{"id":39691,"date":"2024-03-06T14:30:31","date_gmt":"2024-03-06T11:30:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.achilles.com\/the-case-for-ai-in-supply-chain-management\/"},"modified":"2024-05-14T18:27:57","modified_gmt":"2024-05-14T15:27:57","slug":"the-case-for-ai-in-supply-chain-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.achilles.com\/fr\/informations-sectorielles\/ia-dans-la-chaine-dapprovisionnement\/","title":{"rendered":"l’IA dans la gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement"},"content":{"rendered":"\n

Ce blog se concentre sur le r\u00f4le de l’IA dans la diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement et aborde \u00e0 la fois les d\u00e9fis, les limitations et les avantages de l’IA dans un processus de diligence raisonnable holistique, ainsi que son \u00e9volution potentielle dans le futur.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il y a eu beaucoup de discussions et de d\u00e9bats sur l’utilisation de l’IA dans la diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement. Les r\u00e9f\u00e9rences \u00e0 des termes tels que l’Internet des objets (IoT), le big data, le web scraping et les relations d\u00e9duites ont gagn\u00e9 en popularit\u00e9 dans les m\u00e9dias et dans les discussions concernant la diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement. La soci\u00e9t\u00e9 exploite de plus en plus la puissance d’Internet et les d\u00e9veloppements technologiques pour changer notre fa\u00e7on de vivre et de travailler. Le d\u00e9bat est g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9, tout comme la confusion autour des capacit\u00e9s des technologies \u00e9mergentes et de leur capacit\u00e9 \u00e0 soutenir les pratiques d’approvisionnement durable.<\/p>\n\n\n\n

La course vers le z\u00e9ro net dans tous les secteurs industriels cr\u00e9e une concurrence sans pr\u00e9c\u00e9dent pour les mati\u00e8res premi\u00e8res, l’expertise, les sous-traitants et les fournisseurs. Cette demande croissante a des implications environnementales et sociales. Il existe des cas de travail forc\u00e9 li\u00e9 \u00e0 la fabrication de panneaux solaires, de d\u00e9forestation li\u00e9e \u00e0 la fabrication de turbines \u00e9oliennes par Amazon et de dommages aux stocks marins et de poissons en Indon\u00e9sie dus \u00e0 l’exploitation mini\u00e8re ill\u00e9gale du nickel.<\/p>\n\n\n\n

Il est ind\u00e9niable que les nouvelles technologies d’IA comme le screening des m\u00e9dias adverses et l’analyse d’images satellites jouent un r\u00f4le dans notre capacit\u00e9 \u00e0 prot\u00e9ger les personnes et la plan\u00e8te, mais lorsqu’il s’agit de probl\u00e8mes complexes et souvent cach\u00e9s au sein de la cha\u00eene d’approvisionnement, est-il suffisant de compter sur ces d\u00e9veloppements?<\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que l’IA?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tout d’abord, assurons-nous que nous comprenons tous ce que nous entendons par IA. Il existe plusieurs types diff\u00e9rents d’IA. Ces termes font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 diff\u00e9rents concepts dans le domaine de l’intelligence artificielle. Peut-\u00eatre de mani\u00e8re peu utile, ils sont souvent confondus ou utilis\u00e9s de mani\u00e8re interchangeable – en particulier l’IA \u00e9troite, l’IA g\u00e9n\u00e9rative et l’IA g\u00e9n\u00e9rale, qui sont expliqu\u00e9es ci-dessous.<\/p>\n\n\n\n

IA \u00e9troite (ou IA faible) :<\/strong> Cela fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des syst\u00e8mes d’IA con\u00e7us et entra\u00een\u00e9s pour une t\u00e2che sp\u00e9cifique ou un ensemble restreint de t\u00e2ches. La plupart des applications d’IA utilis\u00e9es aujourd’hui, telles que les assistants vocaux comme Siri ou Alexa, les syst\u00e8mes de reconnaissance d’images et les algorithmes de recommandation, rel\u00e8vent de la cat\u00e9gorie de l’IA \u00e9troite.<\/p>\n\n\n\n

IA g\u00e9n\u00e9rative :<\/strong> L’IA g\u00e9n\u00e9rative fait g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la cr\u00e9ation de nouveaux contenus ou donn\u00e9es plut\u00f4t que simplement sur l’analyse ou la classification des informations existantes. Il implique souvent des mod\u00e8les capables de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats r\u00e9alistes et nouveaux, tels que des images, du texte, voire des sc\u00e9narios entiers, bas\u00e9s sur les mod\u00e8les et les informations qu’ils ont appris des donn\u00e9es d’entra\u00eenement.<\/p>\n\n\n\n

