L'essor de l'IA et de la ML dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Ryan Uhlenkamp, directeur des opérations de Longbow Advantage, et Guy Courtin, vice-président de l'industrie et des alliances mondiales chez Tecsys, Inc. discutent de la montée en puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont-ils à la hauteur du battage médiatique ?

La pression est forte pour que ces technologies commencent à remodeler les processus traditionnels de la chaîne d'approvisionnement. 2023 nous a apporté une révolution de l'IA et nous nous attendons à ce que cette pression se poursuive en 2024. La capacité de ces technologies à analyser de grandes quantités de données, à identifier des modèles et à prendre des décisions révolutionne la façon dont les entreprises envisagent leurs capacités de prise de décision.

La question est de savoir comment appréhender ces technologies. Plongez-vous timidement dans les eaux de la technologie ou faites-vous un boulet de canon du grand plongeon ? Regardez maintenant pour découvrir ce que Ryan et Guy ont à dire sur notre fascination culturelle actuelle pour l'IA et la ML.

Intervenants

Ryan Uhlenkamp
Directeur des opérations
Longbow Advantage

Guy Courtin
Vice-président de l'industrie et des alliances mondiales
Tecsys, Inc.

Relecture du webinaire

A propos des intervenants

Fort de deux décennies d'expérience dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement, Ryan Uhlenkamp supervise les ventes, les services de conseil et les services professionnels, ainsi que les partenariats stratégiques pour Longbow Advantage. Dans son poste précédent de vice-président principal des alliances et des comptes stratégiques, Ryan a démontré ses connaissances et son expertise approfondies, jouant un rôle essentiel dans la croissance rapide de l'entreprise en 2023 et établissant une base solide pour une année 2024 forte.

Guy Courtin est un expert chevronné de la chaîne d'approvisionnement qui possède des dizaines d'années d'expérience dans le domaine de la technologie et de la chaîne d'approvisionnement. Actuellement vice-président de l'industrie et des technologies avancées chez Tecsys, Inc. il a occupé des postes de direction chez 6 River Systems (une société Shopify), Infor Retail, et i2 Technologies (aujourd'hui Blue Yonder). Il a également été analyste industriel chez Constellation Research, SCM World (aujourd'hui Gartner) et Forrester Research. Guy est un professionnel très curieux qui n'a pas peur de sortir des sentiers battus.

Transcription du webinaire

Ryan Uhlenkamp

Bonjour. Bienvenue à notre webinaire sur "La montée en puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement". Petite note administrative, nous répondrons aux questions à la fin. Travis surveille également le chat, donc si quelqu'un a des questions, qu'il les pose dans le chat. Travis les transmettra à Guy et moi au fur et à mesure et nous verrons quand nous pourrons y répondre, n'est-ce pas ? Bien que Guy et moi puissions être un peu longs comme vous le verrez probablement, je suis votre hôte...

Guy Courtin

J'aime dire "dense et succinct".

Ryan

Je suis votre hôte, Ryan Uhlenkamp, directeur de l'exploitation de Longbow Advantage. Je suis votre hôte, Ryan Uhlenkamp, directeur de l'exploitation de Longbow Advantage. Je suis accompagné de Guy Courtin, vice-président de l'industrie et des alliances mondiales chez Tecsys. Comment ça se passe, Guy ?

Guy

Bien, Ryan, comment vas-tu ?

Ryan

Je vais bien, mec. J'étais, j'étais impatient d'en parler. C'est un sujet amusant. Et je sais que toi et moi en parlons depuis un moment. Donc...

Guy

Oui, je pense que c'est un très bon sujet. Et vous et moi avons eu beaucoup plus de conversations à ce sujet. Et maintenant, nous devons les rendre publiques. J'attends donc cela avec impatience.

Ryan

C'est exact. Et je me suis dit - parce que je sais où ça va nous mener - que je devrais commencer par expliquer pourquoi c'est un tel sujet. J'ai entendu des gens dire : " On est en 2024, il faut parler d'IA, il faut parler de ML ". Peut-être devrions-nous passer un peu de temps sur - parce que, vous savez, nous étions tous les deux à MODEX la semaine dernière, nous avons vu beaucoup d'IA/ML, n'est-ce pas ? Ce n'est pas aussi évident que je le pensais et je sais que vous avez fait ce commentaire. Mais c'est bel et bien là. Et c'est certainement au premier plan de beaucoup de pages de vendeurs. Elle est définitivement au premier plan des conversations. Pourquoi cette technologie est-elle si importante et si discutée en ce moment ?

Guy

Oui, et je pense que ce graphique montre que l'investissement dans l'IA, bien sûr, continue et, vous savez, ce n'est pas une surprise. Mais pour répondre à votre question, Ryan, je pense que c'est l'un de ces aspects - et pour moi, avec la technologie, c'est toujours ce genre de choses, n'est-ce pas ? C'est la dernière chose, c'est le dernier objet brillant que nous poursuivons. Si je reviens en arrière, vous savez, pour ceux d'entre vous qui ne le savent pas, j'étais analyste industriel il y a de nombreuses années, et je couvrais ce domaine. Et je me souviens qu'à l'époque, le sujet le plus brûlant était l'informatique dématérialisée. Et je ne peux pas vous dire combien de fois j'ai eu des réunions d'information avec des vendeurs ou d'autres fournisseurs de services, des fournisseurs de logiciels, et la première chose qu'ils me disaient était " nous sommes basés sur le cloud ", et je disais toujours, vous savez, " D'accord, c'est bien, mais pourquoi, pourquoi êtes-vous basés sur le cloud ? Pourquoi est-ce si important ?" Et alors vous obtenez ce regard sur leur visage ? C'est un peu ce que tout le monde devrait faire, non ? 

