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 des conséquences financières et opérationnelles considérables. L'objectif du COO est de maintenir une chaîne logistique durable, de la conception du produit jusqu'à la livraison et l'exploitation sur un site client.

Cette vision globale peut donner des opérations plus efficaces et une plus grande flexibilité, productivité et durabilité car la prise de décision est basée sur les 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 perturbations : 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, de s'intégrer dans tous les systèmes et même de prendre des mesures) représente une énorme opportunité et même un impératif pour l'entreprise en matière d'améliorations opérationnelles pour les fabricants et leurs partenaires de 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. Elle ne se contente pas de générer des insights, elle 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 déplace l’IA de la suggestion à l’exécution.

Les agents 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 comme une requête en langage naturel. Supposons que le directeur d'exploitation du fabricant de technologies demande à l'agent IA : « Comment améliorer l'efficacité et réduire le coût de fabrication des ordinateurs portables de 5 % ? » 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 provenant de la production, de la logistique, des fournisseurs et des partenaires commerciaux (parfois en interaction avec d'autres agents de l'IA dans ces domaines) et les rassemblera pour déterminer la voie la plus efficace et la moins coûteuse. Cela pourrait signifier passer de connecteurs dorés à des connecteurs à base de 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 voir 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 COO, l’IA agentique présente à la fois un défi et une opportunité singulière. Les agents de l'IA ont le potentiel de transformer les chaînes logistiques des opérations réactives et cloisonnées en réseaux intelligents, améliorant continuellement les réseaux.

Mais comme pour la plupart des nouvelles technologies, vous devez séparer le battage médiatique de la réalité. À l'heure actuelle, nous commençons à voir les premiers signes de valeur réelle de la part des agents IA dans la chaîne logistique, avec une poignée d'agents de prévision, de fabrication et d'entreposage qui fonctionnent efficacement dans leurs domaines. Mais la technologie progresse à vitesse de 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 étendus deviennent plus efficaces, mais le COO et le directeur financier peuvent mieux travailler ensemble. C’est pourquoi les directeurs des opérations doivent dès maintenant envisager les premières étapes vers l’IA agentique pour être prêts à accompagner la croissance des capacités.

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

Pour le moment, les agents interfonctionnels sont difficiles à trouver dans la nature, mais les plus grandes entreprises - dont la chaîne logistique est leur cœur - déploient déjà des agents IA spécialisés. En 2025, près de la moitié (44 %) du flux de ventes de e-commerce de détail aux États-Unis via Amazon et Walmart. Walmart emploie des agents de l'IA pour prévoir la demande et ajuster les niveaux de stock dans son vaste réseau de magasins. Les agents utilisent des données de vente historiques et des 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 d'IA dans ses centres de traitement pour rationaliser les opérations d'entrepôt. Les agents gèrent les stocks, optimisent l'espace d'étagère et automatisent la préparation 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 expéditions, 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 les agents d'IA à mesure que l'écosystème d'IA se développe rapidement.

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

Les agents de l'IA suivent une courbe d'apprentissage raide

Aujourd'hui, les agents de l'IA commencent 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 des 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 votre réponse, je vois des problèmes supplémentaires A, B et C. Veux-tu que j’agisse sur eux ? » Cette étape représente un saut exponentiel dans la 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 en fonction des modèles de décision précédents. Si vous avez posé une question similaire plusieurs fois dans le passé, que l’agent IA a fourni des analyses similaires et que neuf des dix fois que vous avez effectué une action similaire, l’agent vous demandera si vous souhaitez qu’il effectue cette même action cette fois-ci. À ce stade, l'agent IA fournit à l'utilisateur des informations de support 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 prendra des mesures par lui-même, ou avec une intervention humaine très minime.

Quant au battage médiatique par rapport à la réalité, l’IA agentique croît définitivement rapidement;mais l’autonomie totale est toujours un travail en cours, explique Carlos Romo, responsable de compte senior chez CodersLab, qui aide à automatiser la Supply Chain de l’industrie automobile. « De nombreuses entreprises l’expérimentent, mais la supervision humaine est toujours nécessaire pour les décisions complexes. Cependant, la technologie évolue rapidement, nous nous rapprochons donc de systèmes plus autonomes. »

Selon lui, la majorité des organisations de la chaîne logistique utilisent des agents d'IA pour effectuer des prévisions. Depuis la pandémie, les entreprises ne peuvent pas compter sur des données historiques comme base de croissance future. « Vous devez intégrer des facteurs de marché externe avec la corrélation la plus proche de votre entreprise et faire vos prévisions en conséquence », dit-il. « Laissez l'IA tirer les leçons de ces facteurs du marché pour comprendre dans quelle mesure ils doivent être pondérés dans les prévisions futures et comment cela affectera votre demande. C’est un problème très complexe, mais l’agent apprend constamment et met 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, les modifications des clients et les objectifs de livraison pour avoir un ordonnancement plus efficace dans l'atelier de fabrication et moins de temps d'inactivité. Les agents de l'IA sont dans le magasin, s'assurant que le stock entrant est optimisé pour les expéditions sortantes, ce qui vous permet d'avoir un stockage limité et une distribution efficace.

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

L’art du possible : que devrait faire l’IA agentique demain ?

Des cas d’utilisation d’IA agentique apparaissent pour chaque fonction du processus de chaîne logistique et chacun a le potentiel d’améliorer l’efficacité, d’économiser de l’argent et d’augmenter l’automatisation tout au long du processus.