IA g\u00e9n\u00e9rale (Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rale ou IAG) :<\/strong> En revanche, l’IA g\u00e9n\u00e9rale fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un type d’intelligence artificielle qui poss\u00e8de la capacit\u00e9 de comprendre, d’apprendre et d’appliquer des connaissances dans un large \u00e9ventail de t\u00e2ches, similaire \u00e0 l’intelligence humaine. L’IAG serait capable d’effectuer toute t\u00e2che intellectuelle qu’un \u00eatre humain peut accomplir, de s’adapter \u00e0 des situations nouvelles et peu famili\u00e8res, et de d\u00e9montrer une compr\u00e9hension \u00e9tendue de divers domaines.<\/p>\n\n\n\n

Contrairement \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative et \u00e9troite, qui sont con\u00e7ues pour des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, l’IAG est hypoth\u00e9tique et n’existe actuellement pas. Atteindre l’IAG reste un objectif \u00e0 long terme dans le domaine de la recherche en IA. Pour l’instant, ce blog se concentre donc sur l’IA \u00e9troite et g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9fis de l’IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bien que l’IA g\u00e9n\u00e9rative et \u00e9troite<\/strong> puisse offrir des avantages significatifs en termes d’am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9, de la pr\u00e9cision et de la prise de d\u00e9cision lors de la diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement, il existe \u00e9galement plusieurs d\u00e9fis et probl\u00e8mes associ\u00e9s \u00e0 sa mise en \u0153uvre.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>
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Quelques op\u00e9rateurs sans scrupules recourant au travail forc\u00e9, \u00e0 l’exploitation mini\u00e8re ill\u00e9gale ou \u00e0 la pollution des mers et des rivi\u00e8res ne divulgueront pas les informations sur leurs activit\u00e9s commerciales l\u00e0 o\u00f9 l’IA g\u00e9n\u00e9rative d’aujourd’hui peut les trouver. Certains des principaux probl\u00e8mes incluent :<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Qualit\u00e9 et Fiabilit\u00e9 des Donn\u00e9es :<\/strong> Les syst\u00e8mes d’IA g\u00e9n\u00e9rative reposent fortement sur les donn\u00e9es pour l’entra\u00eenement et la prise de d\u00e9cision. Si les donn\u00e9es d’entr\u00e9e sont inexactes, incompl\u00e8tes ou biais\u00e9es, cela peut entra\u00eener des r\u00e9sultats et une prise de d\u00e9cision erron\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Confidentialit\u00e9 et S\u00e9curit\u00e9 des Donn\u00e9es :<\/strong> Les donn\u00e9es de la cha\u00eene d’approvisionnement incluent souvent des informations sensibles sur les entreprises, les fournisseurs et les clients. Garantir la confidentialit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 de ces donn\u00e9es est crucial pour pr\u00e9venir les acc\u00e8s non autoris\u00e9s, les violations ou les abus.<\/p>\n\n\n\n

Complexit\u00e9 des R\u00e9seaux de Cha\u00eene d’Approvisionnement :<\/strong> Les cha\u00eenes d’approvisionnement peuvent \u00eatre complexes et impliquer de nombreux acteurs, ce qui rend difficile leur mod\u00e9lisation et leur analyse. Les algorithmes d’IA g\u00e9n\u00e9rative peuvent avoir du mal \u00e0 capturer toute la complexit\u00e9 des r\u00e9seaux mondiaux de cha\u00eene d’approvisionnement.<\/p>\n\n\n\n

Manque de Normalisation :<\/strong> L’absence de formats de donn\u00e9es normalis\u00e9s et de protocoles \u00e0 travers la cha\u00eene d’approvisionnement peut entraver l’int\u00e9gration et l’interop\u00e9rabilit\u00e9 des syst\u00e8mes d’IA. Diff\u00e9rentes entreprises peuvent utiliser diff\u00e9rents syst\u00e8mes, rendant difficile la cr\u00e9ation d’une solution universelle.<\/p>\n\n\n\n

Risques Interconnect\u00e9s :<\/strong> Les risques de la cha\u00eene d’approvisionnement sont souvent interconnect\u00e9s, et l’IA g\u00e9n\u00e9rative peut avoir du mal \u00e0 analyser et \u00e0 pr\u00e9dire les effets en cascade. Par exemple, une perturbation dans une partie de la cha\u00eene d’approvisionnement peut avoir des r\u00e9percussions dans l’ensemble du r\u00e9seau.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9occupations \u00c9thiques :<\/strong> L’utilisation de l’IA dans la diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement soul\u00e8ve des pr\u00e9occupations \u00e9thiques, telles que le biais algorithmique et le potentiel de cons\u00e9quences non intentionnelles, comme le r\u00e9cent cas de l’IA Gemini de Google. Les syst\u00e8mes d’IA peuvent involontairement perp\u00e9tuer des biais existants ou prendre des d\u00e9cisions ayant des impacts sociaux ou environnementaux n\u00e9gatifs.<\/p>\n\n\n\n