Et j'ai l'impression que c'est la même chose avec l'IA. Et nous pourrions revenir en arrière, vous savez, à travers l'histoire, si vous voulez, je veux dire, revenons à l'époque des dot com, tout le monde devait être un dot com quelque chose, etc. Je veux dire, même à plus petite échelle, il y a quelques années, les chatbots étaient à la mode, tout le monde devait avoir un chatbot pour faire quelque chose.

L'IA est la dernière nouveauté et pour moi, d'une certaine manière, bizarrement, c'est - d'un point de vue technologique, je pense que c'est quelque chose à laquelle nous devons prêter attention, n'est-ce pas ? Ce n'est pas une mode, loin de là. Mais remettons les choses en perspective, Ryan. Tu sais, j'ai étudié l'informatique à l'université. Ce n'était pas cette décennie, ni la dernière, ni ce siècle. C'était le dernier millénaire. Quand je suis allé à l'université, mon diplôme commençait par un neuf pour l'année. Je ne vous dirai pas les deux derniers chiffres, mais quoi qu'il en soit, vous savez, c'était au début des années 1990 et j'étudiais l'IA à l'époque. Je me souviens avoir parlé à mon père, qui a passé toute sa vie dans l'informatique. Il parlait de l'IA lorsqu'il passait son doctorat. C'était même avant, évidemment très longtemps avant. La notion d'IA existe donc depuis très longtemps. Nous savons que tout a commencé lors d'une conférence à Dartmouth, où l'on parlait de cette notion d'intelligence artificielle et de ce qu'elle signifiait.

Je pense donc que le fait que nous voyons aujourd'hui davantage d'investissements dans l'IA - nous voyons, comme vous l'avez dit, beaucoup d'effervescence. Vous avez mentionné MODEX, je n'en ai pas vu autant que je le pensais. J'étais à la NRF en début d'année, j'ai vu l'IA partout, c'était presque un peu trop. Je pense que c'est en partie dû au fait que nous sommes pris dans un cycle, ce qui arrive tout le temps, et que la technologie, quelle que soit la dernière et la meilleure, nous avons l'impression, en tant que fournisseur de solutions technologiques, que nous devons l'inclure dans certains de nos documents marketing, dans certaines de nos conférences, sinon nous serons laissés à la traîne. Mais je pense que si nous voulons en parler aujourd'hui, c'est en partie pour nous éloigner de la notion de nécessité d'en parler et de la réalité de l'IA.

Mais oui, l'IA nette nette est là. Elle est là pour rester. Elle existe depuis un certain temps, ce n'est pas nouveau. Je pense qu'il y a en quelque sorte trois convergences, dont nous parlerons certainement : un meilleur calcul, plus de données, plus de stockage. L'IA est en train de devenir ce que nous pensions qu'elle aurait pu être dans les années 60, dans les années 90 et au début des années 2000. Mais elle est là pour rester. Mais passons de ce qui relève du marketing à la réalité.

Ryan

C'est vrai. Non, tout à fait d'accord. Et je pense que nous avons déjà vu cela sur d'autres sujets, et il semble que cela se répète, n'est-ce pas ? C'est le match de foot des enfants, où tout le monde court vers le ballon et où tout le monde s'entoure, parce que c'est là que je dois être. Mais je pense que ce sera, comme nous en avons discuté, l'étape pragmatique qui consiste à s'assurer qu'il y a une place pour cela. Je pense que les données montrent, comme vous l'avez dit, qu'il est là pour rester, qu'il n'est pas en train de disparaître. C'est vrai ?

Les investissements augmentent. Je pense que plus l'adoption est large, plus nous le voyons, comme dans nos maisons, tout le monde a des appareils intelligents. Aujourd'hui, nous voyons que cela commence à s'appliquer à la chaîne d'approvisionnement et à l'ensemble de l'industrie, et c'est un très bon graphique pour cela. Je pense qu'il s'agit maintenant de savoir comment en tirer parti dans mon entreprise et comment l'utiliser pour se différencier, n'est-ce pas ?

Guy

Absolument. Je pense que ce graphique est révélateur, regardez où se situe la chaîne d'approvisionnement à cet égard, n'est-ce pas ? Elle se situe à neuf ou dix. Elle se situe assez bas dans la pile et si vous regardez certaines des catégories qui sont en haut, autour de la banque et d'autres choses de cette nature, quelle est la chose à laquelle nous devons tous, en tant que public, penser ? Est-ce que ces industries sont des domaines dans lesquels nous voyons des investissements ? C'est parce qu'il s'agit de boucles fermées, n'est-ce pas ? C'est là que l'industrie a un grand contrôle sur ses données. Cela ne signifie pas nécessairement qu'elles seront toujours propres et correctes, mais c'est beaucoup mieux, comme vous et moi le savons, dans la chaîne d'approvisionnement, n'est-ce pas ?

