Recrutement par l'IA et optimisation de la chaîne d'approvisionnement : L'avenir de la logistique

En 2025, les chaînes d'approvisionnement sont plus complexes à gérer que jamais. Les coûts augmentent, les politiques commerciales ne cessent de changer et les perturbations dues aux tensions géopolitiques, aux événements climatiques et aux pénuries de main-d'œuvre rendent les opérations imprévisibles. Les entreprises ont besoin de prévisions plus solides, d'une meilleure gestion des risques et d'une prise de décision plus souple pour rester compétitives.

Nombre d'entre elles se tournent vers l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement pour améliorer la gestion des stocks, la prévision de la demande et l'analyse prédictive. L'IA aide les entreprises à réduire le gaspillage, à anticiper les perturbations et à prendre des décisions plus intelligentes, mais sa mise en œuvre n'est pas toujours simple. Les silos de données, les coûts élevés et la pénurie d'expertise en matière d'IA font qu'il est difficile de voir un impact réel à l'échelle.

Dans ce guide, nous explorons la façon dont l'IA façonne la gestion de la chaîne logistique en 2025, les plus grands défis auxquels les entreprises sont confrontées et les stratégies qui permettent d'obtenir des résultats concrets. Nous examinons également comment les entreprises utilisant SAP, Salesforce et ServiceNow appliquent l'IA à leurs chaînes logistiques et pourquoi l'expertise est tout aussi essentielle que la technologie.

Tendances clés de la gestion de la chaîne logistique en 2025

Les chaînes d'approvisionnement ont toujours été complexes, mais aujourd'hui, les risques sont plus imprévisibles et plus difficiles à contrôler. Les changements géopolitiques, les conditions météorologiques extrêmes et l'instabilité économique mondiale rendent les opérations plus volatiles. Dans le même temps, les entreprises s'exposent à des risques supplémentaires en raison de processus inefficaces, d'une cybersécurité insuffisante et de systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement obsolètes. 

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent prendre des décisions difficiles. Faut-il repenser les fournisseurs ? Absorber des coûts plus élevés ? Investir dans la technologie pour mieux contrôler ? Les réponses ne sont pas toujours claires. Certains défis sont inévitables, tandis que d'autres sont le résultat de systèmes qui n'ont jamais été conçus pour faire face à ce niveau de perturbation.

Plusieurs changements clés façonnent aujourd'hui la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Certains sont des changements à long terme, comme la poussée de la régionalisation et de l'automatisation. D'autres sont des défis immédiats, comme les cybermenaces et l'instabilité géopolitique. Plus nous cherchons à comprendre les goulets d'étranglement communs à une gestion réussie de la chaîne d'approvisionnement, plus il devient facile d'identifier ce qui va suivre. 

Principales tendances et défis en 2025

La géopolitique et les perturbations commerciales ralentissent les mouvements mondiaux

Les tarifs douaniers, les sanctions et les conflits rendent le commerce plus imprévisible. La crise de la mer Rouge a contraint les compagnies maritimes à changer d'itinéraire, ce qui a allongé les délais de livraison de plusieurs semaines. Certaines entreprises déplacent leur production plus près de chez elles ou diversifient leurs fournisseurs, mais ces deux solutions prennent du temps et augmentent les coûts.

Les perturbations climatiques augmentent les coûts et les retards

Les conditions météorologiques extrêmes affectent les transports et la production. La sécheresse du canal de Panama a restreint les routes commerciales. Les inondations et les ouragans entraînent la fermeture d'usines et de ports. Dans le même temps, des réglementations environnementales plus strictes obligent les entreprises à repenser leur logistique et leurs émissions, souvent à un coût élevé.

Les cybermenaces interrompent les opérations

Les cyberattaques contre les entreprises de logistique et les fournisseurs sont aussi préjudiciables que les perturbations physiques. Les ransomwares bloquent les expéditions. Les pirates informatiques ciblent les entrepôts et les systèmes de production, interrompant les opérations. La cyberattaque de DP World en 2023 a prouvé la vulnérabilité des chaînes d'approvisionnement, mais de nombreuses entreprises continuent de considérer la cybersécurité comme un problème informatique plutôt que comme un risque opérationnel.

