Quelle est la valeur ajoutée des technologies et du digital et quelles en sont les limites ?

L’IA et l’automatisation offrent des solutions inédites pour doper la performance des entreprises. Une course à l’adoption s’engage en Supply Chain, comme dans quasiment tous les domaines, en pleine conscience des risques d’un déploiement massif non maitrisé sur le monde du travail, tel que nous le connaissons.

Pendant que nos entreprises livrent batailles pour poursuivre leur développement malgré les crises à répétition, l’Humain se préoccupe de l’avenir des métiers et de ses enfants.

Deux enjeux opposés au premier abord qui peuvent trouver une réponse commune dans les nouvelles technologies et le digital.

Nous vous proposons ici un aperçu de l’une des 2 tables rondes au programme des prochaines RISC 2026 grâce à notre grand sponsor : GENERIX.

Réduire la pénibilité physique, c’est préserver la santé du travailleur. Réduire la pénibilité morale de tâches répétitives et l’ennui, c’est préserver son bien-être au travail.

Ici, la technologie augmente l’humain en le soulageant de certaines tâches pénibles.

Prenons l’exemple de la Computer Vision qui permet de contrôler en continu l’intégrité et la conformité de palettes réceptionnées.

Cette tâche est si pénible, la qualité en résultant si faible, qu’elle est parfois supprimée, générant des lacunes de traçabilité et les coûts associés. Alors que l’IA se charge de la partie pénible du contrôle et identifié les erreurs, l’humain, lui, s’occupe de le résoudre. Un rôle nettement plus satisfaisant et motivant.

Des outils digitaux bien conçus rendent les règles du jeu plus claires : objectifs transparents, standards partagés, indicateurs compris et acceptés. Ils permettent au collaborateur de comprendre l’impact de ses actions, de mesurer sa contribution et de progresser. La technologie devient alors un vecteur d’engagement, et non un outil de contrôle subi.

Ici, la technologie augmente l’humain en donnant du sens à son travail.

Prenons l’exemple de l’analyse de performance et des rapports d’activité. Avec une IA le métier de manager se transforme. aujourd’hui, c’est un ingénieur expert en Excel qui passe une bonne part de son temps à courir après l’information et à la travailler pour la présenter de manière intelligible et cohérente. Avec l’IA, il devient l’architecte d’un système d’information efficient et rapide. Il connecte plus de sources d’informations, il rationalise les données d’entrée et les homogénéise, il construit des rapports plus lisibles, plus solides, qui le valorise. Il gagne du temps et peut mieux se consacrer à la recherche de nouveaux leviers de performance. Il rend plus transparent les résultats qui motivent ses décisions et outille son contrôle, ses équipes se trouvant à leurs tours plus engagées.

Exemple d’utilisation de l’IA générative au service des techniciens de maintenance (fiche de bonnes pratiques du LAB Digital Techno)

Appréhender plus de données et d’information de sources variées, interne ou externes.
Pouvoir projeter de nombreux scenarii pour comparer les résultats en variant les hypothèses à une vitesse folle. L’aide à la décision constitue une promesse de l’IA très appréciée dans les opérations de la Supply Chain et notamment pour l’exécution qui doit sans cesse réagir à tous types d’aléas.

Quelles commandes dois-je préparer en priorité quand je n’ai plus le temps de traiter tout le portefeuille ? Quel sera l’impact de ce retard sur ma journée de demain ?

Dois-je prévoir du personnel en supplément ? A quel coût ? Qui puis-je solliciter à la dernière minute ? Comment engager la démarche rapidement ?

Avec des agents ou modèles IA spécialisés et bien alimentés en données, un chef d’équipe, même junior, maitrise totalement son planning et son budget. Il peut garantir le meilleur climat social et degré d’engagement de ses ressources.

Ici, la technologie augmente l’humain en l’aidant à mieux décider et plus vite.

Avec les technologies, le rôle du manager évolue. Il ne s’agit plus seulement de “faire produire”, mais de “faire grandir” : développer la polyvalence, accompagner la montée en compétences, sécuriser les savoir-faire critiques des humains et l’expertise. Le manager apprend à assigner les tâches aux différents types de ressources (technologiques ou humaines), il créé des binômes mixtes et intègre des agents IA comme des membres de son équipe. Bien entendu, il se forme et forme ses équipes au “prompt”.

Ici, la technologie augmente l’humain en l’aidant à mieux manager.

Contrôle et validation humaine requis

Une IA bien architecturée, bien entrainée, bien alimentée et bien monitorée ne devrait faire que peu d’erreurs. En Supply Chain, et souvent ailleurs, la plupart des IA ne bénéficient pas encore de ce contexte pour pouvoir résoudre en totale autonomie des problèmes complexes.

Pour répondre à cet écueil, le breton Yann LeCun annonce l’Advanced Machine Intelligence – AMI Labs capable d’appréhender le “monde réel”, à savoir le contexte d’une problématique et son environnement dépassant ainsi ce qui limite les modèles d’IA actuels qui ne font que manipuler le langage.

Comprendre les résultats de l’IA

La compréhension du process de décision reste nécessaire pour confier certaines tâches dont les impacts sont à risque élevé sur la santé humaine par exemple. On veut comprendre comment et pourquoi une IA aboutit à un résultat spécifique. Or, les LLM (Grands Modèles de langage), le Deep Learning (réseaux de neurones profonds), le Machine Learning complexe ou encore l’informatique quantique, restent des boites noires. Tout au mieux produisent-ils un indice de confiance ou préviennent-ils des limites relatives aux résultats qu’ils délivrent. L’humain reste donc responsable, et l’IA une aide, une assistance.

Définir les priorités de décision

L’IA produit des résultats en fonction d’une demande et d’un contexte. Par exemple, pour effectuer des simulations de décision, l’humain l’orientera sur sa préférence entre performance économique, qualité de service et impact environnemental. Ou encore entre robustesse et hyper optimisation en contexte incertain. Ce cadrage précis garantit la pertinence des réponses données par l’IA.

Une Supply Chain s’appuyant sur l’humain augmenté, c’est la promesse d’une Supply Chain plus réactive, plus profitable et plus durable. Elle replace l’homme et la femme au cœur de l’intelligence du système et s’ouvre aux technologies en suivant des objectifs humanistes, garants de la pérennité des solutions déployées.

Pour en savoir plus sur le programme complet