Nature Dynamique des Cha\u00eenes d’Approvisionnement :<\/strong> Les cha\u00eenes d’approvisionnement sont dynamiques, avec des changements constants dans la demande, l’offre, la r\u00e9glementation et les facteurs g\u00e9opolitiques. Les syst\u00e8mes d’IA peuvent avoir du mal \u00e0 s’adapter rapidement \u00e0 ces changements, ce qui conduit \u00e0 des informations obsol\u00e8tes ou inexactes.<\/p>\n\n\n\n

Validit\u00e9 des Donn\u00e9es Sensibles au Temps :<\/strong> Certains processus de diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement reposent sur la collecte de donn\u00e9es d’entreprise disponibles publiquement qui peuvent \u00eatre contenues dans des rapports financiers ou de durabilit\u00e9 annuels. En raison du cycle de rapport r\u00e9trospectif des entreprises qui divulguent ces informations, elles peuvent souvent \u00eatre obsol\u00e8tes ou non pertinentes au moment de leur collecte et de leur analyse.<\/p>\n\n\n\n

Acc\u00e8s aux Informations de Niveau Inf\u00e9rieur :<\/strong> De nombreux fournisseurs dans le monde complexe de la cha\u00eene d’approvisionnement d’une entreprise ne publient pas ou ne divulguent pas publiquement d’informations. Souvent, les micro et petites entreprises conservent les informations sous forme imprim\u00e9e ou sur leurs serveurs d’entreprise, ce qui rend presque impossible pour les solutions d’IA d’y acc\u00e9der.<\/p>\n\n\n\n

Le r\u00f4le b\u00e9n\u00e9fique de l’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Malgr\u00e9 ces d\u00e9fis, l’IA peut et jouera un r\u00f4le de plus en plus important dans l’am\u00e9lioration de la diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d’approvisionnement et de la pens\u00e9e fond\u00e9e sur les risques lorsqu’elle est mise en \u0153uvre de mani\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie. Elle est d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9e quotidiennement et continuera \u00e0 \u00e9voluer pour inclure :<\/p>\n\n\n\n

Assurance Qualit\u00e9 des Donn\u00e9es :<\/strong> Prioriser la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en mettant en place des processus de validation et de nettoyage des donn\u00e9es. Utiliser des algorithmes d’IA pour identifier et rectifier les incoh\u00e9rences, les erreurs et les valeurs aberrantes dans les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Analyse Avanc\u00e9e pour la Complexit\u00e9 du R\u00e9seau :<\/strong> Utilisation d’analyses avanc\u00e9es et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour mod\u00e9liser et analyser les r\u00e9seaux de cha\u00eene d’approvisionnement complexes. Ces outils aident \u00e0 fournir des informations sur les d\u00e9pendances, les vuln\u00e9rabilit\u00e9s et les risques potentiels dans l’ensemble du r\u00e9seau.<\/p>\n\n\n\n

Surveillance de la Conformit\u00e9 R\u00e9glementaire :<\/strong> Les outils d’IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour surveiller et garantir la conformit\u00e9 aux r\u00e9glementations pertinentes.<\/p>\n\n\n\n

Gestion Int\u00e9gr\u00e9e des Risques :<\/strong> Syst\u00e8mes de gestion des risques int\u00e9gr\u00e9s pilot\u00e9s par l’IA qui tiennent compte des risques interconnect\u00e9s. Cela peut impliquer la simulation et l’analyse de diff\u00e9rents sc\u00e9narios pour identifier les effets en cascade potentiels et d\u00e9velopper des strat\u00e9gies d’att\u00e9nuation proactives.<\/p>\n\n\n\n

Visibilit\u00e9 et Tra\u00e7abilit\u00e9 de la Cha\u00eene d’Approvisionnement :<\/strong> Utiliser des technologies d’IA telles que la blockchain et l’IoT (Internet des objets) pour am\u00e9liorer la visibilit\u00e9 et la tra\u00e7abilit\u00e9 de la cha\u00eene d’approvisionnement. Cela peut am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des donn\u00e9es et fournir des informations en temps r\u00e9el sur le mouvement des marchandises dans toute la cha\u00eene d’approvisionnement.<\/p>\n\n\n\n

Ces cas d’utilisation ne feront que cro\u00eetre \u00e0 mesure que la technologie deviendra plus mature et \u00e9tablie. Par exemple, l’IA Adaptative ou l’IA capable de s’adapter \u00e0 la nature dynamique des cha\u00eenes d’approvisionnement avec des m\u00e9canismes d’apprentissage continu permettra finalement une \u00e9volution et une mise \u00e0 jour bas\u00e9es sur les changements de demande, d’approvisionnement et de facteurs externes.<\/p>\n\n\n\n

