Comment les capacités de planification pilotées par l'IA continueront d'évoluer en 2026

Alors que l'année 2025 touche à sa fin, les entreprises et les responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent composer avec une période des fêtes et un contexte commercial marqués par l'évolution des politiques tarifaires et commerciales, ainsi que par l'incertitude économique, qui continuera probablement de jouer un rôle en 2026.

S'il y a une leçon à retenir de ces dernières années, c'est que la gestion de l'incertitude et de la volatilité est devenue la norme. De ce fait, les méthodes traditionnelles de planification stratégique, souvent basées sur des tableurs et des informations cloisonnées entre les services, ne suffisent plus.

Face à la persistance de l'incertitude des marchés et des perturbations des chaînes d'approvisionnement, la prolifération des données disponibles est également en hausse. Rapport McKinsey 2024 Les prévisions indiquent que d'ici 2030, le volume de données devrait être multiplié par dix par rapport à 2020. Bien que les deux ne soient pas nécessairement directement corrélés, les dirigeants d'entreprise prennent conscience de l'importance d'exploiter ces volumes de données croissants pour mieux appréhender l'incertitude commerciale en prenant des décisions éclairées. De plus en plus d'entreprises adoptent une approche globale pour exploiter stratégiquement leurs données en créant des entrepôts de données, en élaborant des stratégies de données d'entreprise et en mettant en œuvre des plateformes d'IA intégrant des jumeaux numériques. Ces plateformes peuvent ingérer d'importants volumes de données afin de modéliser différents scénarios commerciaux et d'anticiper les perturbations.

Exploiter l'IA pour éliminer les données cloisonnées

L'une des premières étapes nécessaires à la mise en œuvre d'un système complet stratégie de données Passer de la vision à la réalité, c'est s'attacher à éliminer les silos de données en numérisant et en unifiant les données et les connaissances dispersées au sein de l'organisation. Dans de nombreuses entreprises, plusieurs services fonctionnent indépendamment, chacun utilisant ses propres sources de données. Par exemple, la finance utilise ses propres données, les achats d'autres, et la planification de la chaîne d'approvisionnement d'autres encore. À cela s'ajoute l'utilisation par chaque service de ses propres signaux de données externes. Ainsi, si un service est informé d'un retard potentiel de livraison d'un fournisseur, les autres équipes risquent de ne pas avoir accès à cette information à temps pour prendre des décisions susceptibles d'impacter la disponibilité des produits.

Les plateformes de planification basées sur l'IA peuvent intégrer d'énormes quantités de données internes et externes, servant ainsi de source unique de vérité. Les jumeaux numériques offrent une visibilité complète sur la chaîne d'approvisionnement et aident les équipes à analyser différents scénarios de planification, leur permettant de prendre des décisions commerciales et de planification collaboratives et éclairées par les données. Par exemple, en cas de forte hausse de la demande, les données peuvent révéler quels fournisseurs sont les plus susceptibles de pouvoir répondre à une augmentation des commandes dans les délais impartis, lesquels pourraient avoir des difficultés à honorer des commandes importantes de dernière minute, ou encore si les consommateurs de certains marchés sont susceptibles de se tourner vers une autre saveur de produit si la saveur la plus populaire est en rupture de stock. Si une équipe de planification peut détecter les tendances, les risques et les opportunités plus tôt, une entreprise peut se tourner vers un fournisseur alternatif, emprunter un autre itinéraire de transport ou réaffecter les stocks aux centres de distribution où la demande est la plus forte, avant qu'un risque potentiel ou une perturbation de la chaîne d'approvisionnement n'impacte l'activité.

Ces plateformes peuvent également contribuer à exploiter et à numériser le savoir-faire interne au sein de l'organisation, permettant ainsi aux équipes de collaborer plus efficacement. Par exemple, si un planificateur fort de 20 ans d'expérience constate, grâce aux données, que les fournisseurs A et B disposent tous deux de stocks suffisants pour répondre à une hausse de la demande, mais que le fournisseur A est plus fiable, il privilégiera alors une commande auprès de ce fournisseur. À l'inverse, un planificateur moins expérimenté pourrait choisir le fournisseur B et risquer de ne pas recevoir la marchandise à temps pour satisfaire la demande. Grâce à une plateforme de planification avancée, un planificateur disposant de ce contexte peut saisir manuellement les informations relatives aux fournisseurs, les dates de commande, d'expédition et de livraison, etc., qui sont ensuite intégrées au logiciel. Ces informations seront ensuite partagées avec les autres planificateurs, afin que leurs décisions soient éclairées par un contexte similaire.

Les entreprises ayant déjà intégré des outils d'IA pour connecter les données de leur organisation et de leur chaîne de valeur étendue peuvent désormais dépasser leurs méthodes de planification traditionnelles et repenser le rôle des plateformes technologiques dans l'unification de leurs données et de leurs analyses. Ces plateformes serviront de véritable boussole, harmonisant la planification stratégique de l'entreprise. Cette approche permet aux équipes d'accéder à une source unique et partagée d'informations fiables via une plateforme numérique, d'identifier les risques et opportunités émergents susceptibles d'impacter leur activité, et de prendre des décisions éclairées et coordonnées.

