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L’intelligence artificielle pourrait améliorer les performances des chaînes d’approvisionnement, à condition de revoir les processus plutôt que d’automatiser les tâches existantes, selon une modélisation du cabinet The Hackett Group. Présentée le 12 octobre 2026 dans son étude « AI World Class Supply Chain », cette transformation pourrait réduire les coûts, les stocks et les délais logistiques.
L’IA dans la supply chain entre dans une nouvelle phase. Après les premiers projets consacrés à l’automatisation de tâches ou à l’amélioration des prévisions, l’enjeu porte désormais sur la transformation des opérations de bout en bout. L’étude met en évidence un écart de performance potentiel entre les organisations qui réorganisent leurs processus autour de l’IA et celles qui se limitent à ajouter des outils à leur fonctionnement existant.
Des gains à chaque étape
Les projections du cabinet illustrent l’ampleur des améliorations envisageables. En repensant leurs processus de planification et de livraison autour de l’IA, les organisations les plus avancées pourraient réduire leurs erreurs de prévision de 52 % et leurs commandes urgentes de 59 %. Les coûts de possession des stocks diminueraient jusqu’à 41 %, tandis que les délais entre la préparation d’une commande et son expédition pourraient être raccourcis de 38 %.
Des prévisions plus fiables permettraient de mieux ajuster les niveaux de stocks et leur répartition dans le réseau. Les entrepôts auraient alors moins de contraintes à absorber, ce qui faciliterait la préparation des commandes et limiterait les expéditions accélérées destinées à compenser les retards.
Le modèle estime également que les coûts du processus « Plan-to-Deliver », qui couvre la planification jusqu’à la livraison, pourraient baisser de 12 à 17 %, et que les besoins en ressources diminueraient de 15 à 24 %. L’enjeu consiste notamment à libérer les équipes des tâches de rapprochement de données, de suivi des exceptions et de gestion des urgences, pour les réorienter vers des activités à plus forte valeur ajoutée. Ces chiffres décrivent un scénario de performance cible, dont la réalisation dépend des processus existants, du niveau de maturité numérique et de l’ampleur des transformations engagées.
Une refonte des opérations
Pour The Hackett Group, l’accumulation de solutions spécialisées ne suffit pas à transformer durablement les performances. Des outils dédiés peuvent améliorer la précision d’une prévision ou faciliter une décision ponctuelle, sans modifier significativement la performance globale de la chaîne.
L’étude illustre cette évolution avec le cas d’un fabricant mondial de technologies énergétiques exploitant plus de 100 usines et travaillant avec 20 000 fournisseurs. Cette entreprise a déployé des agents d’IA, des programmes capables d’enchaîner des actions de façon semi-autonome, sur les processus de livraison entrante et de confirmation des commandes. Selon le document, les systèmes traiteraient chaque année environ deux millions de lignes de livraison et trois millions de lignes de commandes d’achat, et chacun de ces deux processus aurait atteint son retour sur investissement en quatre mois ou moins.
Une transformation à mesurer
Pour exploiter ce potentiel, le groupe recommande de commencer par établir une référence de performance, puis de hiérarchiser les cas d’usage selon leurs bénéfices attendus, leur coût et leur complexité. La refonte des processus et du modèle opérationnel doit ensuite précéder le déploiement à grande échelle. Les résultats doivent être suivis à l’aide d’indicateurs concrets, comme l’immobilisation financière dans les stocks, la fiabilité des livraisons, les coûts logistiques et les délais de traitement, afin de relier les investissements à des gains mesurables plutôt qu’au seul nombre d’outils déployés.
L’étude repose sur une modélisation comparative, qui confronte les niveaux médians observés chez les pairs à des scénarios cibles dits « AI World Class ». The Hackett Group indique s’appuyer sur 30 ans de données de benchmark, d’analyse des processus et d’expérience en transformation. Il s’agit donc d’estimations de gains potentiels, et non d’une enquête mesurant les résultats effectivement obtenus par un échantillon représentatif d’entreprises. Le cabinet ne précise pas la taille de l’échantillon utilisé pour chaque indicateur.
