Pourquoi l’IA change la donne
- Des prévisions plus fines (ML multi-variés) intégrant signaux externes (météo, promos, e‑commerce) et apprenant des écarts historiques.
- Planification & simulation (what‑if) via jumeaux numériques et solveurs d’optimisation pour tester capacités, mix produits, lead times.
- Pilotage quasi temps réel grâce au cloud et aux APIs pour ajuster appro, transport et entrepôt.
Pour aller plus loin : voir les tendances « Logistique 4.0 » (France Supply Chain) et la planification dopée à l’IA (Slimstock).
Cas d’usage concrets
– Demand Planning
Modèles ML réduisant l’erreur MAPE/WAPE et anticipant pics saisonniers et évènements.
– Allocation & Replenishment
Politiques dynamiques (service‑based, min/max) recalculées automatiquement.
– Transport Planning
Optimisation tournées (fenêtres, volumes, CO₂), arbitrages coût‑service.
– Exécution entrepôt
Slotting et task interleaving pilotés par IA pour lisser charges et déplacements.
Méthode de déploiement en 5 étapes
- Cadrer les cas d’usage (business case, ROI, données nécessaires).
- Clareté des données : glossaire, qualité, gouvernance, sécurité (RGPD).
- Pilote 90 jours sur un périmètre restreint avec KPI de référence.
- Industrialiser (MLOps, surveillance, retraining), SLA clairs.
- Acculturer planification/achats/entrepôt/transport.
Risques & garde-fous
- Drift / hallucinations : surveillance métriques et validation humaine.
- Biais & conformité : audits, minimisation des données, contrôles d’accès.
- Sur‑automatisation : human-in-the-loop pour exceptions critiques.
Checklist — Prêt à démarrer ?
- Identifiez 3 cas d’usage à ROI rapide (ruptures, tournées, slotting).
- Cartographiez ERP/WMS/TMS + ventes & signaux externes.
- Fixez 5 KPI avant/après (MAPE, OTD, ruptures, coût/ligne, CO₂/expédition).
- Lancez un pilote 90 jours sponsorisé côté métier.
- Planifiez MLOps et monitoring (alertes performance).
KPI à suivre
| KPI | Objectif indicatif |
|---|---|
| MAPE / WAPE | < 10–15 % selon maturité |
| Service Level | > 95 % |
| Taux de rupture | < 2–3 % |
| Coût transport / commande | -5 à -10 % |
| CO₂ / expédition | -10 % |
Conclusion
La planification augmentée n’est pas un projet IT mais un levier de marge et de service. Commencez par un pilote mesurable, puis montez en puissance.
Un projet? Une question?
Glossaire : IA & Planification
| Terme / Acronyme | Définition |
|---|---|
| IA (Intelligence Artificielle) | Ensemble de technologies permettant à des systèmes informatiques d’imiter certaines capacités humaines (apprentissage, raisonnement, décision). |
| ML (Machine Learning) | Sous-domaine de l’IA qui consiste à entraîner des modèles à partir de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions sans programmation explicite. |
| MAPE (Mean Absolute Percentage Error) | Indicateur qui mesure l’erreur moyenne en pourcentage entre les prévisions et les ventes réelles. Plus il est bas, plus la prévision est fiable. |
| WAPE (Weighted Absolute Percentage Error) | Variante pondérée du MAPE, qui tient compte du poids des articles dans le chiffre d’affaires ou le volume. |
| S&OP (Sales and Operations Planning) | Processus collaboratif qui aligne la demande (ventes) et l’offre (production, approvisionnement) pour équilibrer service client et coûts. |
| OTD (On-Time Delivery) | Taux de livraisons effectuées à la date promise au client. |
| JIT (Just-In-Time) | Méthode visant à réduire les stocks en approvisionnant uniquement ce qui est nécessaire, au moment où c’est nécessaire. |
| Slotting | Organisation des emplacements dans un entrepôt pour optimiser les déplacements et la préparation des commandes. |
| Task Interleaving | Technique d’optimisation des tâches en entrepôt qui combine plusieurs opérations (ex. picking + rangement) pour réduire les déplacements à vide. |
| MLOps (Machine Learning Operations) | Ensemble de pratiques pour industrialiser et maintenir les modèles de Machine Learning (surveillance, mises à jour, qualité). |
| Drift (ou dérive de modèle) | Dégradation des performances d’un modèle IA dans le temps, souvent due à des changements dans les données ou le marché. |
| Human-in-the-loop | Approche où l’humain garde un rôle de validation ou de décision dans un processus automatisé par IA. |
| API (Application Programming Interface) | Interface qui permet à deux systèmes logiciels de communiquer entre eux. |
| ERP (Enterprise Resource Planning) | Progiciel de gestion intégrée qui centralise les données et processus clés (finance, achats, production, etc.). |
| WMS (Warehouse Management System) | Système de gestion d’entrepôt qui optimise les opérations logistiques (réception, stockage, préparation, expédition). |
| TMS (Transport Management System) | Système de gestion du transport qui planifie, exécute et optimise les flux de transport. |
| CO₂ / expédition | Indicateur mesurant les émissions de dioxyde de carbone par commande ou par expédition, utilisé pour piloter la performance environnementale. |
Sources :
- France Supply Chain – Tendances Supply Chain 2025
- Slimstock – 10 tendances Supply Chain 2025
- Akanea – Tendances 2025 (ML, jumeaux, cybersécurité)