L’intelligence artificielle pourrait améliorer les performances des chaînes d’approvisionnement, à condition de revoir les processus plutôt que d’automatiser les tâches existantes. C’est ce qu’indique une modélisation du cabinet The Hackett Group, présentée dans son étude AI World Class Supply Chain le 12 octobre 2026. Selon cette étude, la transformation pourrait réduire les coûts, les stocks et les délais logistiques.
L’IA 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 contentent d’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, 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 %, et 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 limiterait les expéditions accélérées destinées à compenser les retards.
Le modèle estime aussi que les coûts du processus « Plan-to-Deliver », qui couvre la planification jusqu’à la livraison, pourraient baisser de 12 à 17 %, et les besoins en ressources 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.
Ces chiffres décrivent un scénario de performance cible, construit à partir de références comparatives. Leur 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, accumuler des solutions spécialisées ne suffit pas à transformer durablement les performances. Des outils ciblés peuvent améliorer la précision d’une prévision ou faciliter une décision ponctuelle, sans modifier significativement la performance globale de la chaîne.
L’étude prend l’exemple d’un fabricant mondial de technologies énergétiques, qui exploite plus de 100 usines et travaille avec 20 000 fournisseurs. Cette entreprise a déployé des agents d’IA sur ses processus de livraison entrante et de confirmation des commandes. D’après le document, ces 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 d’établir d’abord 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. Il s’agit de relier les investissements dans l’IA à des gains opérationnels mesurables, plutôt qu’au seul nombre d’outils déployés.
Ces chiffres restent toutefois des estimations. L’étude compare des niveaux médians observés chez les pairs à des scénarios cibles, en s’appuyant sur 30 ans de données de benchmark, selon The Hackett Group. Elle ne mesure pas les résultats obtenus par un échantillon représentatif d’entreprises, et la taille de l’échantillon utilisé pour chaque indicateur n’est pas précisée.
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