Les données relatives à la chaîne d'approvisionnement sont désordonnées et dispersées. Je vais vous donner une anecdote : J'ai travaillé un jour dans une entreprise qui collectait des données auprès de très grands détaillants, qui les disséquaient et les transmettaient aux fournisseurs de produits de grande consommation afin de mieux comprendre comment satisfaire la demande et à quoi elle ressemblait. Eh bien, une pharmacie de détail incroyablement grande, dont nous tairons le nom, mais qui se trouve à Rhode Island, nous a fourni des données sous forme de fichiers CSV. Je veux dire, c'est comme, mec, vous êtes, vous savez, l'un des 10 plus grands détaillants au monde, vous nous donnez juste des données comme mon enfant le ferait sur un fichier CSV. Et vous ne savez pas ce que disent ces données. Et nous devons alors passer des heures à les nettoyer, à les traduire pour les rendre utiles.

Maintenant, essayez de dire, d'accord, nous allons le faire à travers la chaîne d'approvisionnement, où, comme vous et moi le savons, il y a encore des chaînes d'approvisionnement, où vous avez des acteurs de la chaîne d'approvisionnement, si vous voulez, dans la chaîne d'approvisionnement qui vous envoient encore des commandes par fax. Tout d'un coup, vous me demandez d'utiliser cet outil incroyablement puissant dans un système, une chaîne d'approvisionnement, qui va avoir beaucoup d'acteurs différents qui vont avoir beaucoup de politiques de données différentes, d'hygiène des données, et maintenant vous dites, eh bien, l'IA va résoudre tout mon monde, mes problèmes, pour ma chaîne d'approvisionnement, nous allons faire une meilleure planification, je vais faire de meilleures prévisions, je vais faire un meilleur approvisionnement. C'est comme si, eh bien, attendez une minute, pensons-y d'abord, avant de faire ce saut.

Ryan

Vous savez, cela me plaît, parce que nous avons tous les deux de l'expérience dans la mise en œuvre de systèmes de gestion d'entrepôt. Et je pense à la difficulté qu'il y a encore aujourd'hui pour les clients à ce que les données de base soient propres et harmonisées. Et ensuite, à travers tous ces systèmes, juste pour que les algorithmes des éléments à l'intérieur du WMS à quatre murs puissent exécuter correctement leurs algorithmes. Maintenant, si l'on passe à quelque chose comme l'IA, je pense que c'est vraiment au cœur de la considération, vous devez vraiment regarder et être réfléchi et intelligent sur l'endroit et la manière dont vous l'exploitez, d'accord. Il faut de bons modèles, de bons processus, de bonnes données. Je pense donc qu'il faut être pragmatique dans la manière de procéder dans la chaîne d'approvisionnement. Ce n'est pas propre. Elle n'est pas complètement contrôlée et aseptisée. Cela signifie donc qu'en tant que consommateur, vous devez faire preuve d'encore plus de diligence et vous demander "comment en tirer parti" et "où en tirer parti".

Guy

Absolument, je pense que c'est une question de, vous savez, l'analogie est vraie, n'est-ce pas ? Si l'IA est le marteau et que tout le monde est un clou, elle va regarder autour d'elle et essayer de nous frapper tous sur la tête. Mais en réalité, Ryan, c'est là que j'ai l'impression que beaucoup d'entreprises ont des problèmes, c'est qu'elles se précipitent pour mettre en œuvre ce nouvel objet brillant sans, comme vous l'avez dit, réfléchir aux cas d'utilisation que nous essayons d'employer. Et je dirais ceci aussi, ne pas seulement penser aux cas d'utilisation, mais est-ce que cet outil est l'outil approprié pour gérer ce cas d'utilisation ?

Vous savez, vous et moi avons plaisanté à ce sujet, mais c'est la réalité. Vous savez, je travaille dans la chaîne d'approvisionnement depuis plus de 20 ans, j'ai commencé dans la planification de la chaîne d'approvisionnement chez i2, une entreprise fantastique, je pense, et nous avions un produit fantastique. Mais devinez quoi, nous sommes allés voir les grandes entreprises du Fortune 50 pour leur dire : "Nous avons un meilleur moteur de planification". "Oui, mes planificateurs utilisent des feuilles de calcul." "Oh, d'accord." Les feuilles de calcul existent depuis longtemps - enfin, prenons date, n'est-ce pas - et c'est Lotus 123 qui a inventé la première notion de feuille de calcul. C'était il y a longtemps. Nous utilisons donc toujours cet outil, qui est un outil très puissant, un outil très simple, mais très puissant dans sa simplicité, pour faire des choses importantes comme la planification de la chaîne d'approvisionnement.

