Interview : Collaboration inter-entreprises, comment l’IA redéfinit les échanges dans la supply chain — Regards d’un expert
Dans un contexte où les technologies évoluent rapidement et transforment profondément les métiers de la supply chain, nous avons échangé avec Jérôme Bour, associé au sein du cabinet Newton Vauréal Consulting, pour recueillir son regard d’expert sur les usages concrets de l’intelligence artificielle dans la supply chain. Quelles sont les technologies qui tiennent leurs promesses ? Où en est la maturité des entreprises ? Quels sont les facteurs clés de succès pour tirer réellement parti de la digitalisation ? Un échange riche à découvrir ci-dessous !
Winddle : L’IA, on en parle beaucoup… Mais selon vous, qu’est-ce qui marche vraiment aujourd’hui dans la supply chain ?
Jérôme Bour : Trois tendances ressortent clairement :
Les modèles de langage naturel, qui simplifient l’interaction avec des systèmes complexes de planification, via des assistants digitaux ou des chatbots. Cela permet d’élargir l’accès à ces outils et d’aider les utilisateurs à mieux comprendre les scénarios et résultats (notamment pour des analyses « what-if »).
Le développement d’applications digitales sur mesure, pour répondre à des besoins très spécifiques, là où les solutions packagées ne suffisent pas. Ces applications sont souvent créées de façon agile, testées et améliorées rapidement.
Les agents intelligents, capables d’automatiser certaines tâches et de s’interconnecter pour orchestrer des processus plus complexes.
Et côté collaboration fournisseurs, transport, gestion des flux… vous voyez des choses intéressantes émerger aussi ?
C’est un domaine encore émergent. Déjà en interne, assurer la qualité et la gouvernance des données est un défi majeur. Lorsqu’on passe à des interactions inter-entreprises, la complexité augmente, notamment autour du partage de données. Cela dit, certaines solutions commencent à apparaître, par exemple via des agents intelligents qui facilitent les échanges avec les transporteurs.
Vous auriez des exemples concrets d’usage de l’IA à nous partager ?
Oui, bien sûr. Nous avons accompagné un distributeur B2B dans la mise en place d’une solution automatisée pour gérer les échanges avec ses fournisseurs autour des contrôles qualité à la réception. L’outil, piloté par l’IA, automatise les interactions, améliore la collaboration et accélère les prises de décision.
Dans un autre cas, un client expérimente des agents capables de gérer automatiquement certaines interactions téléphoniques avec les transporteurs.
À votre avis, est-ce que l’IA peut remplacer des outils comme les TMS ou les ERP, ou on en est encore loin ?
Je ne pense pas. En tout cas pas dans l’immédiat. Certains acteurs ambitionnent de créer des plateformes entièrement basées sur des agents intelligents, mais on n’en est pas encore là.En revanche, l’IA a déjà un impact fort sur la productivité du développement, la réduction des cycles de mise en œuvre, et donc sur les modèles économiques. Pour les systèmes en production, on a encore besoin de données structurées et d’intégrations solides — ce que l’IA ne sait pas encore faire seule.
On entend souvent que tout dépend du secteur… Mais au final, c’est pas plutôt une question de maturité digitale ?
Ce n’est pas une question de secteur. On observe de grandes disparités de maturité digitale au sein d’un même domaine.
Par exemple, dans le commerce de détail, certaines chaînes sont déjà très industrialisées et laissent peu de marge à l’expérimentation. Ce qui fait la différence, c’est la capacité des entreprises à travailler en mode agile et à piloter la donnée.
D’après votre expérience, qu’est-ce qui fait qu’un projet IA en supply chain fonctionne (ou non) ?
L’erreur la plus fréquente est de partir d’une technologie en espérant qu’elle résoudra tout. Il faut partir d’un besoin métier clair, identifier l’enjeu business précis sur la chaîne d’approvisionnement, et construire la solution autour.
Ensuite, la maturité des données, la gouvernance, la culture agile sont des piliers essentiels. Et surtout, il faut embarquer les équipes : les former, les rassurer, leur montrer concrètement ce que l’IA peut — ou ne peut pas — faire.
L’expérimentation est souvent le meilleur levier d’acculturation.
Et pour finir : comment vous voyez évoluer la collaboration entre entreprises dans les prochaines années ?
Je pense qu’on ira vers une automatisation plus flexible, qui permettra aux équipes de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.
L’IA ne remplacera pas les humains, mais elle les équipera mieux pour prendre des décisions éclairées, au bon moment, dans un environnement complexe et changeant.
👉 Pour en savoir plus sur Jérôme Bour, découvrez son profil sur LinkedIn et le site du cabinet Newton Vauréal Consulting.
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