La pénurie de main-d'œuvre fait progresser l'automatisation

Il est difficile de recruter dans les secteurs de la logistique, de l'entreposage et du transport. Le taux de rotation élevé et la diminution du vivier de talents ralentissent les opérations. De plus en plus d'entreprises investissent dans l'automatisation pour rester dans la course. Les changements les plus importants se situent dans les domaines suivants

• Entreposage - préparation robotisée des commandes et tri automatisé.
• Traitement des commandes - Suivi des stocks piloté par l'IA.
• Gestion de flotte - Maintenance prédictive et répartition automatisée.

Stratégies d'optimisation des chaînes d'approvisionnement basées sur l'IA

Certains des plus grands noms du commerce de détail, de la logistique et de la fabrication ont déjà transformé leurs chaînes d'approvisionnement grâce à l'IA. Ils réduisent le gaspillage, maîtrisent les niveaux de stocks et prévoient les perturbations avant qu'elles ne se produisent. Les entreprises qui s'appuient encore sur des processus obsolètes peinent à s'adapter à la hausse des coûts et à l'imprévisibilité de la demande.

L'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement n'est plus un investissement de niche. Elle est en train de devenir le fondement de l'avancement de la chaîne d'approvisionnement, donnant aux entreprises un meilleur contrôle sur les stocks, améliorant l'efficacité et fournissant une analyse prédictive dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement pour anticiper les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.

En 2023, le marché de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement valait plus de quatre milliards de dollars. D'ici 2033, il devrait dépasser les 150 milliards de dollars, car de plus en plus d'entreprises intègrent l'IA dans leurs systèmes. Les entreprises qui ont déjà investi dans l'IA pour la gestion des stocks et l'IA pour la prévision de la demande constatent des résultats mesurables. Les coûts logistiques diminuent à mesure que l'IA optimise les itinéraires de transport et les opérations d'entreposage. Les niveaux de stocks sont mieux contrôlés grâce à un suivi des stocks plus intelligent. Les niveaux de service s'améliorent car l'IA permet une prise de décision plus rapide et plus précise.

Les entreprises qui investissent déjà dans l'IA pour la gestion des stocks et la prévision de la demande en tirent de réels avantages :

• 15 % de réduction des coûts logistiques grâce à la planification des itinéraires et à l'automatisation des entrepôts pilotées par l'IA.
• Réduction de 35 % des niveaux de stocks, l'IA améliorant le contrôle des stocks et réduisant les commandes excessives.
• Amélioration de 65 % des niveaux de service, grâce à des informations prédictives permettant d'éviter les ruptures de stock et les retards.

Comment les entreprises utilisent l'IA dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement

L'IA est désormais un élément clé de la numérisation des opérations de la chaîne d'approvisionnement. Elle n'est pas utilisée de manière isolée, mais intégrée aux plateformes ERP, CRM et logistiques afin d'améliorer la prise de décision et l'efficacité. Parmi les outils pilotés par l'IA les plus largement adoptés, on peut citer :

• SAP AI et SAP CRM, qui améliorent l'approvisionnement, automatisent la logistique et renforcent l'analyse prédictive dans la planification de la chaîne d'approvisionnement.
• Salesforce Einstein, qui utilise l'IA pour renforcer la collaboration avec les fournisseurs et améliorer les prévisions de la demande
• ServiceNow AI, qui rationalise les flux de travail et améliore l'IA dans la prévision de la demande
• IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite, qui aide les entreprises à prévoir et à prévenir les perturbations de la chaîne d'approvisionnement
• Oracle AI for Supply Chains, qui automatise le suivi des stocks et les négociations avec les fournisseurs pour accroître l'efficacité
• Microsoft Dynamics 365 AI, qui améliore la prévision de la demande en temps réel et la numérisation de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
• Au-delà des plateformes logicielles, les entreprises constatent déjà les résultats de l'application de l'IA à des défis spécifiques de la chaîne d'approvisionnement.

Au-delà des plateformes logicielles, les entreprises constatent déjà les résultats de l'application de l'IA à des défis spécifiques de la chaîne d'approvisionnement.

