La Chaire de recherche en intelligence artificielle pour des chaînes d’approvisionnement numériques, résilientes, agiles et durables s'inscrit dans un contexte où les chaînes d’approvisionnement font face aujourd'hui à des défis de plus en plus complexes.
- Le changement du comportement de la demande
- La personnalisation croissante des produits
- La pénurie de main d’œuvre
- Les changements climatiques affectant la durabilité, la qualité et le volume des ressources et
- L’avènement des évènements extrêmes tel que la COVID19
L’émergence de l’industrie 4.0, via la robotisation, la disponibilité des données massives et l’amélioration de la capacité prédictive des méthodes d’intelligence artificielle, a révolutionné la chaîne d’approvisionnement. Elle devient un système global où toute entité, physique et/ou numérique, sera interconnectée et disposera ainsi du potentiel de devenir plus performante. La numérisation a permis d’aider à la prise de décision en temps réel, de piloter la performance des processus logistiques et de production, de maitriser les coûts et d’atteindre l’excellence opérationnelle. A l’échelle canadienne, les chaînes d’approvisionnement fournissent plus de 1 million d’emplois et contribuent à près de 10% du Produit Intérieur Brut[1]. La numérisation de ces chaînes a un impact réel sur les revenus et l’exploitation. On a même constaté une amélioration des revenus de 2 à 5% et une réduction du délai de production allant jusqu’à 30%. Les coûts de fabrication, d’entreposage et de distribution peuvent quant à eux diminuer de 10 à 20%[2].
L’adoption d’une chaîne d’approvisionnement numérique est une solution de choix pour faire face à la pénurie de main d’œuvre. En effet, selon l’étude récente de Deloitte et E&B Data (2021) [3], 66% des 309 entreprises manufacturières dans la région Chaudière-Appalaches trouvent que l’investissement dans la robotisation, l’automatisation et l’informatisation est la première stratégie à adopter face à la problématique de pénurie de main d’œuvre. La numérisation de la chaîne d’approvisionnement a aussi un impact direct sur la durabilité. Effectivement, on peut constater une diminution des volumes transportés de 7 à 15 % et une réduction des émissions de gaz à effets de serre de 15 à 20 %[4].
Mais la mise en application de l’intelligence artificielle dans les entreprises manufacturières reste un vrai défi. Selon une étude de Forbes Insights (2018) [5], le Canada se classe le dernier sur 10 pays, en termes de déploiement de l’intelligence artificielle. 31% des entreprises canadiennes affirment néanmoins que ce déploiement est une réussite, alors que ce chiffre est de 59% en Inde et de 58% en Allemagne. Parmi les facteurs importants bloquant le déploiement de l’intelligence artificielle pour la numérisation des chaînes d’approvisionnement, on souligne fréquemment le manque d’approches structurées et génériques de pilotage.