Introduction · 9h05 – 9h25 · 20 min
L'IA en Supply Chain
par la pratique
Animé par Séb Fournier & Djemel Chaouche · AXION
·
23 avril 2026 · Annecy
1
Ce que vous nous avez dit→
2
L'IA, c'est quoi→
3
3 modes · 3 ateliers→
4
Bonnes pratiques1 Ce que vous nous avez dit
→
2 L'IA, c'est quoi
→
3 3 modes · 3 ateliers
→
4 Bonnes pratiques
09:05 → 09:25
Ouverture · 1 min · Animateur
🙋
Question au groupe — levez la main
3 questions — levez la main, et gardez-la levée
1. Levez la main si vous avez utilisé un outil IA cette semaine, pour n'importe quelle raison.
2. Gardez la main levée si c'était dans un contexte professionnel.
3. Gardez la main levée si c'était pour une tâche Supply Chain spécifique.
→ Transition : "C'est exactement ce que vous nous avez dit dans le questionnaire — voici les résultats."
Ce que vous nous avez dit · 5 min
23 réponses reçues avant l'atelier — voici votre profil de groupe
🙋
87%
utilisent déjà l'IA personnellement
39% régulièrement · 48% occasionnellement
🎯
56%
visent l'adoption structurée
Le groupe est prêt à passer à l'action
🔧
96%
ont Copilot ou ChatGPT
L'IA de bureau est déjà une réalité
✅
#1 #2
MDQ & Prévision confirmés
Top-2 absolu questionnaire + votes LinkedIn
Top thèmes — vos priorités déclarées
1
Master Data Quality
26 pts · 11 ment.
2
Prévision de la demande
24 pts · 9 ment.
3
Supply Planning
18 pts · 7 ment.
4
Stock balancing
17 pts · 6 ment.
5
Rapports SC automatisés
15 pts · 9 ment.
L'IA & les LLM · 5 min
L'analogie qui change tout
Le meilleur stagiaire du monde — brillant, mais il ne connaît que ce que vous lui montrez.
Un LLM (Large Language Model) a absorbé une quantité astronomique de texte humain. Il ne "pense" pas, mais il raisonne de façon convaincante à partir de patterns qu'il a intégrés. En mode Standalone (aujourd'hui) : il ne sait que ce que vous lui donnez dans la conversation. Votre contexte métier, votre fichier, votre question — c'est tout ce qu'il voit. Ce qui est une contrainte est aussi une force : vous gardez le contrôle total sur ce qu'il traite.
Fait remarquablement bien
- Analyser un fichier et repérer des anomalies (MDQ, master data)
- Structurer un problème complexe (5 Pourquoi, Ishikawa, PDCA)
- Synthétiser, rédiger, reformuler en clair
- Comparer des scénarios et identifier des risques
- Adapter son niveau à votre interlocuteur
Fait avec précaution
- Inventer des faits avec assurance → toujours vérifier les chiffres
- Accéder seul à vos systèmes → Mode 1 : vous lui donnez les données
- Se souvenir de la semaine dernière → chaque session repart à zéro
- Calculer sur de grands volumes → Excel reste plus fiable pour les maths
On ne couvre pas aujourd'hui
🚫 L'histoire et les dates clés de l'IA
🚫 Le cours de prompt engineering
🚫 Les prédictions sur le remplacement des emplois
✅ On met les mains dedans directement
La Supply Chain a connu 4 révolutions.
Vous vivez la 5ème.
Vous vivez la 5ème.
Primitif → Marchand médiéval → Ouvrier industriel → Manager connecté → Professionnel augmenté par l'IA
3 modes · 3 niveaux d'intégration · 3 ateliers · 5 min
Mode 1 · Atelier 1
🟢
Standalone
Déconnecté de vos systèmes
Vous ⇄ LLM
copier-coller · fichier joint
copier-coller · fichier joint
- Navigateur, aucune infra
- Vous alimentez l'IA manuellement
- Zéro accès à vos systèmes
- Accessible à tous, aujourd'hui
✅ Aujourd'hui
Atelier 1 · 23 avril 2026
→
Mode 2 · Atelier 2
🔵
Connected Pull
Connecté · Lecture seule
LLM ← ERP / WMS / BI
API · MCP · webhook · lecture
API · MCP · webhook · lecture
- L'IA interroge vos systèmes
- Alertes en temps réel, reporting
- Aucune écriture, posture safe
- Accès lecture uniquement côté DSI
→ Prochain atelier
Atelier 2 · date à confirmer
→
Mode 3 · Atelier 3
🟣
Connected Push-Pull
Connecté · Lecture + Écriture
LLM ⇄ ERP / WMS / MDM
lecture · écriture · validation humaine
lecture · écriture · validation humaine
- L'IA modifie vos systèmes
- Création de commandes, MDM, rapprochement
- Gouvernance, audit trail, rollback
- L'IA comme collaborateur opérationnel
→ Atelier 3
Atelier 3 · date à confirmer
📍
Ce matin : 100% Mode 1 — Standalone. Zéro infra, zéro DSI, zéro setup. Un navigateur, vos cas concrets Supply Chain, et les méthodes pour aller loin dès aujourd'hui.