L’IA et le web scraping pour la gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement des PME<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Aujourd’hui, pour les PME, des solutions enti\u00e8rement automatis\u00e9es et de type web scraping peuvent fournir une solution de gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement rentable, notamment l\u00e0 o\u00f9 les risques sociaux et environnementaux, les exigences de conformit\u00e9 et la complexit\u00e9 de la cha\u00eene d’approvisionnement sont moindres.<\/p>\n\n\n\n

Le r\u00f4le de l’IA dans les secteurs \u00e0 haut risque et complexes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dans les secteurs fortement r\u00e9glement\u00e9s, complexes et \u00e0 haut risque dans lesquels Achilles se sp\u00e9cialise, il est cependant difficile d’imaginer un sc\u00e9nario o\u00f9 l’IA seule fournirait la transparence requise – pour un temps consid\u00e9rable \u00e0 l’avenir, voire peut-\u00eatre jamais.<\/p>\n\n\n\n

Ici, le r\u00f4le de l’IA, pour l’instant, est et sera comme un compl\u00e9ment \u00e0 des m\u00e9thodes plus approfondies et d\u00e9taill\u00e9es. Celles-ci ne sont peut-\u00eatre pas aussi \u00e0 la mode que l’IA. Elles font appel \u00e0 de vraies personnes, \u00e0 leurs yeux, \u00e0 leurs oreilles et \u00e0 de nombreuses ann\u00e9es d’exp\u00e9rience internationale et \u00e0 une v\u00e9ritable compr\u00e9hension des probl\u00e8mes complexes en jeu pour identifier les menaces qui se cachent dans l’ombre de la cha\u00eene d’approvisionnement d’aujourd’hui.<\/p>\n\n\n\n

Exemples concrets<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Chez Achilles, nous avons la chance de soutenir des clients \u00e0 toutes les \u00e9tapes de leur parcours de diligence raisonnable, de l’\u00e9valuation des risques \u00e0 la divulgation. Une partie de ce processus comprend nos audits sur site et les entretiens avec les travailleurs. Il s’agit d’activit\u00e9s de type “sur le terrain”, dans certains des endroits les plus inaccessibles et les plus exigeants de la plan\u00e8te. Nos \u00e9quipes d’auditeurs utilisent leurs yeux, leurs oreilles et leur vaste exp\u00e9rience pour aller encore plus loin.<\/p>\n\n\n\n

Un exemple r\u00e9cent est les cas potentiels de travail forc\u00e9 identifi\u00e9s sur un site \u00e0 Singapour. Notre client, une soci\u00e9t\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique multinationale qui ignorait que des travailleurs migrants employ\u00e9s par le biais d’une agence se voyaient demander de verser de gros d\u00e9p\u00f4ts pour obtenir un emploi et, dans certains cas, se voyaient retirer leurs documents d’identit\u00e9. Malheureusement, ce n’est pas un cas isol\u00e9. Que ce soit des produits chimiques d\u00e9vers\u00e9s dans les cours d’eau ou des d\u00e9ductions de salaire comme forme de punition financi\u00e8re, nos \u00e9quipes voient et entendent ces probl\u00e8mes de leurs propres yeux et oreilles.<\/p>\n\n\n\n

Aujourd’hui, pour appliquer une diligence raisonnable efficace et se conformer \u00e0 une l\u00e9gislation de plus en plus rigoureuse en mati\u00e8re de diligence raisonnable comme Apenhetsloven<\/a>, Bill S211<\/a>, BRSR Core<\/a>, CSDDD<\/a>, Lieferkettengesetz<\/a> et la Modern Slavery Act, il faut adopter une approche large en utilisant tous les outils disponibles pour une entreprise. Heureusement pour nos clients, nous avons exploit\u00e9 ces outils et avons l’exp\u00e9rience n\u00e9cessaire pour savoir quand et comment les d\u00e9ployer.<\/p>\n\n\n\n

Trouver un \u00e9quilibre entre l’automatisation et l’expertise humaine est crucial. Un trop grand recours \u00e0 l’IA sans surveillance humaine peut et va entra\u00eener des angles morts et des subtilit\u00e9s manqu\u00e9es, tandis qu’une automatisation insuffisante peut entra\u00eener des inefficacit\u00e9s. \u00c0 une \u00e9poque o\u00f9 le monde est confront\u00e9 \u00e0 une augmentation des atteintes aux droits de l’homme, du travail des enfants, du travail forc\u00e9 et de la pollution environnementale, et lutte pour r\u00e9duire les \u00e9missions et faire face au changement climatique, nous devons utiliser tous les outils \u00e0 notre disposition pour cr\u00e9er de la transparence et aborder les impacts n\u00e9gatifs de nos transactions commerciales. Les r\u00e9gulateurs, les investisseurs et les clients auraient tort d’accepter moins que cela.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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