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Chez Renault, l'IA sert � s�curiser la chaine logistique

Retrouvez cet article dans le CIO FOCUS n�205 !

Industrie : L�IT travaille enfin en usine

La transformation num�rique de l�industrie n�est pas chose nouvelle. Mais les multi-crises post covid, la concurrence internationale accrue et surtout, la maturit� des technologies IoT, data, jumeaux num�riques, IA, 5G, fabrication additive lui donnent un nouvel �lan. Premi�re g�n�ration de norme...

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Depuis 2020, les chaines logistiques industrielles subissent de plus en plus de perturbations soudaines. Pour devenir plus r�silient en la mati�re, Renault Group veut d�velopper une intelligence de la d�cision � partir de la data de sa supply chain digitalis�e et de l'IA de Dataiku.

Publicit�La chaine logistique est devenue le nerf de la guerre pour de nombreux industriels. C'est aussi d�sormais, depuis la pand�mie de 2020, un des processus les plus complexes et les plus bouscul�s en entreprise. Renault Group n'y �chappe pas, et son general manager process engineering supply chain, Ludovic Doudard, est venu partager, � l'occasion d'une matin�e organis�e par l'�diteur Dataiku, sa conviction du r�le essentiel d'une intelligence de la donn�e pour piloter et ma�triser la supply chain.

Ludovic Doudard dirige une �quipe en charge du digital et des process au sein de la logistique. � Cette �quipe est un pilier de la transformation digitale de la supply chain, qui d�pend justement de l'entit� supply chain, et qui se situe volontairement au quotidien, entre le m�tier et l'IT, pr�cise-t-il. Si vous n'avez personne qui travaille avec la data et l'IA, mais uniquement sur le process, vous n'arrivez pas � la digitalisation. � M�me si�Ludovic Doudard et son �quipe n'ont pas de r�le op�rationnel dans l'activit� logistique proprement dite, ils sont immerg�s au quotidien dans le m�tier. Qui plus est, la supply chain, qui d�pendait de la production chez Renault Group, est d�sormais une entit� transversale, qui sert de bout en bout les quatre processus majeurs de l'entreprise (ing�nierie du v�hicule, manufacturing et efficience industrielle, ventes et relation client).

Souplesse et r�silience, plus qu'adaptation

Depuis la pand�mie de 2020 en particulier, la supply chain a v�cu de plus en plus de ruptures soudaines. On peut �voquer le covid-19 proprement dit bien s�r, avec l'arr�t d'une partie de l'activit� logistique d'un c�t�, et une extr�me pression sur l'alimentaire ou le e-commerce, mais aussi les guerres (Moyen-Orient, Russie-Ukraine, attaques en mer rouge, etc.), les gr�ves dans les transports ferroviaires, routiers ou a�riens, les catastrophes naturelles (temp�tes, inondations, tremblements de terre), etc. On pense aussi aux saturations des ports am�ricains apr�s le red�marrage post-covid ou encore au blocage du canal de Suez par le porte-conteneurs Evergreen... Autant d'�v�nements qui engendrent des arr�ts, mais aussi des red�marrages soudains de la cha�ne logistique. � Or, dans ces situations, il ne s'agit plus seulement de savoir s'adapter, rappelle Ludovic Doudard, mais d'avoir suffisamment de souplesse et de r�silience dans le processus pour absorber ces perturbations. �

Renault Group a identifi� 5 enjeux principaux en cons�quence, avec des implications en mati�re de transformation num�rique. � Nous avons commenc� par une refonte de notre S&OP (Sales and operation planning, planification des ventes et des op�rations, NDLR), d�taille-t-il. La rupture en composants �lectroniques, par exemple, a eu un impact en profondeur durant des mois ! � Deuxi�me pilier de la transformation, la bascule d'une supply chain focalis�e sur le produit, donc la production, vers une logistique centr�e sur la satisfaction du client. Un classique de l'industrie, automobile en particulier, plus facile � d�crire qu'� concr�tiser. Et qui a commenc� par la transition vers une supply chain transversale � l'entreprise.

Publicit�De plus en plus de d�cisions au quotidien

Pour faire comprendre l'ampleur de l'enjeu, Ludovic Doudard s'adonne � une comparaison extr�me, mais parlante. � Lorsqu'on ach�te un produit � 3 euros sur Amazon, on conna�t tout de suite la date de livraison et on suit la progression du colis en temps r�el. Or, pour une voiture d'une valeur de 20 000 euros, on a encore souvent une date de livraison tr�s impr�cise. � A ces deux d�fis principaux, s'ajoutent la r�duction des stocks, la performance et la conformit�, et la durabilit�. Renault Group a donc retravaill� sur sa feuille de route digitale, r�dig�e en 2017 et bas�e sur l'analyse de la data, pour passer � une d�marche d'� intelligence de la d�cision �.

