ChatGPT et supply chain : quel impact de l’IA générative sur vos process ?

Vous n’avez pas pu échapper à la tendance ChatGPT.

Cette nouvelle technologie a fait le buzz toute l’année dernière, et on continue à voir des professionnels de tous les secteurs s’étonner de ses usages révolutionnaires.

Mais qu’en est-il vraiment des usages de ChatGPT dans la supply chain ?

C’est ce sur quoi s’interroge cet article, où vous découvrirez le fonctionnement, les bénéfices et les points d’attention de cette Intelligence Artificielle appliquée au monde de la logistique.

Qu’est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT est une Intelligence Artificielle conversationnelle, créée par OpenAI, une société fondée notamment par Elon Musk, le fondateur de Tesla.

Il s’agit d’un chatbot basé sur un modèle de langage LLM (Large Language Model) capable de prédire les mots à répondre aux questions d’un utilisateur, selon un contexte donné.

Concrètement : sur ChatGPT, un utilisateur pose une question à l’IA, qui va ensuite chercher dans l’immense base de données à sa disposition la réponse la plus pertinente possible.

Ainsi, ChatGPT permet de simplifier et d’autonomiser bon nombre de process : création de textes, correction orthographique et syntaxique, segmentation de grandes bases de données, idéation créative…

Dans les domaines du marketing, du commerce, ou encore de l’information, ChatGPT commence déjà à faire ses preuves. Mais qu’en est-il du monde de la logistique et supply chain ?

Quels sont les usages de ChatGPT pour la supply chain ?

Côté transport et logistique, certains consultants et experts commencent à analyser les usages de ChatGPT, et ses intérêts pour les entrepôts. En voici quelques-uns.

Établir des prédictions logistiques

À partir d’un grand nombre de données, ChatGPT est capable de faire des probabilités, pouvant mener à des prédictions logistiques que vous pouvez ensuite appliquer à votre supply chain management.

Il va analyser un grand set de données pour identifier des récurrences, des tendances, et en tirer des bonnes pratiques – en termes de gestion des stocks ou de réapprovisionnement.

Par exemple, il est possible de faire analyser les attentes de vos clients par ChatGPT à un instant T (à partir de données issues des échanges avec les clients sur tous les canaux de l’entreprise, et des données logistiques du passé). Ces données liées aux attentes des clients peuvent ensuite alimenter votre stratégie d’approvisionnements, et accroître la compétitivité de votre entreprise.

Autre exemple : pourquoi ne pas demander à ChatGPT de monitorer toutes les sources de risques possibles d’un fournisseur, pour éviter au maximum les perturbations de votre chaîne d’approvisionnement ?

Automatiser la négociation avec les fournisseurs

La négociation avec les fournisseurs et prestataires logistiques est une tâche opérationnelle chronophage pour le directeur supply chain. ChatGPT appliqué au monde de la logistique pourrait bien révolutionner ce process, en automatisant le sourcing de vos produits, via un chatbot intelligent.

C’est ce que le géant du retail américain Walmart teste déjà aux États-Unis et au Canada. Après avoir entré dans ChatGPT des données concernant son budget et ses critères (réductions, délais de paiement…), l’entreprise laisse le robot conversationnel comparer les demandes d’un fournisseur avec les tendances, les valeurs des produits de base et les coûts des concurrents.

Puis ChatGPT lance automatiquement des conversations avec les fournisseurs, et génère des offres commerciales et des contrats. Selon Walmart, l’Intelligence Artificielle peut ainsi conclure une affaire avec un prestataire en quelques jours, contre quelques semaines ou mois via une conversation “traditionnelle”. Qui plus est, Walmart affirme que trois fournisseurs sur quatre préfèrent négocier avec une IA qu’avec un humain.

De quoi vous permettre de faire des économies en matière de ressources humaines, et de gagner en temps et en efficacité.

Configurer vos logiciels de manière automatisée et personnalisée

Si votre Intelligence Artificielle connaît toutes les options de configuration d’un logiciel que vous utilisez, il pourrait créer un paramétrage spécifique en fonction des requêtes que vous lui faites.

Vous pouvez ainsi envisager d’utiliser ChatGPT en surcouche sur votre Warehouse Management System (WMS), mais aussi sur vos robots logistiques, pour les configurer à des tâches spécifiques que vous voulez effectuer.

