La préparation à l’IA est d’abord une question de processus de planning, avant d’être une question de modèle

La préparation à l’IA n’est pas d’abord une question de choix de modèle. C’est une question de processus de planning.

Les entreprises peuvent ajouter des modèles avancés au Supply Chain Planning et continuer à produire de mauvaises décisions lorsque les master data sont peu fiables, les versions du plan se contredisent et l’ownership des décisions reste flou.

Observation

Les commentaires récents du marché déplacent l’attention de la capacité de l’IA vers la préparation de l’organisation. La question n’est pas seulement de savoir si le modèle peut prévoir ou recommander, mais si le processus environnant peut utiliser, contester et gouverner le résultat.

Implication opérationnelle

Une recommandation IA peut sembler précise tout en reposant sur des lead times obsolètes, des overrides non officiels ou des contraintes sans owner.

Architecture de décision

Chaque décision soutenue par l’IA a besoin d’une source de données faisant autorité, d’une version active du plan, d’un owner nommé, de seuils d’approbation et d’un mode dégradé défini.

Exigences de données

Les master data, paramètres de planning, historiques de prévision, overrides et résultats réels doivent être traçables et versionnés.

Ce qui peut rester léger

Les tests de modèles, expérimentations et prototypes contrôlés peuvent rester hors de l’architecture centrale.

Ce qui doit être intégré

La logique approuvée, les droits de décision, l’historique d’audit et les données de production doivent être intégrés dans l’APS, l’ERP ou la BI.

Le vrai test de préparation est de savoir si l’organisation peut expliquer qui possède la décision lorsque l’IA se trompe.

Discussion source : Lora Cecere sur LinkedIn.