L'objectif ultime est que tous ces agents de la chaîne logistique spécifiques à la tâche travaillent non seulement ensemble, mais aussi avec des agents IA dans d'autres domaines de l'entreprise, tels que les ventes et l'approvisionnement, 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 soins de la peau, l'IA peut capturer toutes les données du service client de l'entreprise sur la manière dont ses produits actuels sont performants et ce qui est demandé sur le marché. Ensuite, le concepteur peut demander à l’agent IA ce qui manque dans ses produits existants ou ce que les clients demandent. Par exemple, la vitamine C et le niacinamide sont les meilleurs ingrédients de soins de la peau en 2025. L'agent IA va explorer les données de R&D et de médias sociaux qui correspondent à votre base de clients et présentera des formules alternatives, des recettes ou des modèles 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 parabènes 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 ils sont de plus en plus intéressés par leur utilisation pour le contrôle qualité. Les outils de contrôle visuel peuvent déjà identifier les défauts sur 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 pourrait 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 sur le niveau de service (ANS).

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 magasin en fonction des fluctuations de la demande et des niveaux de stock. Il peut également fonctionner avec les systèmes de robotique 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 d'entrepôt pour garantir que le produit est positionné près du quai de chargement pour faciliter l'accessibilité. Avec un apprentissage plus approfondi, les agents IA automatiseront l'ensemble du processus pour l'expédition, l'emballage et l'amélioration des vitesses de traitement.

Transport et logistique

Les agents de l'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 des rapports météorologiques, des prix du gaz et des informations sur la congestion portuaire, pour ajuster les cargaisons 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 reportages. Lorsqu'un navire bloquait le canal de Suez, l'information était transmise par texte et elle affectait les chaînes d'approvisionnement. Dans une situation similaire, les agents d'IA pourraient détecter rapidement l'incident à partir des communications internes et des fils d'actualités. Ils pourraient ensuite calculer de manière proactive l'économie du réacheminement des livraisons autour du Cap de Bonne-Espérance ou par voie terrestre, et transférer les commandes à 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 sur le niveau de service. Par exemple, un planificateur peut demander à un agent IA s'il doit envoyer deux ordres de production au même fabricant ou à des fabricants distincts pour respecter les accords sur le niveau de service. L'agent recueillera des données sur les matières premières, les spécificités de fabrication et les exigences de l'accord sur le niveau de service pour former un plan d'action.

En matière de prévision, de suivi des données structurées et non structurées, de la météo aux réseaux sociaux en passant par les comptes d'actualités audio, les agents d'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 bots d'IA autonomes, mais les entreprises n'en sont pas si sûres. Alors que 61 % des participants à un Wall Street Journal Tech Summit en février ont déclaré expérimenter avec des agents d'IA, 21 % ont déclaré ne pas les utiliser du tout. Le sondage a révélé que leur préoccupation la plus pressante avec la technologie est un manque de fiabilité, et cela inclut de disposer de données fiables.

Pour que l'IA 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 le problème. Les entreprises se noient dans les données (des systèmes internes, des collaborations avec les fournisseurs, des prestataires logistiques et même des capteurs des réseaux sociaux et de l'Internet des Objets (IoT)), mais la plupart d'entre elles sont cloisonnées, non structurées ou simplement désordonnées.

Bien qu’une première étape vers l’IA agentique inclue la mise en ordre de vos données, il est plus facile de le faire lorsque vous commencez avec quelques agents dans des domaines spécifiques de la chaîne logistique.

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 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 l’autonomie de l’agent, un humain va encore être au centre de sa 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 logistiques, 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 d'articles pour un nouveau produit. La prise de décision sera alors transférée vers les opérations de gestion et le COO, et non vers les experts techniques.

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

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

Que doivent faire les COO maintenant ?

Pour les directeurs des opérations qui cherchent à commencer à intégrer l'IA agentique à leur Supply Chain, la première étape n'est pas d'acheter le dernier outil d'IA. Il s'agit d'identifier les principaux défis de l'entreprise.

1. Ayez 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 réellement des bonnes données pour résoudre ces problèmes ? Si ce n'est pas le cas, où pouvez-vous l'obtenir ?
3. Collaborez avec des fournisseurs de logiciels. Les entreprises, y compris SAP, développent des agents d’IA afin que les COO n’aient pas à les créer à partir de zéro. Certains construisent 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 préconfigurées.

La Supply Chain actuelle connaît des problèmes qui peuvent bénéficier de l’IA agentique. Les agents de l'IA travaillent au partage et à l'intégration des données de base entre toutes les entreprises mondiales de la chaîne logistique, même si ces sources utilisent des formats, des normes et des systèmes différents. 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 plutôt apprendre des données historiques pour prédire les disruptions potentielles et ajuster automatiquement le plan sans nécessiter d’intervention manuelle.

Il est encore plus prometteur d'intégrer et de partager les données à l'échelle de l'entreprise. Les interactions entre les directeurs financiers, 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 d'autonomie et de 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 constituer un pas de géant en avant. Elle fait passer l'IA de l'analyse passive à l'exécution active. Mais pour le faire fonctionner, les entreprises ont besoin d'une stratégie. Commencez par utiliser les bonnes données, trouvez les cas d'utilisation appropriés et faites en sorte que les agents IA travaillent d'abord efficacement dans leur discipline. Vous serez alors prêt à mesure que la technologie progressera. C'est ainsi que vous passez du battage médiatique de l'IA aux résultats de l'IA.

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