� Aujourd'hui, nous devons prendre de plus en plus de d�cisions au quotidien dans la supply chain, d�taille le responsable. Des d�cisions qu'on ne prend pas parfois du tout, ou qu'on ne prend pas assez vite, ou qui ne sont pas assez pr�cises, ou qui ne s'appuient pas sur des arguments suffisamment d�taill�s. � Pour mieux ma�triser la complexit�, anticiper les risques et se focaliser sur la recherche de performance, Renault a donc travaill� sur la fa�on de prendre les d�cisions les mieux inform�es possibles avec la data.

Une strat�gie en 5 �tapes

� partir de ces constats, le groupe a red�fini une strat�gie digitale pour sa supply chain en 5 �tapes. La premi�re consiste tout simplement � digitaliser le processus pour ne plus s'appuyer sur le mail ou Excel. 2e �tape, organiser et partager la data issue de ce processus. Renault veut pour cela fournir au m�tier des briques techniques apportant d�j� un premier niveau de valeur avec des r�f�rentiels partageables dans tout le groupe. En toute logique, la 3e �tape consistera donc � d�ployer des plateformes collaboratives. � La valeur de cette data, c'est notre capacit� � la partager et � la rendre transverse au groupe afin que chacun puisse l'utiliser, confirme Ludovic Doudard. Il faudra aussi en partager � l'ext�rieur avec nos fournisseurs, nos transporteurs, etc. � Puis, en �tape 4, vient l'IA, pour �ventuellement automatiser certaines d�cisions, au-del� des seules pr�conisations ou recommandations g�n�r�es par les outils data. Et enfin, la 5e �tape doit aboutir � des dispositifs d'intelligence de la data.

La strat�gie data et IA au service de la supply chain repose d'abord sur la conception de solutions adapt�es au m�tier, claires et g�n�ratrices de gains. Pour cela, l'�quipe � digital et process � travaille main dans la main avec la supply chain. La strat�gie s'appuie ensuite sur un �cosyst�me data IA d�j� pr�t � partir de frameworks d�finis au niveau du groupe. � Avec le fort niveau de digitalisation de la supply chain, pratiquement toute la data n�cessaire est d�j� disponible dans notre datalake, pr�cise Christian Serrano, manager IA supply chain chez Renault Group. Un important travail qui a �t� fait dans l'entreprise entre 2018 et 2021, en particulier au sein de la supply chain. Il y a un mythe du datalake qui serait une mer morte. C'est une erreur ! Il faut bel et bien y h�berger toutes les donn�es, mais il faut qu'elles soient structur�es. L'avantage de la supply chain, contrairement � la production par exemple et aux donn�es issues des machines, c'est que les data sont d�j� structur�es � la base. �

Recherche op�rationnelle, machine learning et GenAI

Enfin, le dernier pilier sur lequel la strat�gie data et IA de Renault s'appuie, c'est celui des comp�tences. L'industriel a ainsi cr�� des �quipes sp�cifiques IA au sein des m�tiers, comme celle d'une quinzaine de personnes dirig�e par Christian Serrano. Mais l'industriel a aussi con�u des parcours de formation qui vont de l'acculturation jusqu'� la data science, pour embarquer tous ceux qui le souhaitent et faciliter l'accompagnement du changement.

Renault a 5 projets Dataiku en cours depuis d�cembre 2023, dans les domaines principaux de la supply chain, qui devraient �tre op�rationnels, avec des utilisateurs, fin mars. Un budget IA pour la supply chain de 10 M€ a �t� d�bloqu� pour 2024, sur un total de 45 M€ que le groupe consacre � la technologie. � Ces projets sont � diff�rents niveaux d'avancement. De l'exploration au pr�cadrage jusqu'� l'ex�cution et la mise en op�ration. � Au programme, recherche op�rationnelle, machine learning et IA g�n�rative. Les travaux en recherche op�rationnelle concernent, par exemple, le design de r�seau ou � le planning de production avec l'optimisation de la planification dans des crises comme celle des composants �lectroniques �, comme l'explique Christian Serrano.

Estimer les risques fournisseurs avec la GenAI

Le machine learning, lui, est utilis� pour les pr�visions de la planification de commandes, ou la r�alisation d'estimations de d�lais et de co�ts afin de faciliter la prise de d�cision. Enfin, c�t� GenAI, Renault d�veloppe un assistant qui facilite la prise en main des outils et permet de r�pondre avec les donn�es du groupe � des sollicitations m�tier de la supply chain. � Nous travaillons aussi sur une IA g�n�rative pour la gestion des risques fournisseurs, qui classe les actualit�s qui pourraient avoir un impact sur notre supply chain �, raconte �galement Christian Serrano.

Pour ses projets, Renault a donc finalement opt� pour une seule plateforme d'IA, celle de Dataiku. Objectifs : concevoir toutes les fonctions � toutes les �tapes et les proposer aux utilisateurs, dans un seul et m�me outil. Pour Ludovic Doudard, il s'agit globalement de � faciliter l'accompagnement du changement, de simplifier le d�veloppement et donc, de r�duire le time-to-market de nos produits IA��.

Article r�dig� par

Emmanuelle Delsol, Journaliste
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