agents IA seront bientôt synchronisés au niveau de la production, de la planification et de la logistique, et pourront vous indiquer le plan de production le plus efficace à utiliser pour respecter les accords de niveau de service. Par exemple, un planificateur peut demander à un agent IA s'il doit envoyer deux ordres de fabrication au même fabricant ou à des fabricants distincts pour respecter les accords sur le niveau de service. L'agent va collecter des données sur les matières premières, les spécificités de fabrication et les exigences de l'ANS pour former un plan d'action.

Lorsqu'il s'agit de prévoir, de surveiller les données structurées et non structurées, de la météo aux médias sociaux en passant par les comptes d'actualités audio, les agents IA en temps réel peuvent aider les entreprises à ajuster rapidement leurs plans de production et de logistique.

Qu’est-ce qui retient la Supply Chain de l’IA agentique ?

Les fournisseurs de technologies parient que les entreprises sont prêtes à utiliser des robots d'IA autonomes, mais les entreprises ne sont pas si sûres. Alors que 61% des participants à un Wall Street Journal Tech Summit en février ont déclaré expérimenter avec des agents de l'IA, 21% ont dit qu'ils ne les utilisaient pas du tout. Le sondage a révélé que leur préoccupation la plus pressante à l'égard de la technologie est un manque de fiabilité, et cela inclut l'obtention de données fiables.

Pour que l'IA de quelque nature que ce soit puisse être utilisée avec succès, les chaînes logistiques ont besoin que les données structurées et non structurées soient visibles, correctes et accessibles. Et c’est ça le problème. Les données des systèmes internes, des collaborations avec les fournisseurs, des prestataires logistiques et même des réseaux sociaux et des capteurs de l'Internet des Objets (IoT) se noient dans les entreprises, mais la plupart d'entre elles sont cloisonnées, non structurées ou simplement désordonnées.

Alors qu’une première étape vers l’IA agentique inclut l’obtention de vos données dans l’ordre, il est plus facile de le faire en commençant par quelques agents dans des domaines spécifiques de la Supply Chain.

Mangalampalli suggère même de passer à une amélioration continue et à un état d'esprit flexible lorsqu'il s'agit de données. « Il n’est pas nécessaire d’être parfait avant de commencer », dit-il.

Quel rôle les humains joueront-ils dans une Supply Chain pilotée par l’IA agentique ?

Comme mentionné précédemment, les agents de l’IA ont toujours besoin d’un humain dans le processus pour vérifier les décisions qu’ils prennent. Et même à mesure que les capacités de l'IA augmentent, le rôle humain dans la gestion de la chaîne logistique ne disparaît pas, il se développe. Peu importe à quel point l’agent est autonome, un humain va encore être au centre de celui-ci en assurant la supervision. Mais les compétences de l'humain au centre vont changer.

Aujourd'hui, la gestion de la chaîne logistique repose sur des collaborateurs spécialisés : planificateurs, chefs d'usine, experts en logistique, etc. Les agents IA absorberont une grande partie de l'expertise nécessaire pour créer de nouvelles conceptions de produits, définir des calendriers de fabrication dans l'atelier ou choisir le meilleur fournisseur de matériaux pour un nouveau produit. Cela déplacera la prise de décision vers les opérations de gestion et le COO, et loin des experts techniques.

Ces experts en connaissances&quot seront plutôt chargés d'avoir une vue holistique de la fonction particulière de l'agent d'IA et de la manière dont il interagit tout au long de la chaîne logistique. Ils superviseront les performances de l’agent d’IA et valideront ses interactions avec les différentes données à l’intérieur et à l’extérieur de son domaine fonctionnel.

La clé du succès sera de trouver un équilibre entre l’automatisation de l’IA et le jugement humain. Il est douteux que nous obtenions une réplication à 100 % de la chaîne logistique dans un agent, et il est fort probable qu'il y aura toujours un humain dans la boucle. L’IA ne remplacera pas les humains, mais ceux qui utilisent l’IA remplaceront ceux qui ne le font pas.

Que doivent faire les COO maintenant ?

Pour les directeurs des opérations qui cherchent à intégrer l’IA agentique à leur chaîne logistique, la première étape n’est pas d’acheter le dernier outil d’IA ; il s’agit d’identifier les principaux défis métier.

1. Avoir un résultat commercial clair à l'esprit. Si vous comprenez le résultat, vous pouvez construire vos agents pour y parvenir.
2. Vérifiez vos données. Disposez-vous des bonnes données pour résoudre ces problèmes ? Si ce n'est pas le cas, où pouvez-vous l'obtenir ?
3. Travailler avec des fournisseurs de logiciels. Les entreprises, y compris SAP, développent des agents d'IA, de sorte que les COO n'ont pas besoin de les créer à partir de zéro. Certains créent des agents individuels avec des fonctions particulières, tandis que d'autres proposent ou prévoient d'offrir des logiciels qui gèrent les agents ou permettent à l'utilisateur de créer rapidement ses propres agents en combinant des fonctions prédéfinies.

La chaîne logistique d’aujourd’hui est confrontée à des problèmes qui peuvent bénéficier de l’IA agentique. Les agents IA travaillent au partage et à l'intégration des données de base entre toutes les entreprises de la chaîne logistique mondiale, même si ces sources utilisent différents formats, normes et systèmes. Et elle peut naviguer dans un environnement de chaîne logistique dynamique et complexe. L’IA agentique peut aller au-delà de l’automatisation traditionnelle basée sur des règles qui dépend de scénarios prédéfinis, et apprendre à partir des données historiques pour prévoir les disruptions potentielles et ajuster automatiquement le plan sans nécessiter d’intervention manuelle.

Plus prometteur encore, lorsque les données peuvent être intégrées et partagées à l'échelle de l'entreprise, les interactions entre les COO, les directeurs financiers et le reste de la direction sont beaucoup plus collaboratives. Cela garantit que leurs fonctions travaillent ensemble pour trouver les goulets d'étranglement et intégrer le bon équilibre entre l'autonomie et les garde-fous.

L’IA agentique dans les processus de la conception aux opérations n’est pas seulement une mise à niveau vers l’IA générative, elle peut être un grand pas en avant. Elle fait passer l'IA des informations passives à l'exécution active. Mais pour que cela fonctionne, les entreprises ont besoin d'une stratégie. Commencez par les bonnes données, trouvez les bons cas d'utilisation et demandez aux agents IA de commencer par travailler efficacement dans leur discipline. Vous serez alors prêt au fur et à mesure des avancées technologiques. C'est ainsi que vous passez du battage tactique de l'IA aux résultats de l'IA.

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