Je peux vous dire que j'ai eu des conversations, je me souviens d'une fois, lorsque j'étais analyste industriel, j'ai parlé à une très grande entreprise de la chaîne d'approvisionnement (je pense qu'elle était dans le domaine des produits de consommation). (Je pense qu'ils étaient dans le secteur des produits de consommation courante). Et ils ont littéralement - nous avons parlé de leur planification - et ils ont dit, "Eh bien, nous avons cette grande feuille de calcul. Les planificateurs de la côte Est des États-Unis se réveillent le lundi et s'amusent avec. Puis ils l'envoient à la côte ouest. Puis la côte Ouest l'envoie à l'APAC, et l'APAC l'envoie à l'Europe, et puis ça revient". Et je me disais, Ryan, "whoa, comme si vous étiez en train de planifier des stocks d'une valeur de plusieurs milliards de dollars et des prévisions basées sur une feuille de calcul". Et tous ceux d'entre nous qui ont joué avec des tableurs savent qu'il suffit de se tromper d'une cellule pour que tout s'écroule. Mais pour eux, c'était comme si cela fonctionnait, comme si nous le savions. Et devinez quoi, nous avons d'autres chats à fouetter. Et nous n'allons pas nous soucier de sortir de cette feuille de calcul quand nous pouvons l'utiliser.

Comme vous l'avez dit, les entreprises et les utilisateurs ne doivent pas avoir peur lorsque les fournisseurs de solutions leur disent : "Oh, vous devez utiliser l'IA pour cela". D'accord, mais pourquoi ? Quel est le cas d'utilisation ? Quels sont les flux dont j'ai besoin pour réaliser ce cas d'utilisation ou pour faire fonctionner ce moteur d'IA ? Comme nous le disons toujours, ce qui est bon pour l'environnement est bon pour l'environnement. Cela n'a jamais été aussi vrai lorsqu'il s'agit d'IA. Et plus particulièrement lorsqu'il s'agit de la chaîne d'approvisionnement.

Je pense que l'analogie que vous faites avec le WMS est très difficile à mettre en œuvre. Et c'est dans un système fermé, n'est-ce pas ? Il s'agit des quatre murs de l'entrepôt. Vous me dites que si je suis Procter & Gamble et que j'ai 6 000 fournisseurs différents, je vais tous les mettre sur un seul modèle de données ? C'est difficile.

Ryan

Oui, je vais réussir à nettoyer tout ça, à le synchroniser, à l'harmoniser, à l'embellir et à construire dessus. Oui, c'est une grande, très grande demande. Je pense que la capacité - les gens s'emballent sur ce qu'ils peuvent potentiellement faire. Mais la vérification doit porter sur la manière dont on peut en tirer parti dès maintenant. C'est ça ?

Des clients m'ont déjà dit : "Est-ce qu'il y a un élément d'IA dans tout cela ? Parce que cela accélère notre processus d'approbation". Et je comprends l'idée que l'IA/ML doit faire partie de notre stratégie. Je suis tout à fait d'accord avec cela. C'est le cas. Il faut penser à ces nouvelles technologies, à la manière de les exploiter. Mais lorsque j'entends cela, c'est un signal d'alarme massif qui me fait dire que vous ne vous posez pas la question difficile de savoir comment et pourquoi je l'utiliserais dans cet espace. C'est vrai ? Je pense que c'est ce qui nous passionne tous les deux, c'est-à-dire que nous voulons que les gens se posent des questions et s'assurent qu'il y a un problème commercial qui est résolu et que j'ai le bon modèle sur lequel je peux le mettre pour réussir, parce que ce n'est pas un code magique qui résout les choses. Ce n'est pas de la poussière de fée qui va tout améliorer.

Guy

C'est un outil, n'est-ce pas, Ryan ? C'est un outil, comme tout le reste. Et j'aime bien que vous en parliez, parce que, vous savez, je vais vous donner deux anecdotes de mon passé. Je vais revenir en arrière, j'ai mentionné - peut-être que je ne l'ai pas fait, mais vous savez, j'ai travaillé chez Forrester Research, à la fin des années 90, au moment du boom de Dot Com et au début des années 2000. Et cette histoire vraie, tout le monde pensait qu'il fallait avoir un site web, évidemment. C'était le dernier cri. À l'époque, c'était l'objet cool et brillant, nous avons tous besoin d'un site web et nous avons tous besoin de faire du commerce électronique. 

Nous avions une grande société d'eau, une très grande société d'eau, qui vend des bouteilles d'eau, mais qui fournit aussi, pour les bureaux et d'autres parties, de très grands bidons d'eau, ainsi que la filtration de l'eau et toutes ces choses. Ils ont embauché - des gens très intelligents - ils ont embauché un chef du commerce électronique et son adjoint, ils sont venus nous rencontrer pour en parler et nous lui avons littéralement demandé : pourquoi avez-vous besoin d'un site de commerce électronique ? Comprenez-vous à quel point il est difficile de vendre de l'eau en gros et de m'envoyer une bouteille d'eau parce que je l'ai commandée ? Ce n'est pas parce qu'Amazon le fait que vous avez besoin de le faire. Et ils nous ont littéralement dit, notre PDG a lu un article dans le Wall Street Journal sur Amazon et a dit, nous devons le faire et lancer 1000 bateaux pour créer ce commerce électronique pour une entreprise d'eau. Et nous nous sommes dit, eh bien, vous savez, l'Internet, tout cela est utile peut-être pour votre CRM, peut-être pour la communication de votre chaîne d'approvisionnement, peut-être pour vos RH, vous devriez regarder l'Internet, mais pour faire du commerce électronique ?