• Amazon utilise la robotique et les outils de prévision pilotés par l'IA pour améliorer l'efficacité de ses entrepôts et garantir des livraisons plus rapides et plus fiables.
• Walmart utilise l'IA pour suivre la demande des clients en temps réel, réduire les surstocks et minimiser les déchets.
• Rio Tinto affine les itinéraires de transport et la consommation de carburant grâce à la logistique pilotée par l'IA, améliorant ainsi la rentabilité et la durabilité.
• Coles a déployé l'IA dans ses centres d'exécution, traitant des milliers de commandes par jour tout en contrôlant les coûts de main-d'œuvre.

Là où l'IA a le plus d'impact

L'adoption de l'IA est la plus rapide dans les régions où les chaînes d'approvisionnement subissent le plus de pression. En Europe, en Amérique du Nord et en Asie, les entreprises se tournent vers l'IA pour optimiser les itinéraires de transport, améliorer l'efficacité des entrepôts et gérer les fluctuations de la demande. Dans les régions à forte densité logistique comme le Benelux, l'IA joue un rôle clé dans la rationalisation des opérations dans les principaux ports et centres de distribution, aidant les entreprises à gérer de grands volumes de marchandises de manière plus efficace.

Les domaines d'impact les plus significatifs sont les suivants :

• Vous fiez-vous encore à des prévisions de demande obsolètes ? L'IA permet aux entreprises de dépasser les modèles historiques statiques en analysant les tendances des ventes en temps réel, les données météorologiques et les conditions du marché. Les entreprises qui utilisent l'IA dans la prévision de la demande réduisent le gaspillage des stocks tout en s'assurant qu'elles peuvent répondre à la demande lorsque c'est important.
• Combien de temps est perdu dans des processus lents et manuels ? L'IA automatise des tâches clés telles que le suivi des stocks, la gestion des entrepôts et l'exécution des commandes, aidant ainsi les entreprises à écouler leurs stocks plus rapidement et à améliorer leur précision.
• Connaissez-vous vraiment la fiabilité de vos fournisseurs ? L'IA aide les entreprises à suivre les performances des fournisseurs en temps réel, en signalant les risques avant qu'ils ne se transforment en retards. Les entreprises qui utilisent des outils d'approvisionnement pilotés par l'IA prennent des décisions plus intelligentes en matière d'approvisionnement et évitent les perturbations de dernière minute.
• Et si vous pouviez voir venir une perturbation de la chaîne d'approvisionnement avant qu'elle ne se produise ? L'IA identifie les risques plus rapidement, de la congestion portuaire aux conditions météorologiques extrêmes et aux pénuries de matériaux, ce qui donne aux entreprises plus de temps pour adapter leurs itinéraires et leurs stratégies d'approvisionnement.

Les entreprises qui intègrent correctement l'IA constatent déjà une baisse des coûts, une amélioration de l'efficacité et une meilleure résistance aux perturbations. La section suivante examine ce que les entreprises doivent prendre en compte avant d'investir dans des solutions de chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA et comment s'assurer que la technologie produit des résultats concrets.

Principaux défis liés à l'adoption de l'IA pour les chaînes d'approvisionnement

L'IA transforme déjà la gestion de la chaîne d'approvisionnement, mais de nombreuses entreprises peinent à obtenir des résultats concrets. Les plus grands défis se résument à la mauvaise qualité des données, aux coûts élevés, au manque d'expertise et à la résistance au changement. L'IA ne résoudra pas à elle seule les inefficacités de la chaîne d'approvisionnement. Sans les bonnes bases, les entreprises se retrouvent avec une technologie coûteuse qui ne répond pas à leurs besoins.

Nous examinons ci-dessous les principaux obstacles qui empêchent les entreprises d'intégrer pleinement l'IA dans l'optimisation de la chaîne logistique, la gestion des stocks et la prévision de la demande.

Données non structurées et systèmes déconnectés

L'IA a besoin de données précises et en temps réel, mais la plupart des entreprises sont confrontées à des plateformes fragmentées, des rapports incohérents et des processus manuels. Les informations sont disséminées dans des systèmes d'approvisionnement, de logistique, d'inventaire et de planification de la demande qui ne sont pas correctement connectés.

