1 – Introduction et fondamentaux

Accueil et présentation

• Présentation des objectifs de la formation
• Tour de table et attentes des participants

Découverte de l’IA appliquée à la SCM

• Comment fonctionne l’IA : les principes de bases et les applications catégorielles
• Témoignage vidéo : “L’impact de l’IA sur la Supply Chain”

Cette activité interactive permettra aux participants de visualiser les différentes applications de l’IA dans la SCM et de stimuler leur réflexion sur les possibilités d’innovation.

• A la découverte de l’IA (gaming)
• Travail en groupes pour identifier les applications potentielles dans la SCM
• Restitution et discussion

Analyse de maturité IA/SCM de votre entreprise

• Questionnaire contextualisé d’auto-évaluation de votre entreprise
• Analyse des résultats en groupe
• Discussion sur les premières actions à mener

2 – Processus clés de la SCM et intégration de l’IA

Planification stratégique et IA
Le processus à analyser :

• La planification stratégique en SCM vise à aligner les objectifs de la chaîne logistique avec la stratégie globale de l’entreprise. Elle implique des décisions à long terme sur la conception du réseau logistique, les capacités, et les partenariats. Les partenaires et les fournisseurs de l’entreprise seront pris en compte.

Intégration de l’IA :

• Modélisation et simulation de scénarios complexes
• Optimisation multi-objectifs (coûts, délais, qualité)
• Prévision de tendances à long terme

Outils IA : Algorithmes d’optimisation, réseaux de neurones pour la prévision

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Témoignage vidéo : “Optimisation stratégique avec l’IA”

Mise en situation : Débat sur l’éthique de l’IA dans la planification stratégique

Gestion de la demande et des stocks avec l’IA
Le processus à analyser :

• La gestion de la demande et des stocks vise à équilibrer l’offre et la demande, en minimisant les coûts de stockage tout en évitant les ruptures.

Intégration de l’IA :

• Prévision de la demande à court et moyen terme
• Optimisation dynamique des niveaux de stock
• Détection d’anomalies et gestion des exceptions

Outils IA : Machine learning pour la prévision, algorithmes d’optimisation pour la gestion des stocks

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Témoignage vidéo : “Prévision de la demande grâce à l’IA”

Mise en situation : Étude de cas sur l’implémentation d’un système de prévision IA

Approvisionnement intelligent
Le processus à analyser :

• L’approvisionnement couvre la sélection des fournisseurs, la négociation des contrats, et la gestion des commandes d’achat.

Intégration de l’IA :

• Sélection et évaluation automatisée des fournisseurs
• Optimisation des commandes (quantité, timing)
• Détection des risques fournisseurs

Outils IA : Systèmes experts, algorithmes d’optimisation, analyse prédictive

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Témoignage vidéo : “L’approvisionnement à l’ère numérique”

Débat : L’IA peut-elle remplacer les acheteurs humains ?

Fabrication et production intelligentes
Le processus à analyser :

• La fabrication et la production concernent la transformation des matières premières en produits finis, impliquant la planification de la production, le contrôle qualité, et la maintenance.

Intégration de l’IA :

• Optimisation de la planification de production
• Maintenance prédictive
• Contrôle qualité automatisé

Outils IA : IoT, machine learning pour la maintenance prédictive, vision par ordinateur pour le contrôle qualité. L’intégration de ces outils au système d’information de l’entreprise sera analysée.

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Témoignage vidéo : “La production intelligente avec l’IA”

Mise en situation : Conception d’un plan d’implémentation d’IA dans une usine

Gestion des entrepôts et distribution
Le processus à analyser :

• La gestion des entrepôts et la distribution impliquent le stockage efficace des produits, la préparation des commandes, et l’organisation des livraisons.

Intégration de l’IA :

• Optimisation du placement des produits dans l’entrepôt
• Routage intelligent des préparateurs de commandes
• Planification dynamique des tournées de livraison

Outils IA : Algorithmes d’optimisation, systèmes de recommandation, apprentissage par renforcement pour le routage

La combinaison de l’IA avec d’autres technologie sera abordée (IoT, robotique)

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Témoignage vidéo : “L’entrepôt du futur”

Débat : L’impact social de l’automatisation dans les entrepôts

Gestion des retours et logistique inverse
Le processus à analyser :

• La gestion des retours concerne le traitement des produits renvoyés par les clients, impliquant la collecte, le tri, et la réintégration ou l’élimination des produits.

Intégration de l’IA :

• Prédiction des taux de retour
• Optimisation du tri et de la réaffectation des produits retournés
• Analyse des causes de retour pour amélioration produit

Outils IA : Machine learning pour la prédiction, systèmes experts pour le tri

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Mise en situation : Analyse d’un système IA de prédiction des retours

3/ Aspects transversaux et conclusion

Pilotage de la performance et IA
Le processus à analyser :

• Le pilotage de la performance implique la définition et le suivi d’indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité de la chaîne logistique.

Intégration de l’IA :

•  Tableaux de bord dynamiques et intelligents
• Détection automatique d’anomalies dans les KPI
• Recommandations d’actions correctives

Outils IA : Analyse prédictive, systèmes de recommandation

Analyse à 360° sur :

• Les apports
• Les paramètres de coûts
• Les gains potentiels
• Les limites ou contraintes
• Les risques

Témoignage vidéo : “Mesurer la performance avec l’IA”

Débat : Les limites de la quantification de la performance en SCM

Aspects juridiques, éthiques et durables de l’IA en SCM

• RGPD et IA Act : implications pour la SCM
• Éthique de l’IA : biais, transparence, responsabilité
• Green IA et SCM durable : optimisation énergétique, réduction de l’empreinte carbone

Élaboration d’une feuille de route IA pour la SCM

• Méthodologie d’analyse d’impact
• Priorisation des projets IA
• Gestion du changement et formation des équipes

Atelier : Élaboration d’une feuille de route IA pour une entreprise fictive ou pour votre entreprise

Conclusion et évaluation

• Synthèse des apprentissages
• Évaluation de la formation
• Plan d’action pour approfondir