C'est donc un exemple. Vous avez parlé d'automatisation et, pour ceux qui ne le savent pas, j'ai travaillé chez 6 Rivers. J'ai donc travaillé dans le domaine de l'automatisation ou avant mon emploi actuel. Je me souviens d'avoir parlé à un prospect qui m'a dit qu'il voulait des AMR dans son entrepôt. D'accord, mais quel est le cas d'utilisation que vous recherchez ? Nos AMR font de la préparation de commandes, c'est ce dont vous avez besoin ? Ils nous ont littéralement dit : "Notre PDG veut pouvoir faire venir des gens et voir un robot qui se promène". Et je me suis dit : "Eh bien, je suis prêt à accepter votre argent pour cela. Mais ce retour sur investissement est, au mieux, assez mince".

Mais c'est un exemple, encore une fois, pour répondre à votre question, Ryan, où je conseille à tout le monde de dire, si - encore une fois, je vais battre un cheval mort à ce sujet. Mais repoussez vos fournisseurs de services, repoussez ceux qui viennent vous dire : " Oh, vous devez mettre l'IA et faire ceci avec l'IA, faire ceci, faire cela avec l'IA ". Comprenez, pour revenir à votre point de vue, quel est le cas d'utilisation que nous essayons de résoudre ? Pourquoi l'IA est-elle applicable à ce cas d'utilisation ? Existe-t-il des alternatives à l'IA pour faire fonctionner ce cas d'utilisation ou pour résoudre ce problème ? Car, comme vous l'avez dit, ce n'est pas de la poudre de perlimpinpin. Il ne s'agit pas d'un outil. Lorsque j'y ai pensé, l'analogie que j'ai faite est la suivante : nous sommes revenus à l'âge de pierre, n'est-ce pas ? Nous enfoncions un clou avec une pierre, puis nous avons créé un marteau. Aujourd'hui, nous avons des pistolets à clous. Ils font tous la même chose. Certains le font beaucoup plus efficacement que d'autres, mais ce sont tous des outils. L'IA, c'est la même chose. Et je pense que vous avez raison, je pense que nous nous précipitons sur cet objet brillant. Nous, c'est-à-dire l'industrie, avons parfois fait de grandes promesses sur la façon dont l'IA allait résoudre tous nos maux. Mais en réalité, il s'agit d'un outil, et la manière dont vous l'utilisez détermine dans une large mesure sa praticité ou son utilité.

Ryan

C'est un outil. Et je pense que ce qui est amusant, c'est que nous avons déjà appris cette leçon, comme vous l'avez dit : les pages web dans le nuage, tout le monde doit être dans le nuage, tout le monde doit être dans le nuage, les AMR doivent avoir des AMR. Et puis, oh mec, je n'ai pas eu de retour. Oui, parce que personne ne lui a posé une question simple mais difficile : Quel problème commercial cela résout-il ? Et il a vraiment vérifié le retour sur investissement et la manière dont cela allait fonctionner. Parce qu'à la base, il faut disposer de données et d'informations très solides pour pouvoir débloquer la situation. C'est vrai ? Et c'est là qu'il faut cliquer deux fois, n'est-ce pas ? Je pense que nous entendons la stratégie de la suite C comme. "Nous courons avant de ramper et de marcher, et nous nous assurons que nous sommes bien ancrés dans la réalité.

Guy

Je pense aussi, Ryan, que l'une des choses que vous et moi avons déjà vues, pas seulement avec l'IA mais avec beaucoup de technologies, c'est l'impact qu'elle aura aussi sur votre gestion du changement, n'est-ce pas ? Vous avez mentionné les AMR et ce n'est pas un webinaire sur les AMR, mais j'aimerais utiliser à nouveau cette analogie. L'une des choses que j'ai vues avec l'adoption de la robotique dans l'entrepôt, la dernière technologie en vogue, c'est que je ne m'attendais pas à la gestion du changement qu'elle engendre dans mon entrepôt. Et tout à coup, j'ai d'autres problèmes dans mon entrepôt".

Il en va de même pour toutes les technologies, indépendamment de l'IA, la question est de savoir quelle est votre tolérance à l'égard de la gestion du changement. Donc, pour répondre à votre question, si votre C-suite vous dit : "allez-y, allez-y, allez-y, faites de l'IA, faites de l'IA". D'accord, une des questions : Quel est le cas d'utilisation ? Cela en vaut-il la peine ? Une autre question est : quel est l'impact sur notre organisation ? Quel sera l'impact sur la gestion du changement ?

Vous savez, je lisais l'autre jour une étude de McKinsey selon laquelle seulement 13 % des cadres supérieurs pensent que leur organisation est prête pour tout type de gestion du changement. Alors, à quoi votre organisation est-elle prête, n'est-ce pas ? Bien souvent, nous ignorons cet aspect, parce que tout d'un coup, vous vous précipitez sur cet objet brillant - peut-être avez-vous un cas d'utilisation - disons que vous avez peut-être un cas d'utilisation à résoudre. Vous avez peut-être aussi les bonnes données et vous pouvez commencer à le faire. L'autre question à se poser est la suivante : votre organisation est-elle prête pour la gestion du changement qui découlera nécessairement, ou invariablement, de l'adoption de cet outil ? Je pense que c'est quelque chose que nous négligeons ou ignorons trop souvent parce que c'est difficile à comprendre, difficile à quantifier, et ne laissons pas cela nous empêcher d'investir dans ce nouvel objet cool et brillant qui me permet de dire "hé, j'ai l'IA là-dedans".