2–3 bonnes pratiques à garder en tête · 2 min
D'autres bonnes pratiques seront partagées au fil des exercices — pas sous forme de liste, mais en situation, quand c'est pertinent.
🎙️
Utilisez le vocal
Plus rapide, plus naturel. Dictez votre contexte métier comme vous l'expliqueriez à un collègue. La qualité du contexte détermine la qualité de la réponse. Votre téléphone ou le micro de votre PC suffisent.
❓
Mode question avant tout
Avant de lire sa réponse, demandez-lui : "Qu'est-ce qui n'est pas clair dans ma demande ?" ou "De quelles infos supplémentaires aurais-tu besoin ?" Elle vous dit ce qu'il lui manque. Vous gagnez 2 itérations.
📎
Demandez les sources
Pour toute affirmation factuelle ou chiffre : "Sur quoi tu te bases ? Cite tes sources." Elle peut se tromper avec assurance. Votre regard critique reste indispensable — c'est toujours vous le décideur.
À partir de 9h25 — on entre dans les playbooks. La théorie, c'est fait. 🚀
→ Atelier 1 · Standalone
Annexe
📊 Synthèse complète du questionnaire
22 avril 2026 · 23 réponses · Données anonymisées
Accessible pendant et après l'atelier
🙋
87%
utilisent déjà l'IA personnellement
39% régulièrement · 48% occasionnellement
🎯
56%
visent l'adoption structurée
Prêts à passer à l'action méthodiquement
🔧
96%
ont Copilot ou ChatGPT
L'IA de bureau est déjà une réalité
✅
#1 #2
MDQ & Prévision confirmés
Top-2 absolu questionnaire + votes LinkedIn
Maturité SI / outillage
n = 23 répondants
N1 · Excel + ERP
3
13%
N2 · Outils spécialisés
9
39%
N3 · Dashboards / BI
7
30%
N4 · Automatisations
3
13%
N5 · IA intégrée
1
4%
Ambition IA de votre organisation
n = 23 répondants
N2 · Expérimentation
5
22%
N3 · Adoption
13
56%
N4 · Transformation
4
17%
N5 · Leadership IA
1
4%
Fréquence d'usage IA personnel
n = 23 répondants
Régulièrement
39% · 9 pers.
39% · 9 pers.
Occasionnellement
48% · 11 pers.
48% · 11 pers.
Début
13%
13%
Outils IA utilisés
Mentions cumulées · % = part des 23 répondants
Microsoft Copilot
17 mentions
74%
ChatGPT
16 mentions
70%
Solution IA interne
5
22%
Claude (Anthropic)
5
22%
Le Chat (Mistral)
3
13%
Gemini (Google)
3
13%
Top thèmes — classement pondéré (P1 × 3 + P2 × 2 + P3 × 1)
23 répondants · chacun a classé ses 3 priorités parmi 13 thèmes Supply Chain
1Master Data Quality
26 pts
11 mentions
2Prévision de la demande
24 pts
9 mentions
3Supply Planning
18 pts
7 mentions
4Stock balancing
17 pts
6 mentions
5Rapports SC automatisés
15 pts
9 mentions
6Forecast Accuracy & Bias
11 pts
7 mentions
7Segmentation ABC/XYZ
11 pts
7 mentions
8Capacity Planning
8 pts
5 mentions
9Rédaction assistée SC
6 pts
4 mentions
✅ MDQ et Prévision de la demande confirment les votes LinkedIn — les cas d'usage retenus pour l'atelier sont ceux que les participants eux-mêmes plébiscitent.
💡 Key messages — Profil du groupe
- Un groupe de praticiens, pas de sceptiques — 87% utilisent déjà l'IA personnellement. L'atelier n'a pas besoin de convaincre, il doit montrer comment aller plus loin.
- Maturité SI hétérogène, autour du niveau 2-3 — 72% entre "outils spécialisés" et "dashboards BI". Les exercices doivent être accessibles à tous sans être trop basiques.
- Ambition convergente vers l'adoption — 56% visent le niveau 3. Le groupe veut des cas concrets reproductibles en entreprise, pas juste expérimenter.
- Copilot est l'outil dominant — 74% l'utilisent déjà. L'écosystème Microsoft est le point d'entrée naturel. Une démo qui marche aussi sur Copilot aura plus d'impact.
- MDQ et Prévision : double validation — Top-2 questionnaire ET votes LinkedIn. Les 4 cas retenus couvrent 7 des 9 premiers thèmes du classement.