Amélioration de la planification de scénarios

Une fois les connaissances internes numérisées et toutes les sources de données unifiées pour faciliter une collaboration plus efficace entre les équipes en matière de planification et de prise de décision, ces dernières peuvent aller au-delà de la simple détection précoce des risques et perturbations potentiels et renforcer leurs capacités de planification proactive de scénarios. Lorsqu'elles utilisent une plateforme d'IA capable d'ingérer et de connecter des données provenant de multiples fonctions de l'entreprise, elles peuvent collaborer plus étroitement en traduisant un événement ou une perturbation ponctuelle en son impact direct sur l'activité et les clients. Une fois que les équipes de planification comprennent la situation et son impact potentiel au plus tôt, elles peuvent explorer plusieurs scénarios afin d'atténuer les conséquences négatives pour l'entreprise.

Par exemple, si une perturbation de la chaîne d'approvisionnement entraîne une pénurie d'un produit de grignotage populaire, les équipes de planification peuvent exploiter les données pour déterminer les quantités en stock pouvant être transférées vers d'autres centres de distribution et identifier les zones où la demande pour d'autres saveurs du même produit est forte. Grâce à ces informations, elles peuvent limiter les risques de pénurie et de rupture de stock chez les détaillants en réallouant les stocks vers les zones où la demande est élevée et en rééquilibrant l'offre de saveurs alternatives dans les zones où elles sont également très demandées.

Automatisation des tâches grâce aux agents d'IA

Les plateformes qui ont également IA agentique Ces fonctionnalités permettent aux équipes d'automatiser les tâches de planification courantes et la proposition de scénarios, leur permettant ainsi de se concentrer sur des stratégies de planification de haut niveau et la gestion des scénarios. Les agents d'IA peuvent être configurés pour automatiser l'analyse des situations, la compréhension de leurs impacts et la proposition de plusieurs options ou scénarios à examiner par les planificateurs. Ils peuvent aider les équipes de planification à évaluer différentes possibilités, en tenant compte de facteurs tels que le coût et la marge du produit, et à réagir aux fluctuations soudaines de l'offre ou de la demande. Lors de la mise en œuvre initiale des fonctionnalités d'IA, les agents peuvent formuler des recommandations soumises à validation humaine. Une fois la confiance établie dans la qualité de leurs recommandations, les agents peuvent évoluer vers des modes d'autonomie plus importants, avec des limites définies.

Toutefois, il arrive qu'un planificateur doive intervenir pour approuver un plan ou passer outre des recommandations en fonction de directives spécifiques. Un plan de scénario peut suggérer de déplacer des produits depuis un centre de distribution au Canada, mais si le planificateur sait que l'équipe commerciale est sur le point de conclure un accord avec une grande entreprise canadienne, ce stock sera nécessaire pour servir ce client à court terme. Par conséquent, le planificateur annulera cette option de scénario.

Là encore, pour les entreprises qui ont commencé à mettre en œuvre des capacités d'IA agentique et à configurer leurs agents pour automatiser des tâches spécifiques, la prochaine étape consiste à identifier les opportunités où les agents peuvent fournir des informations plus approfondies afin d'améliorer la productivité des équipes transversales et de synchroniser la prise de décision entre les équipes et les échéanciers de planification commerciale.

Comment déployer l'IA de manière responsable à l'échelle de l'entreprise ?

Pour les dirigeants d'entreprise prêts à exploiter une plateforme de planification basée sur l'IA afin de connecter les données de leur organisation et les signaux externes (tels que la demande, les stocks et les approvisionnements) et d'élaborer une stratégie de planification axée sur les données, une étape cruciale consiste à identifier les lacunes en matière de valeur ajoutée que les outils d'IA peuvent contribuer à combler. Par exemple, si les équipes de planification peinent à analyser de grands volumes de données ou à gérer l'augmentation du volume des commandes, ce qui entraîne des pertes de valeur, il pourrait être judicieux de tester une plateforme capable de connecter les données pertinentes afin d'offrir aux parties prenantes une meilleure visibilité sur l'origine des problèmes et de leur fournir des informations précieuses pour améliorer la prise de décision.

Les équipes chargées de mettre en œuvre des solutions axées sur l'IA devront obtenir l'adhésion de leurs collègues qui utiliseront les outils et les plateformes, et tester rigoureusement les résultats et les recommandations de la plateforme (en intégrant les retours des utilisateurs) avant d'autoriser un déploiement généralisé des fonctionnalités autonomes au sein de l'équipe. Une fois le programme pilote concluant, les dirigeants pourront envisager le déploiement de technologies d'IA supplémentaires au sein de l'entreprise et tirer parti des plateformes pour intégrer un modèle de planification et de prise de décision plus cohérent et fluide à l'échelle de l'organisation.