Ryan

Il est facile de se tourner vers les réponses brillantes et heureuses, les bonnes réponses du type "Oh, voilà ce qu'il pourrait faire. Voilà les capacités qu'il pourrait débloquer." Il est plus difficile de prendre du recul et de se dire : "Attendez, quels sont les inconvénients ? Quels sont les défis à relever ? (La gestion du changement en est un). L'autre point - et vous avez écrit un article dans Forbes sur la durabilité, l'ESG, l'IA et ce qui est - et j'ai pensé, pour les personnes qui nous écoutent, que si vous ne l'avez pas lu, lisez-le, c'est vraiment, vraiment bien.

Mais je pense qu'il s'agit d'un article très perspicace sur le fait que, si j'ai un programme de durabilité, qui regarde et dit quand je déploie ces stratégies d'IA - et vraiment à l'échelle ou en volume - qui regarde l'impact sur mon programme ESG, n'est-ce pas ? Comment ces questions sont-elles liées ? Et pensez-vous que nous devons parler des inconvénients et être honnêtes à propos des deux éléments ?

Guy

Oui, et j'apprécie que vous me donniez une publicité éhontée pour cet article. Mais c'était intéressant, de mon point de vue, parce que j'entends de plus en plus parler de l'IA, et nous travaillons sur l'IA dans notre entreprise, comme vous le faites, vous savez, j'ai commencé à trouver plus de ces articles et j'ai commencé à penser à cette notion de l'impact qu'elle a sur l'ESG. Vous savez, pour ceux d'entre nous, l'ESG, c'est l'environnement, le social, la gouvernance. Il s'agit donc d'une question de durabilité. Et je pense qu'il s'agit d'un domaine sur lequel nous devrions tous nous pencher, car il est très important. Mais ce que nous négligeons parfois, c'est que si je lance une requête dans le chat GPT, pour savoir qui sont les 10 meilleurs joueurs de foot de tous les temps dans le monde, c'est vraiment amusant de le faire, et cela me donne ceci et je peux le refaire.

Il y a la réalité que vous demandez maintenant, un tas de serveurs, un tas de calculs à effectuer. Et devinez ce que cela demande ? Il faut de l'énergie, de l'électricité, de l'eau, du refroidissement, c'est vrai, il faut toutes sortes d'appels, si vous voulez, qui puisent dans le monde de l'ESG. Et je pense que c'est quelque chose que nous avons négligé.

Je vais vous donner un exemple. J'ai lu quelque part que l'entraînement d'un grand modèle linguistique, c'est-à-dire l'apprentissage, équivaut, en termes de carbone, à conduire votre voiture de la Terre à la Lune et vice-versa, n'est-ce pas ? Beaucoup de carbone. Certains appels de base à l'IA sont, à certains moments, comme, vous savez, faire fonctionner une maison pleine d'électricité pendant un mois. Je sais qu'il n'est pas agréable d'y penser, mais c'est quelque chose que les entreprises en particulier - surtout dans la chaîne d'approvisionnement, Ryan - je pense que c'est là que c'est essentiel. La chaîne d'approvisionnement, à mon avis, et nous sommes nombreux à le penser, est au premier plan de l'ESG. C'est en effet dans la chaîne d'approvisionnement que nous pouvons vraiment avoir un impact sur l'ESG. Pour cela, il faut réfléchir à sa stratégie en matière d'intelligence artificielle. Et pour répondre à votre question, si nous voulons utiliser cette technologie à grande échelle, quelle quantité d'électricité vais-je brûler ? Quelle est la quantité de carbone que j'utilise pour exécuter certaines requêtes, et pour revenir à votre point précédent, si ce cas d'utilisation est tel que, vous savez quoi, je pourrais résoudre ce cas d'utilisation en faisant quelque chose d'autre que de l'IA... Et oh, au fait, si une partie des répercussions de l'IA est que je vais produire un tas de carbone, peut-être que j'en tiendrai compte et que je ne me contenterai pas d'utiliser l'IA pour résoudre le problème alors qu'il serait possible de s'asseoir dans une salle et d'être intelligent à ce sujet et de trouver une solution ou, si j'ose dire, de revenir en arrière et d'utiliser une bonne vieille feuille de calcul pour résoudre le problème. Ou bien, vous savez, mettons nos idées en commun, peu importe ce que cela peut être.

Je pense que c'est quelque chose que nous allons commencer à voir en termes de mesure de l'impact sur l'ESG. Je pense que nous verrons de plus en plus d'entreprises avisées commencer à y réfléchir de ce point de vue. Et je pense que c'est une bonne chose. Je pense que c'est quelque chose que nous devons tous prendre - nous devrions - prendre en considération lorsque nous nous contentons de parler d'IA, d'IA, d'IA.

