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Velo3D et Mears Machine étendent leur capacité de fabrication avancée distribuée

L'agence de logistique de la défense américaine applique le cadre de prévision de la demande de Nicolas Vandeput

Unusual Machines s'associe à Altana pour l'intelligence de la chaîne d'approvisionnement

Vekia renforce le réapprovisionnement automatique comme cas d'usage concret d'IA pour la planification retail

Wipak choisit RELEX pour connecter la demande, les stocks et la production

Mio utilise les diagnostics IA de RELEX pour une planification retail plus proactive

MIT et Mecalux font progresser l'optimisation du slotting d'entrepôt propulsée par l'IA

L'argentin Vantegrate lance Trazzo pour planifier les livraisons du dernier kilomètre avec l'IA

Le Supply Chain Top 25 2026 de Gartner place les équipes autonomes et l’orchestration IA au centre

Les responsables transport anticipent un rôle majeur des agents autonomes dans les TMS

Universal Robots teste l'orchestration agentique sur quatre cobots avec le MHS d'Anthropic

Symbotic acquiert ARMS Innovations pour étendre l'automatisation des entrepôts à l'intelligence opérationnelle

Staff Software Developer — Machine Learning

Architecte de données, IA et analyse de la Supply Chain

Lead IA et Data Science Supply Chain

Analyste solutions IA Revenue

Algorithm Engineer Graduate — TikTok Shop E-Commerce, Supply Chain et logistique

Ingénieur logiciel Applied AI/ML — IA Supply Chain et Decision Intelligence

Architecte en apprentissage automatique (scientifique principal)

Scientifique Appliqué Senior, Chaîne d'Approvisionnement Amazon (ID de poste 10488022)

Analyste en Science des Données

Stage IA et Data Analytics

Principal Engineer — Transformation Supply Chain

Consultant IA Supply Chain

Responsable scientifique des données, planification et conception du réseau Supply Chain (ML appliqué) | Target (R0000476520)

Consultant spécialiste IA Supply Chain

Lead Product Manager — IA Supply Chain

Lead Engineer en IA agentique

Lead IA Supply Chain — Achats

Lead IA Supply Chain — SCM

Advanced Demand Analytics Lead - Johnson & Johnson

Scientifique Appliqué, Sciences et Ingénierie de la Planification d'Exécution, Amazon (10562813)

Senior Applied Data Scientist – Recommandations produits

Opportunité Fondatrice GTM / Croissance chez Centrum AI (Plateforme d'Intelligence de Chaîne d'Approvisionnement)

Senior Manager Data Science, optimisation du réseau logistique - Walmart

Manager ingénierie des données IA, GPSC Insights Engineering - General Motors

Responsable IA Supply Chain Planning and Operations (SCPO) - Intel

Scientifique en IA appliquée - Optimisation de la supply chain (SCOT), sélection spécialisée

Scientifique en IA appliquée - Données et science pour les magasins alimentaires mondiaux

Ingénieur en apprentissage automatique - Solutions de gestion des achats et des approvisionnements mondiaux (GSSM)

Principal Data Scientist - Ingénierie des systèmes d'IA agentique et post-entraînement des modèles

Distinguished Data Scientist - Ingénierie des systèmes d'IA agentique et post-entraînement des modèles

ÉVÉNEMENT : Le Sommet MACHINA Physical AI s'ouvre à Paris

ÉVÉNEMENT : Ouverture d'un programme avancé de planification de la demande et de prévision

ÉVÉNEMENT : Le programme MIT CTL sur la Supply Chain pilotée par l'AI ouvre ses portes

EVENT: IBF AI Edge se concentre sur la planification et la prévision de la chaîne d'approvisionnement

RISK: Les modèles open source créent une chaîne d’approvisionnement IA non maîtrisée

ÉVÉNEMENT : Le Gartner Supply Chain Leaders Forum ouvre ses portes à Windsor

WARNING: La découverte de vulnérabilités assistée par l’IA bouleverse le cycle traditionnel des correctifs

Le machine learning transforme la planification de la demande, mais les humains restent essentiels

Nicolas Vandeput sur le machine learning, la simulation d'inventaire et les rôles des planificateurs

Prévision par machine learning avec promotions, prix, ruptures de stock et inventaire

Utiliser les commandes futures confirmées pour améliorer la prévision de la demande chimique

Prévision de la demande retail à travers promotions, ruptures et nouveaux produits

Prévision de la demande à l'ère des perturbations : ce qui fonctionne réellement

L'IA de la supply chain passe de l'expérimentation à la refonte du modèle opérationnel

La planification moderne de la demande nécessite une sélection de modèles, des signaux externes et de la gouvernance

Architecture Composable comme fondation pour une IA de Supply Chain évolutive

La planification par IA nécessite une propriété partagée des décisions avant l'analytique avancée

De la précision des prévisions à la planification connectée assistée par IA dans les biens de consommation

LogiPharma : L'IA et le machine learning en hausse parmi les priorités d'investissement de la supply chain pharma

PepsiCo documente l'optimisation des prix et des promotions à grande échelle pilotée par AI

L'alphabétisation des modèles n'a d'importance que lorsque les décisions de planification sont régies

L'ère autonome est arrivée : ce que les responsables de la supply chain doivent faire maintenant

Les copilotes de fabrication nécessitent une autorité sur l'état de production, pas seulement un accès à l'ERP

La résilience de la fabrication additive dépend du débit de qualification

Orchestration par l’IA des réseaux demande-offre : qu’est-ce qui cède en premier ?

La résilience pilotée par l'AI dépend de meilleures décisions, pas seulement d'une automatisation plus rapide

Lora Cecere met en garde contre le cycle de battage médiatique de l'IA dans la planification de la chaîne d'approvisionnement

Ce que le « Agent Washing » signifie pour la gouvernance de la planification de la Supply Chain

Lyreco et RELEX : Une prévision fiable nécessite plus qu'un outil de planification IA

L'optimisation par IA des entrepôts se déplace au-dessus de la couche de contrôle des équipements

Le Paradoxe Humain : Pourquoi la préparation à l'IA dans la supply chain ne peut pas se mesurer uniquement par la formation

La recherche en planification tenant compte de l'énergie rend les arbitrages de production mesurables

Les logiciels de planification de capacité doivent être sélectionnés selon la fidélité aux contraintes, pas selon le classement des fournisseurs

Pourquoi le graphe de connaissances d'o9 compte comme architecture de décision supply chain

o9, Kinaxis, OMP et Anaplan : quatre visions différentes du Supply Chain Planning piloté par l’IA

La réversibilité comme règle pour les droits de décision de l'IA

Le goulot d'étranglement de l'IA physique est la récupération opérationnelle, pas l'intelligence de démonstration

22 projets pratiques de Data Science pour les équipes Supply Chain

Construire un pipeline de prévision de la demande SKU-emplacement avec BigQuery ML

Comment Valider une Prévision de Demande AI Avant que les Planificateurs l'Utilisent

Sight Machine

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