Tirer parti de l’IA pour une prise de décision stratégique plus rapide

Il existe de nombreuses informations sur l’IA générative, et il est difficile de séparer les faits de la fiction. En tant que membre de l'équipe de recherche et développement de Logility avec une spécialisation en IA générative, je suis aux premières loges pour assister à l'expansion rapide de la technologie de l'intelligence artificielle. L’IA présente des défis et des opportunités pour les chefs d’entreprise cherchant à exploiter son potentiel au sein de leur organisation pour améliorer l’efficacité et accroître la rentabilité. Dans ce blog, j'aborderai 10 mythes courants sur l'IA générative pour démontrer la valeur de cette technologie passionnante.

Mythe 1 : L'IA générative est un développement récent au cours des deux dernières années

L’IA générative est devenue une préoccupation majeure du public au cours des deux dernières années. Cependant, l’IA repose sur des méthodologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui n’ont cessé d’évoluer depuis les années 1950. Pendant cette période, les mêmes outils d'IA qui sous-tendent les nouvelles technologies ont joué un rôle clé dans l'amélioration de l'efficacité et l'optimisation de tous les domaines des processus de logistique et de chaîne d'approvisionnement, notamment les prévisions, la planification des approvisionnements, la gestion des stocks, la fabrication, l'optimisation du réseau, etc.

Mythe 2 : l'IA générative est incapable de préserver la confidentialité de vos données

L’une de nos principales préoccupations est que nos clients aient pleinement confiance dans la sécurité de leurs données. L’IA générative peut absolument être construite avec des mesures visant à protéger la confidentialité. Par exemple, avec Logilité GenAI vos données sont protégées par des protocoles de cryptage avancés et des contrôles d'accès robustes pour garantir que vos informations sensibles restent confidentielles et protégées.

Mythe 3 : L'IA générative est la meilleure solution en tant que boîte noire

À première vue, la perspective d’une IA générative prenant en charge un flux de travail 100 % automatisé peut sembler être un objectif souhaité pour les processus de votre chaîne d’approvisionnement. Cependant, les planificateurs quotidiens expérimentés savent que la surveillance humaine est cruciale pour obtenir de bons résultats lors de la détermination des stratégies, de l'élaboration des prévisions, de l'élaboration des plans d'approvisionnement et de la gestion des stocks. Intégration fluide de l'IA générative technologie avec des experts en la matière est particulièrement important en cas d'exceptions, de demandes de dernière minute et de perturbations inattendues.

Mythe 4 : L'IA générative est toujours plus intelligente que les humains

Oui, l’IA générative possède des atouts qui dépassent les capacités humaines. Il peut apprendre plus vite que les humains et est formé pour traiter et analyser d’énormes quantités d’informations sur la base de données d’entraînement, d’algorithmes et de modèles statistiques. Cependant, l’IA générative ne peut pas extrapoler des informations contextuelles à partir de situations ni utiliser les concepts humains de compréhension, de sentiments et d’intuition.

Par exemple, supposons qu’une commande pour un client clé soit en retard. Grâce à une relation personnelle, le responsable de la chaîne d'approvisionnement sait qu'il peut appeler son collègue du sourcing pour s'appuyer sur ses fournisseurs afin d'accélérer les expéditions. L'IA générative ne peut agir qu'en fonction de ce qu'elle a appris de ses données de formation tandis que le responsable de la chaîne d'approvisionnement peut utiliser son intuition en fonction du contexte de la situation pour prendre des décisions et agir. 

Mythe 5 : L'IA générative réduira les effectifs dans votre entreprise

L'IA générative complète, et non remplace, la main-d'œuvre humaine en facilitant le travail et en permettant aux travailleurs de se concentrer davantage sur la prise de décision stratégique plutôt que sur un travail fastidieux et répétitif.

Imaginez qu'en se préparant pour sa réunion S&OP bihebdomadaire, un analyste doive déterminer quels produits nécessitent un examen plus approfondi ainsi que les rapports et KPI les plus importants. Un assistant d’IA générative affiné générera automatiquement ces données pour l'analyste avant la réunion, permettant ainsi à l'analyste de se concentrer sur l'interprétation des dernières mesures et la planification. Les responsabilités de l'analyste sont désormais élevées, passant de l'exploration des données à la prise de décision basée sur des facteurs clés.