Ryan

Vous devez - et écoutez - nous, en interne, quand nous parlons de certaines choses pour lesquelles nous avons envisagé d'insérer la ML et l'IA dans notre propre produit, nous avons ce débat, comme si nous devions le faire ? Et cela demande une certaine dose de muscle parce que c'est comme, mais ensuite nous pourrions dire que nous l'avons, d'accord. Et vous savez, la partie marketing, mais en fait, il s'agit d'être intelligent sur la façon de l'exploiter. Et je pense que ce thème revient sans cesse lorsque nous parlons de comprendre les aspects positifs, mais de ne pas les utiliser pour négliger les aspects négatifs et les défis. Il faut être intelligent lorsque l'on va sur le marché, poser les questions difficiles. Posez les questions difficiles aux fournisseurs, remettez en question et assurez-vous que c'est la bonne solution pour vous, qu'elle a le bon rendement et remettez-vous en question pour vous assurer que vous avez la capacité fondamentale, n'est-ce pas ?

Je pense, vous savez, que si les gens retiennent quelque chose - et je vous laisserai conclure - mais je pense que c'est ce qu'ils devraient retenir, c'est que nous devons vraiment nous enraciner. Il est facile de se laisser emporter par l'effervescence. Et c'est une technologie super excitante, c'est génial. Mais pour ce qui est de l'applicabilité et de ce qu'il faut faire pour la déployer, et pour obtenir un retour sur investissement, il faut vraiment se plonger dans les détails et s'assurer que c'est la bonne solution pour moi et que j'ai les bonnes données pour l'étayer. Et je ne veux pas sacrifier ces autres stratégies potentielles pour y parvenir. C'est vrai.

Guy

Tout à fait, Ryan. Et je pense qu'il s'agit d'une sorte de mise en garde pour toutes les technologies, mais surtout pour celle-ci. Et en partie, je dirai ceci (et je ne serai pas trop philosophe à ce sujet), mais la notion d'intelligence artificielle en elle-même est toujours sujette à débat. Ce que je veux dire par là, c'est que comment mesurer correctement l'intelligence ? L'intelligence est-elle la capacité à se souvenir rapidement d'un grand nombre de données ?

Je veux dire, je pensais à ça l'autre jour, comme, souvenez-vous, peut-être que je vais me mettre encore plus à jour ici. Mais quand j'étais à l'école, et que vous faisiez vos tables de multiplication, et tout d'un coup, vous savez, l'enfant qui pouvait dire quatre fois quatre égale ceci, et vous vous dites, "eh bien, ce sont, ce sont les personnes les plus intelligentes du monde", et vous réalisez, non, ils ont juste appris par cœur. Ils ont juste mémorisé la table de multiplication, ce qui demande un certain niveau de compétence, mais c'est de l'intelligence, n'est-ce pas ?

Est-ce que, encore une fois, je ne veux pas ouvrir cette boîte de Pandore parce que nous pouvons en débattre... Je sais, les philosophes ont toujours débattu de cette question et nous continuons à le faire, quelle est la mesure de l'intelligence ? Et je sais que les gens diront, eh bien, les tests de Turing et tout cela, mais je pense que c'est une partie de la question. Mais pour répondre à votre question, je pense que c'est l'un de ces cas où l'autre mise en garde, comme toutes les technologies, mais celle-ci en particulier, et je la considère comme une sorte de deux seaux, le premier seau est celui des fournisseurs de solutions, les fournisseurs de logiciels, les fournisseurs de matériel, les fournisseurs de puces, tous les gens du côté des vendeurs qui essaient de vendre ces marchandises, ces outils.

Je voudrais vous mettre en garde, vous savez, juste parce que votre PDG se tient sur la scène principale, et parle de l'IA générative et de la façon dont c'est la meilleure chose qui soit, et comment elle va réinventer le monde, soyez prudents, c'est vrai, soyez prudents.

Mise en garde. Encore une fois, le nuage est sorti, tout ce que j'ai entendu c'est "nuage, nuage, nuage, nuage, nuage". Et vous vous y êtes perdu. Vous savez, je sais qu'il faut en partie le dire parce qu'il faut suivre le marché. Vous savez, j'ai parlé à des clients qui, dans les cycles de vente, vous savez, la première question, " eh bien, quelle est votre stratégie en matière d'IA ? Pourquoi avez-vous besoin de l'IA ?" Une fois que vous leur avez posé cette question, ils vous répondent : " C'est une bonne question. Je n'y avais pas pensé. Mais cet autre fournisseur de solutions pourrait parler d'IA, d'IA, d'IA ". D'accord, mais pour faire quoi ? Je pense qu'il s'agit là d'une première étape, n'est-ce pas ? Si je suis un fournisseur de solutions, oui, je comprends. Vous avez parlé de l'IA, vous devez avoir une stratégie sur l'IA, ce qui me semble logique. Mais attention. Attention à ne pas monter sur scène et à parler de l'IA comme s'il s'agissait d'une poussière de fée. Ce n'est pas le cas. C'est un outil.