Par exemple, il serait possible de demander à ChatGPT de vous concevoir un tableau de bord logistique rassemblant toutes les données de votre logistique globale, associant votre activité e-commerce et de grande distribution. Puis vous pourrez lui demander de segmenter les différents canaux d’approvisionnement en fonction de leur capacité.

ChatGPT pour la supply chain permet ainsi d’envisager une gestion logistique plus basée sur la data, plus rationnelle.

Analyser les données issues de votre système d’information

Positionné en interface avec votre WMS ou votre ERP, ChatGPT peut tirer de votre amas significatif de données des bonnes pratiques aisément exploitables.

Vous pouvez notamment envisager de lui demander :

• Quel est le meilleur pickeur dans l’entrepôt aujourd’hui ?
• Quel opérateur dois-je assigner à tel endroit de la chaîne de préparation de commandes pour gagner en efficacité ?
• Comment organiser le planning des équipes pour optimiser les flux physiques dans l’entrepôt, au vu de la demande des clients actuels ?

Améliorer la connaissance de vos procédures internes

Enfin, on peut envisager que ChatGPT prenne le relais de vos managers logistiques à certains moments, en ce qui concerne la connaissance des procédures à suivre dans l’entrepôt.

Ainsi, les opérateurs pourraient poser des questions à l’IA pour qu’elle aille fouiller la base de connaissance, et l’aider à résoudre un problème complexe, qui aurait demandé auparavant une intervention du manager.

Quelles sont les limites de ChatGPT pour la logistique ?

Si ChatGPT semble receler d’opportunités pour la fonction logistique, il convient cependant de se pencher sur les points d’attention auxquels veiller face à cette technologie.

Tout d’abord, il faut noter que les modèles de langage utilisés par l’IA générative sont basés sur des probabilités et des biais, et non une compréhension fine de la gestion de la chaîne logistique qui est la vôtre. Ainsi, ChatGPT peut potentiellement “inventer” des réponses basées sur de fausses informations, et se contredire dans le temps .

D’où la nécessité de pouvoir “nourrir” ChatGPT de données fiables, bien structurées en amont. Si vous décidez de l’implémenter dans votre stratégie logistique, vous devez également veiller à toujours positionner un humain pour piloter la machine, et pour vérifier les résultats générés.

Enfin, l’une des grandes craintes des acteurs de la supply chain réside dans le potentiel de ChatGPT à remplacer bon nombre de métiers humains par l’IA. Face à cette crainte, il faut se rappeler que la plupart des nouvelles technologies ont d’abord éliminé des métiers, pour ensuite en créer de nouveaux, liés à l’évolution des process internes.

Dans notre guide “L’entrepôt du futur”, Adrien Soulier, Directeur Général de WIIO, faisait la prédiction suivante :

“On va assister à une migration de la puissance physique vers des puissances intellectuelles, notamment du point de vue des process et méthodes logistiques. Toutes les tâches pénibles et lourdes seront confiées à des robots – et on demandera donc à chaque humain d’apporter une réelle valeur ajoutée, là où le cerveau humain est un plus par rapport à l’Intelligence Artificielle.”

Devez-vous utiliser ChatGPT sur votre supply chain ?

ChatGPT est une technologie relativement récente, qui a fait beaucoup de buzz – mais est-elle vraiment utile et nécessaire pour votre entrepôt ?

Pour répondre à cette question, vous devez vous en poser quelques autres :

• Quels usages pourriez-vous en faire sur votre chaîne logistique ?
• Quel retour sur investissement pouvez-vous en tirer ?
• Quelles compétences devez-vous développer en interne pour maîtriser cette technologie (gestion de la donnée et prompt engineering, par exemple) ?
• Comment mettre en place un management et une culture du changement dans vos équipes liée à cette technologie ?

Pour bon nombre de pôles logistiques, actuellement, l’Intelligence Artificielle n’est pas assez mature pour pouvoir être implémentée dans leurs process – hormis si elle est déjà implémentée dans les technologies matures que vous utilisez. Par exemple, certains logiciels de robotique intègrent d’ores et déjà une couche d’IA, basée sur du machine learning (soit sur le fait que les robots apprennent et améliorent en continu leurs process en se basant sur la data).

Mais l’IA n’en est qu’à son début, et on va sans doute voir poindre de nouvelles applications qu’on ne soupçonnait pas. Affaire à suivre de près !