Mythe 6 : Plus c'est gros, mieux c'est

L’idée selon laquelle « plus c’est gros, mieux c’est » lorsqu’il s’agit de modèles d’IA génératifs est une idée fausse courante. Sans être trop technique ici, les modèles d’IA génératifs peuvent avoir des milliards de paramètres, c’est-à-dire les poids mathématiques et les biais des modèles. Par exemple, le Llama2 de Meta possède jusqu'à 70 milliards de paramètres, et la rumeur dit que le G PT-4 d'OpenAI possède 1.7 billion de paramètres. Ces modèles sont si vastes en partie parce qu’ils sont de prétendus experts en peut. Les petits modèles peuvent fonctionner de la même manière, voire mieux, que ces énormes modèles lorsqu'ils sont entraînés et affinés sur un domaine très spécifique. En effet, ils se concentrent sur des sujets approfondis plutôt que sur le large éventail de sujets des plus grands modèles.

Mythe 7 : les solutions d'IA générative sont fiables à 100 % et cohérent

Même avec ses capacités étonnantes, s’appuyer uniquement sur les prédictions génératives de l’IA sans validation humaine peut conduire à de mauvais résultats. Vous avez peut-être même entendu parler des « hallucinations », lorsqu’un chatbot invente une réponse qui n’est pas basée sur des données réelles. Nous pouvons éviter ce genre de mauvais résultats en garantissant la transparence des entrées et des approches utilisées par le modèle d’IA générative. Les capacités de GenAI montrent à l'utilisateur la source de données qui correspond à la réponse à chaque question posée par l'utilisateur. Cela donne aux utilisateurs une confiance dans la réponse ainsi qu'une chance d'identifier les inexactitudes si elles existent.

Mythe 8 : L'IA générative est immunisée contre les biais présents dans les données d'entraînement

L'IA générative produit des prédictions basées sur ses données d'entraînement. Si les données de formation sont « biaisées » ou constituent une représentation inexacte de la réalité, alors les résultats dépendront de ces biais.

Par exemple, un responsable des stocks subit une immense pression pour réduire les coûts des stocks. Pour ce faire, ils remplacent leur plan optimisé initial et définissent des politiques d'inventaire pour réduire les stocks d'un petit pourcentage. Un modèle d’IA pourrait utiliser ces politiques biaisées pour générer un plan de stocks entraînant des pénuries et des pertes de ventes. Dans cet exemple, le biais inhérent aux entrées du modèle d'inventaire IA entraîne une diminution de la rentabilité. Avec la bonne solution, ces problèmes peuvent être résolus en interrogeant les entrées et les hypothèses du modèle, et en entraînant les modèles à être à l’affût et à corriger les biais.

Mythe 9 : L'IA générative a des pensées et des sentiments

L'IA générative n'est pas sensible. Même si cela semble parfois être le cas, l’IA générative n’a pas de sentiments ni d’empathie et elle ne comprend pas réellement ce qu’elle dit de la même manière que les humains. Lorsque vous posez une question à un chatbot, la réponse est un ensemble de mots ou d'expressions générés par un modèle de prédiction complexe. Bien que les réponses soient souvent extrêmement fiables et précises, elles sont basées sur des combinaisons statistiquement « probables » de mots et de caractères, et non sur des sentiments ou des émotions.

Mythe 10 : L'IA générative peut remplacer l'intuition et la prise de décision humaines

Comme nous l’avons évoqué ci-dessus, l’intuition humaine est souvent nécessaire pour prendre des décisions fiables. La collaboration entre les modèles d'IA générative et l'expérience humaine nous offre le meilleur des deux mondes pour créer des solutions robustes en matière de planification et de gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Pour conclure, j'espère que vous avez pu avoir un petit aperçu de l'IA générative et dissiper certains mythes et idées fausses possibles sur l'IA générative. Logility se concentre sur l'intégration de ces puissantes fonctionnalités sur l'ensemble de notre plateforme. Nous associons expertise technique et expertise en la matière pour garantir que votre entreprise dispose des outils dont elle a besoin pour répondre aux questions de planification et assurer le bon fonctionnement, l'efficacité et la rentabilité de votre activité.

Grâce à la puissance et à la rapidité de l’IA générative, ainsi qu’à l’empathie, à l’intuition et aux relations des personnes, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux niveaux de réussite.