Je pense que l'autre côté de la médaille, bien sûr, ce sont les utilisateurs, n'est-ce pas ? Les personnes qui vont payer cher pour obtenir ces produits ou ces outils afin de résoudre leurs problèmes. Et je pense que ce que vous avez dit, Ryan, est tout à fait juste. Et c'est - je ne veux pas simplifier à l'extrême parce que c'est difficile - mais commencez par comprendre quels sont les cas d'utilisation que vous essayez de résoudre. Comprendre - je dirais descendre au niveau granulaire. Par exemple, vous avez mentionné l'entrepôt. D'accord, puis-je utiliser l'IA pour faire quoi... pour améliorer l'acheminement des prélèvements pour mon ETP ? Peut-être que ce n'est pas assez granulaire. Peut-être qu'il faut aller jusqu'à " Hé, est-ce que j'optimise en fonction de ce quart de travail, de cette période de l'année, et j'optimise juste là-dessus ".

La raison pour moi, Ryan, c'est que maintenant, comme nous le disions en partie, vous pouvez contrôler cet environnement, contrôler les données, vous assurer que vous avez de bonnes données, une bonne gouvernance des données, une bonne hygiène des données, et tout à fait honnêtement, utiliser cet outil d'IA pour voir ce qu'il fait, n'est-ce pas ? Comprendre ce qu'il va vous apporter comme solution. Et je pense que de ce point de vue, je dirais du côté de l'utilisateur, lorsque les fournisseurs viennent vous dire à quel point l'IA est géniale et comment elle va tout résoudre, à votre avis, ne soyez pas timide, vous savez, posez les questions difficiles. Ne soyez pas - c'est l'autre partie - ne vous sentez pas " stupide " (entre guillemets) parce que le fournisseur vous dit, du haut de son C-suite, " oh, l'IA générative, c'est la chose la plus géniale de tous les temps. Vous devez le faire, vous devez vous joindre à nous pour faire de l'IA".

En tant qu'utilisateur, c'est formidable. Cela semble intéressant. Passons au cas d'utilisation. Pourquoi est-ce que cela va être mieux que ce que vous m'avez donné avant ou que ce que quelqu'un d'autre m'a donné ? Pourquoi est-ce mieux que la feuille de calcul ? Par exemple. Pourquoi est-ce mieux qu'un autre type de solution ? Et je pense que c'est la discussion que nous, en tant qu'industrie, devons avoir, c'est-à-dire, vous savez, cette technologie est là pour rester. Cela ne fait aucun doute. Elle est très prometteuse, cela ne fait aucun doute. Mais quels sont les cas d'utilisation qui ont le plus de sens ?

Comme l'a dit Bill Gates, nous sous-estimons ou surestimons toujours la technologie à court terme et sous-estimons le long terme. C'est ce que nous constatons aujourd'hui. Mais une partie de cette discussion, je pense, Ryan, que les utilisateurs et les fournisseurs de solutions doivent avoir une discussion honnête sur ce que cela signifie.

Ryan

Oui, c'est un amplificateur. Il a beaucoup de pouvoir et de potentiel. Mais il faut poser les questions difficiles. Je suis tout à fait d'accord. Je sais que l'heure est proche. Je ne sais pas s'il y a des questions. Si c'est le cas, nous pouvons peut-être faire une pause d'une minute pour voir si quelqu'un veut intervenir. S'il y a des questions, il nous reste quelques minutes.

Guy

Eh bien, rapidement, Ryan, l'une des questions que l'on me pose souvent est, vous savez, par où commencer ? C'est ça ? Que faites-vous demain, si votre patron vous dit de le faire, ou si vous êtes enthousiaste à l'idée de le faire ? Et je vais juste donner mes deux cents à ce sujet.

Je pense que la première chose à faire est de comprendre quel cas d'utilisation vous essayez de résoudre. Et j'insisterais auprès des gens, s'ils le demandent à leur patron, ou si leur patron le demande, pour qu'ils soient granulaires, parce que si votre patron vous dit " hé, utilisons l'IA pour faire de meilleures prévisions ", c'est comme si nous avions toujours essayé de faire de meilleures prévisions. Whoa, c'est comme si nous avions toujours essayé de faire de meilleures prévisions, n'est-ce pas ? Cela n'a jamais cessé. Qu'est-ce que cela signifie vraiment ? Et je dirais à tout le monde, encore une fois, de ne pas avoir peur de poser cette question difficile et d'aller jusqu'à la granularité avant de commencer à s'embarquer là-dedans.

Ryan

Oui, je pense que c'est un bon appel. Je pense que c'est un très bon appel. On en revient à l'idée qu'il faut être intelligent. Soyons quoi ? Posons-leur des questions. C'est vrai. C'est bien de comprendre.

Guy

Utilisons le moteur d'IA le plus puissant dont nous disposons : entre nos deux oreilles.

Ryan

Exactement. Tout à fait. Guy, merci beaucoup. Je l'apprécie vraiment. C'est toujours un plaisir de vous parler. Je suis presque sûr que nous aurions pu parler de ce sujet pendant deux heures, mais nous nous sommes contentés de 30 minutes. Nous avons fait du bon travail.

Guy

Merci, Ryan. J'apprécie beaucoup. Et merci pour cette excellente discussion. 

Ryan

Toujours. Merci à tous.

[Fin de la transcription]