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Chaque chaîne d’approvisionnement commençait autrefois par une commande. Aujourd’hui, elle commence par une prédiction.
C’est ce constat que Danish Abbas, Global Supply Chain Manager chez Amazon – a partagé lors d’une discussion avec Laurent Bedu, Solutions Principal chez Pigment. Ensemble, ils ont exploré comment la donnée, la culture d’entreprise et l’intelligence humaine s’allient pour créer des chaînes d’approvisionnement capables de penser en amont, agir plus vite et livrer plus intelligemment.
Regardez le webinaire complet ici, ou poursuivez votre lecture pour les principaux points à retenir.
1. Planifier pour l'immédiateté
Abbas et son équipe conçoivent des systèmes capables d’anticiper les besoins clients avant même qu’ils ne passent commande. Ce changement de paradigme a transformé la logistique d’Amazon et nécessite des systèmes capables de voir ce qui arrive avant qu'il n'arrive.
« Les clients qui comparaient Amazon à un magasin physique comparent désormais chaque livraison à la plus rapide qu’ils aient jamais eue », a déclaré Abbas.
Cette exigence d’instantanéité impose des systèmes prédictifs, capables de détecter les perturbations à l’avance et d’y réagir avec agilité. Pigment adopte la même approche : permettre aux organisations de planifier de façon proactive, de simuler différents scénarios avant décision et d’ajuster leurs plans en temps réel.
2. Ce qui est surestimé vs. ce qui transforme vraiment tout
Les innovations les plus visibles ne sont pas toujours celles qui changent le plus la donne.
Comme Abbas l'a expliqué, les entrepôts autonomes attirent l’attention, mais le vrai progrès se joue dans les coulisses : la détection de la demande, la maintenance prédictive et la modélisation des risques.
Ces systèmes analysent des signaux variés : médias sociaux, météo, données fournisseurs – pour anticiper la demande, éviter les interruptions et prévenir les risques.
Ensemble, ces fonctionnalités constituent le tissu conjonctif de la planification avancée de la chaîne d'approvisionnement, à savoir l'intelligence quotidienne qui permet de maintenir la stabilité, l'efficacité et la disponibilité des systèmes pour l'avenir.
3. La confiance, clé de l’adoption
Pour Abbas, la principale barrière à l’adoption de l’IA n’est pas technique, mais culturelle. Le succès de tout système, a-t-il noté, dépend de la confiance que les gens lui font suffisamment pour l'utiliser.
« La confiance vient de la transparence. L’IA ne peut pas être une boîte noire. Les utilisateurs doivent comprendre pourquoi une recommandation est faite », a déclaré Abbas.
Cette transparence transforme les utilisateurs en ambassadeurs. Quand les équipes comprennent les conclusions d’un modèle, elles s’y fient davantage et défendent ses décisions. La redevabilité humaine reste indispensable : les planificateurs doivent superviser et valider les systèmes à chaque étape.
4. Le rôle du planificateur évolue
À mesure que l'IA prend en charge les tâches répétitives liées à la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le rôle des planners passe de l'exécution à l'interprétation.
« Les planners ne disparaîtront pas », a expliqué Abbas. « Au lieu de travailler sur des feuilles de calcul, ils élaboreront des scénarios, interprètront les résultats de l'IA et relieront les points au sein de l'équipe. »
Il a décrit cela comme un passage à moins d’opérationnel, plus d’orchestration. Leur rôle : connecter les insights, construire des scénarios, et arbitrer avec discernement.
« Les outils ne valent que par les équipes qui les utilisent. Ceux qui combinent compétences digitales et agilité humaine garderont l’avantage. »
5. L’IA agentique : vers une Supply Chain vivante
Abbas décrit l’IA agentique comme une étape clé : des systèmes capables non seulement de prévoir, mais aussi de modéliser la réponse optimale.
« Je les appelle les jumeaux numériques », a déclaré Abbas. « Des chaînes d'approvisionnement complètes simulées en temps réel. Imaginez que vous soumettiez votre réseau à un test de résistance en cas de grève portuaire ou à une augmentation soudaine de la demande et que vous puissiez résoudre les problèmes virtuellement avant qu'ils ne se produisent physiquement. »
Il a décrit les jumeaux numériques comme des systèmes vivants qui reflètent le réseau réel minute par minute. « Chaque nœud, chaque route, chaque fournisseur. Vous pouvez les voir bouger à l'écran », a-t-il dit. « Si quelque chose change, le modèle évolue avec lui. »
Ces simulations permettent de tester des milliers de scénarios – grève portuaire, pic de demande – avant d’agir dans le monde réel.Résultat : des décisions plus rapides et plus sûres, car chaque impact est visualisé avant exécution.
6. Les pièges IA à éviter
TToutes les initiatives IA ne réussissent pas. Abbas met en garde contre un piège courant :
« Le plus gros piège de l'IA est de tomber amoureux de la technologie avant le problème », a déclaré Abbas. « L'IA doit résoudre quelque chose de réel. Sinon, cela devient simplement un mot à la mode, quelque chose de cool dont les gens parlent mais n'utilisent jamais. »
Cet état d'esprit guide la manière dont Amazon aborde l'IA dans sa chaîne d'approvisionnement. La technologie sert l'objectif, et non l'inverse. « Le défi consiste à faire les deux. Soyez rapide et responsable », a expliqué Abbas. « Cela signifie des prévisions plus intelligentes, un meilleur routage et une refonte de l'emballage. »
Le principe est simple. Diriger avec les résultats, puis appliquer la technologie qui les rend possibles.
Conclusion
Tout au long de la discussion, Abbas a rappelé une idée centrale : le progrès ne dépend pas uniquement de la technologie, mais de l’équilibre entre données, culture et humains.
« L’étape suivante, c’est l’autonomie. », a-t-il déclaré. « Des chaînes d’approvisionnement qui ne se contentent plus de prédire, mais agissent. »
Cette transformation est déjà en marche. L’IA fait passer la planification de la réaction à la conception anticipée, permettant aux eorganisations d’adapter leurs opérations en continu et d’apprendre à chaque décision.
Découvrez l'intégralité de la conversation
Découvrez la discussion entre Danish Abbas (Amazon) et Laurent Bédu (Pigment) sur la nouvelle ère de la planification Supply Chain à la vitesse de l’Ice.
Visionnez la discussion de 17 minutes →
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Aller plus loin
L’IA redéfinit la manière dont les Supply Chains anticipent, s’adaptent et décident. La solution IA agentique de Pigment transforme cette évolution en réalité : un système intelligent et connecté où les équipes peuvent anticiper les risques, tester leurs stratégies et planifier l’avenir.
