Supply chain : l'IA pourrait réduire les commandes urgentes de 59 %

L’IA dans la supply chain 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. C’est le constat de The Hackett Group qui a présenté le 12 octobre 2026 ses benchmarks « AI World Class Supply Chain ». 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 limitent à 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 autour de l’IA, 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 %, tandis que 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 faciliterait la préparation des commandes et limiterait les expéditions accélérées destinées à compenser les retards.

Le modèle de The Hackett Group estime également que les coûts du processus « Plan-to-Deliver », qui couvre la planification jusqu’à la livraison, pourraient baisser de 12 à 17 %. Les besoins en ressources diminueraient 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, pour les réorienter vers des activités à plus forte valeur ajoutée.

Ces chiffres décrivent un scénario de performance cible, construit à partir de références comparatives entre organisations. Leur réalisation dépend donc des processus existants, du niveau de maturité numérique et de l’ampleur des transformations engagées.

Une refonte des opérations

Pour The Hackett Group, l’accumulation de solutions spécialisées ne suffit pas à transformer durablement les performances. Des outils spécialisés peuvent améliorer la précision d’une prévision ou faciliter une décision ponctuelle sans modifier significativement la performance globale de la chaîne.

L’étude illustre cette évolution avec le cas d’un fabricant mondial de technologies énergétiques exploitant plus de 100 usines et travaillant avec 20 000 fournisseurs. Celui-ci a déployé des agents d’IA sur les processus de livraison entrante et de confirmation des commandes. Les systèmes traiteraient chaque année environ deux millions de lignes de livraison et trois millions de lignes de commandes d’achat. Selon le document, chacun des deux processus a atteint son retour sur investissement en quatre mois ou moins.

Une transformation à mesurer

Pour exploiter ce potentiel, le groupe recommande de commencer par établir 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.

Cette approche implique de mesurer les résultats sur des indicateurs concrets comme l’immobilisation financière dans les stocks, la fiabilité des livraisons, les coûts logistiques et les délais de traitement. L’objectif est de relier les investissements dans l’IA à des gains opérationnels mesurables, plutôt qu’au seul nombre d’outils déployés.

Méthodologie

L’étude AI World Class Supply Chain repose sur une modélisation comparative des performances, confrontant des niveaux médians observés chez les pairs à des scénarios cibles dits « AI World Class ». The Hackett Group indique s’appuyer sur 30 ans de données de benchmark, d’analyse des processus et d’expérience en transformation. Les résultats sont donc des estimations de gains potentiels, et non une enquête mesurant les résultats effectivement obtenus par un échantillon représentatif d’entreprises. Hackett ne précise pas la taille de l’échantillon utilisé pour chaque indicateur.