Mettre l’IA dans les mains des opérationnels 

Avis d'expert

Léopold Delhaize, Cofondateur & CEO, Alki
Publié le :
Mis à jour le :
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Depuis 2 ans déjà, des centaines de millions de travailleurs découvrent le potentiel de l’Intelligence Artificielle en s’affranchissant de certaines tâches pénibles du quotidien grâce à ChatGPT. Cette profonde transformation du travail amène beaucoup de dirigeants à se poser la même question : comment rendre mon organisation plus compétitive grâce à l’IA ?

Prendre part à une révolution déjà en marche

L’Intelligence Artificielle est une discipline à la croisée des mathématiques, de l’informatique et des sciences cognitives. Ces derniers temps, il a beaucoup été question des Large Language Models (LLM), à l’origine de ChatGPT. Il existe en fait de nombreux autres sous-domaines, tels que le deep learning ou encore le reinforcement learning [2].

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Source : NSW Government, common understanding: simplified AI definitions from leading standards

Généralement, ces méthodes impliquent l’utilisation de réseaux de neurones, directement inspirés de notre système cognitif [3]. Ces réseaux de neurones artificiels prennent la forme d’algorithmes et sont capables d’apprendre d’un environnement de données, pour répondre à un ou plusieurs problèmes.

Comme lors de chaque révolution technologique, les premiers à tirer profit de l’IA sont les entreprises dont les leaders ont fait preuve d’audace et de pragmatisme. L’audace implique de donner accès à ces nouveaux outils, rapidement et au plus grand nombre. TotalEnergies s’est par exemple illustré en déployant l’assistant d’IA générative de Microsoft auprès de l’ensemble de ses collaborateurs [4]. Le pragmatisme se traduit par le choix d’applications garantissant un retour sur investissement clair. À ce stade, les premières applications de l’IA propres à la supply chain ont démontré deux leviers de ROI : le gain de temps pour le manager quand il prend une décision et le fait de prendre des décisions optimales, c’est-à-dire des décisions qui minimisent les coûts ou maximisent les revenus [5]. Amazon par exemple, utilise le machine learning depuis longtemps dans ses entrepôts. Cela explique en partie la performance exceptionnelle de sa logistique [6].

Capitaliser sur le savoir-faire des start-up françaises

La France est un terrain fertile à l’émergence d’innovations liées à l’Intelligence Artificielle. La principale raison à cela est la qualité de son enseignement. Les écoles françaises comme l’Ecole Polytechnique ou l’ENS forment chaque année des ingénieurs et des chercheurs parmi les meilleurs au monde. Alors que beaucoup s’expatrient aux Etats-Unis et contribuent au succès des GAFAM, le dynamisme de l’écosystème tech français, soutenu par une politique volontariste du gouvernement, tend à inverser la tendance [7]. En effet, la France voit émerger de futurs champions de l’IA sur son sol (Mistral AI, Kyutai, H) et de nombreuses start-up sorties des meilleurs incubateurs du pays offrent déjà des applications business prometteuses. Dans le secteur de la supply chain, on peut citer DCBrain qui optimise les tournées de transport, Inpulse qui gère l’approvisionnement des restaurants ou encore Alki, une start-up fondée en 2022 avec Entrepreneur First qui développe le premier copilote des chefs d’équipe en entrepôt. 

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Source : The New-York Times, Europe’s A.I. ‘Champion’ Sets Sights on Tech Giants in U.S.

Alki est parti d’un constat : dans un environnement aussi complexe et incertain que l’entrepôt, il est devenu indispensable pour les managers de s’appuyer sur la data pour décider. Or, l’utilisation généralisée d’Excel pose de nombreux problèmes. D’abord, son côté manuel entraîne une  perte de temps et des erreurs de saisie. Ensuite, chaque fichier est un risque pour l’organisation dans la mesure où la pérennité du processus assuré par l’outil dépend de la présence de la personne qui l’a mis en place. Enfin, les tableurs sont limités, moins puissants qu’une série d’algorithmes spécialement taillés pour le monde de la logistique et logés dans une application facile à utiliser. Alki remplace Excel. La solution SaaS raffine les données des systèmes d’informations (ERP, WMS, SIRH) et les met à disposition du manager sous un format digeste et actionnable. Cela lui permet de prédire sa charge de travail, planifier ses ressources, piloter sa productivité ou encore orchestrer les tâches de l’entrepôt en temps réel. Cette technologie d’une nouvelle génération est alimentée par des algorithmes de machine learning. En clair, Alki aide les chefs d’équipe à prendre de meilleures décisions sans perdre de temps sur des fichiers Excel casse-tête. À terme, l’application a vocation à devenir un assistant personnel. Loquace et omniscient, il sera capable de guider le manager dans les décisions les plus critiques qu’il doit prendre [10].

Faire preuve de leadership et accompagner le changement 

Nous avons une chance inouïe. Celle de pouvoir vivre la prochaine grande révolution industrielle de près. Les décideurs de la supply chain ont le choix entre se différencier ou se laisser distancer. Ceux qui se différencient sont les leaders pragmatiques et audacieux, ils déplacent les projets IA des directions innovation pour les mettre dans les mains des opérationnels. Par ailleurs, les dirigeants français ont un avantage certain par rapport à leurs concurrents européens : l’innovation est produite sur leur sol par des start-up auxquelles ils ont facilement accès. En effet, derrière les leaders fondamentaux de l’IA, comme Mistral AI, suivent des start-up qui se verticalisent et transforment cette technologie en applications business créatrices de valeurs.

Passer d’Excel à un assistant vocal est une transition plus douce que celle qui a consisté à passer du crayon à Excel dans les années 1980. Néanmoins, il est de la responsabilité des dirigeants d’accompagner le changement en rassurant les personnes qui en seront impactées [11].

L’Intelligence Artificielle est une formidable opportunité d’affranchir les travailleurs des tâches pénibles et répétitives pour les recentrer sur des missions plus enthousiasmantes. Les patrons optimistes et conquérants y voient de nombreux leviers de compétitivité : augmenter le niveau de production, augmenter la qualité du travail, baisser les coûts et pourquoi pas réduire le temps de travail de leurs employés [12]. Passer à la semaine de 4 jours est un argument d’attractivité fort à l’heure où il est si difficile de recruter [13].

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