Il est donc plus difficile pour l'IA de fournir l'analyse prédictive dont les entreprises ont besoin pour gérer les niveaux de stock, prévoir la demande et rationaliser la logistique. Sans données structurées et de qualité, les informations générées par l'IA ne sont pas fiables et ralentissent la prise de décision au lieu de l'améliorer.

L'extension de l'IA au-delà des petits projets pilotes

De nombreuses entreprises ont testé l'IA dans le suivi des stocks, l'automatisation des entrepôts et la planification logistique, mais peu d'entre elles l'ont étendue à l'ensemble de leur chaîne d'approvisionnement. Les projets d'IA sont souvent bloqués lorsque les entreprises ont des difficultés à

• relier les connaissances de l'IA aux décisions plus générales de la chaîne d'approvisionnement
• former les équipes à l'interprétation et à l'application des recommandations de l'IA
• dépasser les petits cas d'essai pour passer à l'adoption à l'échelle de l'entreprise.

Sans une stratégie claire pour déployer l'IA à travers l'approvisionnement, l'inventaire et la logistique, les entreprises obtiennent des gains à court terme mais ne parviennent jamais à exploiter pleinement la valeur à long terme de l'IA.

Coût, talents et résistance interne

L'IA est un investissement majeur. Le coût initial des logiciels, de l'infrastructure en nuage et de l'intégration des systèmes est élevé, et les avantages financiers ne sont pas toujours immédiats. Les équipes dirigeantes hésitent souvent à investir car le retour sur investissement de l'IA est plus difficile à mesurer que les initiatives traditionnelles de réduction des coûts.

Même lorsque les entreprises s'engagent dans l'IA, nombre d'entre elles peinent à trouver les bons talents. Les spécialistes de l'IA qui comprennent à la fois l'apprentissage automatique et les opérations de la chaîne d'approvisionnement sont rares, ce qui rend difficile la mise en œuvre de l'IA sans faire appel à des consultants externes.

Il existe également une résistance de la part des équipes de la chaîne d'approvisionnement. Certains professionnels préfèrent la prise de décision manuelle aux informations générées par l'IA, tandis que d'autres considèrent l'automatisation comme une menace plutôt que comme un outil pour les aider dans leur travail. Sans une forte adhésion interne, l'adoption de l'IA ralentit et les entreprises ne parviennent pas à tirer le meilleur parti de leur investissement.

Nos meilleures idées pour la mise en œuvre de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement

L'IA transforme les chaînes d'approvisionnement, mais le succès ne dépend pas uniquement de la technologie. Nous avons vu des entreprises se heurter à des difficultés parce qu'elles s'attendaient à des résultats instantanés, sous-estimaient les compétences requises ou négligeaient la qualité des données. Les entreprises qui réussissent se concentrent sur la planification, le recrutement des bonnes personnes et l'alignement de l'IA sur leurs objectifs à long terme.

D'après notre expérience, voici ce qui fait la différence.

L'IA fonctionne mieux lorsqu'elle est gérée par les bonnes personnes :

Les entreprises qui investissent dans le recrutement de l'IA embauchent des spécialistes de l'apprentissage automatique, des scientifiques des données, des analystes de la chaîne d'approvisionnement de l'IA et des gestionnaires de la logistique pilotée par l'IA pour affiner les modèles et s'assurer que l'IA apporte une valeur réelle. 

Sans la bonne expertise, même les meilleurs outils d'IA ne donneront pas les résultats escomptés. La demande de consultants en IA de Salesforce, de spécialistes en IA de SAP et d'ingénieurs en IA de ServiceNow augmente à mesure que les entreprises cherchent à intégrer l'IA dans leurs plateformes de chaîne d'approvisionnement.

Commencer modestement et construire à partir de là :

Les entreprises les plus performantes commencent par tester l'IA dans des domaines clés. L'IA dans la prévision de la demande, l'automatisation des entrepôts et l'analyse du risque fournisseur sont souvent les meilleurs points de départ. Les entreprises ont ainsi le temps de s'adapter, de former leurs équipes et d'affiner la technologie avant de l'étendre.

