Analyses
Dataleo Insight · 2026-06-23· Supply Chain AI

La mise à jour des paramètres de planification est une première étape pratique pour l'IA dans la supply chain

Gregory Pitstick explique que l’un des moyens les plus rapides de créer de la valeur avec l’IA appliquée à la supply chain consiste à améliorer les paramètres qui pilotent déjà les ERP et systèmes de planification, plutôt que de commencer par remplacer une grande plateforme.

L’article identifie cinq priorités : délais fournisseurs, stock de sécurité, points de commande, niveaux min-max et règles de lotissement. Ces paramètres dérivent souvent à mesure que la performance fournisseurs, la demande, le mix produit et les attentes de service évoluent, tandis que le système continue de fonctionner avec des hypothèses obsolètes.

L’IA peut surveiller l’historique des commandes, la variabilité de la demande, la fiabilité fournisseurs et la performance des stocks afin d’identifier les paramètres qui ne reflètent plus la réalité opérationnelle. L’approche proposée est progressive : commencer par des paramètres bornés, utiliser les données ERP existantes et recommander des ajustements avant que n’apparaissent ruptures, excès de stock ou expéditions urgentes répétées.

Perspective opérationnelle : l’optimisation des paramètres ne doit pas devenir un processus non contrôlé écrivant directement dans l’ERP. Chaque paramètre a besoin d’un responsable métier, d’une méthode de calcul approuvée, d’exigences minimales de qualité des données et d’une fréquence de revue. Les changements recommandés doivent être testés au regard du service, des stocks, des coûts et de la capacité avant mise en œuvre.

L’organisation doit conserver la valeur actuelle, la valeur recommandée, les éléments justificatifs, l’approbateur et la date d’effet. Les changements à fort impact — comme les délais fournisseurs, les politiques de stock de sécurité ou les quantités minimales de commande — exigent aussi des reprises manuelles, des seuils d’exception et des procédures de retour arrière. Une couche analytique légère peut produire les recommandations, tandis que l’ERP ou l’APS reste le système de référence contrôlé.