Les équipes doivent comprendre l'IA, et pas seulement l'utiliser :

L'IA est puissante, mais elle doit soutenir la prise de décision, et non la remplacer. Les entreprises qui recrutent pour des postes liés à l'IA dans les équipes de la chaîne d'approvisionnement et qui forment leurs employés à l'utilisation efficace de l'IA sont celles qui voient l'impact le plus important. Les entreprises qui recrutent des spécialistes de l'approvisionnement alimenté par l'IA, des consultants en analyse prédictive et des ingénieurs en automatisation de la chaîne d'approvisionnement s'assurent qu'ils disposent de l'expertise nécessaire pour gérer correctement les opérations pilotées par l'IA.

L'exactitude des données est la clé de l'efficacité de l'IA :

L'efficacité de l'IA dépend des données avec lesquelles elle travaille. Les entreprises qui ne disposent pas de données propres, structurées et bien intégrées auront du mal à obtenir des résultats significatifs. C'est pourquoi nous constatons une demande croissante de spécialistes du recrutement en IA, de responsables de la gouvernance des données et de consultants en mise en œuvre de l'IA, capables de superviser la qualité des données et de garantir la fiabilité des informations issues de l'IA.

La bonne stratégie en matière d'IA commence par les personnes, et non par la technologie :

L'IA modifie les chaînes d'approvisionnement, mais les entreprises qui se concentrent sur le recrutement de l'IA et l'embauche de spécialistes de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement sont celles qui obtiennent un avantage concurrentiel. Les stratégies d'IA les plus efficaces s'appuient sur des équipes qui comprennent à la fois la logistique et la prise de décision basée sur l'IA.

Les entreprises qui investissent dès maintenant dans les emplois liés à l'IA et dans les équipes de la chaîne d'approvisionnement prêtes pour l'IA auront un avantage à mesure que l'adoption de l'IA s'accélérera. Celles qui s'appuient sur des processus obsolètes ou qui s'attendent à ce que l'IA fonctionne sans l'expertise adéquate auront du mal à obtenir des résultats concrets.

Dernières réflexions : L'IA, le recrutement et l'avenir des chaînes d'approvisionnement

Toutes les entreprises souhaitent disposer d'une chaîne d'approvisionnement plus efficace et plus résiliente, mais la technologie seule ne leur permettra pas d'y parvenir. L'IA peut prédire les perturbations, rationaliser les opérations et améliorer la prise de décision. Sans les bonnes personnes pour la gérer, l'impact sera toujours limité.

Les entreprises qui connaissent un réel succès investissent dans le recrutement de l'IA autant que dans l'IA elle-même. Elles recrutent des experts en apprentissage automatique, des analystes de données et des spécialistes de l'IA dans la chaîne logistique qui peuvent affiner les systèmes, interpréter les informations et s'assurer que l'IA apporte une valeur réelle plutôt que d'automatiser pour le plaisir.

L'IA devient un avantage concurrentiel dans la logistique, l'approvisionnement et la gestion des stocks. L'adoption de l'IA s'accélérant, les entreprises qui mettent en place aujourd'hui des équipes prêtes pour l'IA seront celles qui mèneront l'innovation de la chaîne d'approvisionnement demain.

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Vous avez du mal à tirer le meilleur parti de Salesforce, SAP, ServiceNow ou Microsoft ? De nombreuses entreprises investissent dans des solutions de chaîne logistique pilotées par l'IA, mais constatent que les lacunes en matière de données, la mauvaise intégration et le manque d'expertise en interne ralentissent les progrès. Sans les bonnes personnes, même la meilleure technologie ne produira pas les résultats dont vous avez besoin.

Chez Montréal Associés, nous combinons une connaissance approfondie du recrutement de la chaîne d'approvisionnement avec une expertise en logistique, en approvisionnement et en gestion des stocks axée sur l'IA. Que vous ayez besoin de spécialistes en analyse prédictive, en automatisation ou en mise en œuvre de l'IA, nous mettons les entreprises en contact avec les bons talents pour combler l'écart entre la stratégie et l'exécution.

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