IA et chaînes d’approvisionnement : cinq façons de voir à la protection des données

La demande des consommateurs, les perturbations dans les chaînes d’approvisionnement et d’importantes percées technologiques expliquent la présence et la nécessité grandissantes de l’intelligence artificielle (IA) dans les chaînes d’approvisionnement. Si les données sont le moteur de l’IA, quels risques leur création et leur stockage posent-ils? Cet article résume les mesures que peuvent prendre les détaillants et les principaux acteurs de la chaîne d’approvisionnement pour continuer d’automatiser et d’optimiser leurs processus tout en protégeant leurs données, en réduisant les risques au minimum et en conservant la propriété intellectuelle de leur contenu et de leurs méthodes.

Points à retenir

• Lisez bien toute entente avec un fournisseur pour savoir comment il recueille, protège et utilise les données obtenues par l’IA.
• Protégez votre information confidentielle – notamment vos algorithmes – en demandant des brevets, en assurant votre conformité aux lois relatives au secret commercial et en prévoyant des clauses de confidentialité.
• Assurez-vous que les normes de sécurité de vos fournisseurs sont égales ou supérieures aux vôtres.
• Demandez si les données générées par l’IA peuvent mener à des biais ou à de la discrimination; en retire-t-on les identificateurs personnels pour qu’elles soient anonymisées avant leur stockage et leur utilisation?
• Veillez à comprendre ce que représentent la protection des données du consommateur et la conformité réglementaire.

Utiliser l’IA pour rester dans la course : les chaînes d’approvisionnement en tête de peloton

L’adoption de l’IA a été vue comme nécessaire pour résoudre des problèmes d’approvisionnement et de logistique exacerbés par la pandémie de COVID-19; les données démontrent que ce fut la bonne décision. Les détaillants et d’autres types d’entreprises ont rapidement constaté les bienfaits de telles solutions.

Une étude menée récemment par McKinsey fait état des améliorations que rapportent les entreprises dont la gestion de chaînes d’approvisionnement est optimisée par l’IA; elles ont notamment vu leurs coûts de logistique diminuer de 15 %, leurs stocks baisser de 35 % et leur niveau de service augmenter de 65 %. L’IA peut aussi grandement augmenter la résilience des chaînes d’approvisionnement; elle joue un rôle central dans la capacité des entreprises à exécuter leurs stratégies d’atténuation des risques en cas de perturbations.

En reliant les points de données, l’IA contribue à stabiliser les chaînes d’approvisionnement ainsi qu’à réduire les coûts aussi bien que les interruptions de service ou les retards de livraison.

À bien des égards, les chaînes d’approvisionnement sont à l’avant-garde puisque les entreprises y intègrent déjà des solutions d’IA, par exemple :

• Robots collaboratifs qui effectuent des tâches répétitives aux côtés des humains;
• Automatisation fondée sur les données qui permet de simplifier des processus complexes et d’effectuer des tâches en continu;
• Algorithmes exclusifs qui analysent les consommateurs et anticipent les tendances;
• Apprentissage des comportements des consommateurs afin d’automatiser la gestion des stocks et les stratégies de commercialisation;
• Contrôles de la qualité automatisés par des machines ou des logiciels qui réduisent l’erreur humaine;
• Données en temps réel qui préviennent l’effet coup de fouet donc qui réduisent les risques de ruptures de stock et d’arriérés pouvant aggraver des problèmes de gestion des stocks;
• Visibilité en temps réel des points de contrôle pour réduire les risques de données incorrectes;
• Automatisation de la gestion des stocks et de la gestion des relations avec les fournisseurs; 
• Accélération de la prise de décisions grâce à des algorithmes alimentés par les données de l’entreprise et du domaine.

Selon Gartner, les entreprises qui dépendent de chaînes d’approvisionnement s’attendent à y voir doubler les processus d’automatisation d’ici les cinq prochaines années. En parallèle, on estime que les dépenses liées aux plateformes IdO (Internet des objets) passeront à 12,44 G$ en 2024, contre 1,67 G$ en 2018, soit un taux de croissance annuel composé de 40 % sur 7 ans.

L’usage de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement crée certes des gains d’efficacité, mais nécessite des précautions; il faut par exemple faire preuve de prudence en constituant des jeux de données ou des algorithmes et en gérant de l’information confidentielle.

Protéger son information confidentielle dans un monde propulsé par les données

Le déploiement généralisé de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement est un processus complexe, dispendieux et difficile à gérer. Peu d’entreprises peuvent gérer à l’interne toutes les technologies d’IA de leurs chaînes d’approvisionnement. Par conséquent, l’impartition de services d’IA – par l’intermédiaire de fournisseurs de services et de plateformes destinés aux processus industriels – est de plus en plus répandue. Pour que ces technologies s’intègrent de façon optimale aux processus, il faut toutefois avoir recours à de vastes quantités de données, y compris à de l’information confidentielle. Sans surprise, on note un nombre grandissant de fournisseurs de solutions d’IA qui procèdent à la collecte et à l’analyse de données en temps réel pour des chaînes d’approvisionnement.

Toujours selon Gartner, plus de 75 % des fournisseurs de logiciels commerciaux de gestion de chaînes d’approvisionnement offriront des outils intégrés liés à l’analytique avancée, à l’IA et à la science des données d’ici 2026. Comme ces outils prendront des décisions qui se répercuteront directement sur des flux de travail déjà complexes, il faudra alors faire de la protection des données une priorité.

Voici cinq conseils pour protéger vos données importantes si vous intégrez l’IA à vos chaînes d’approvisionnement.

1. Déterminez exactement ce que dit l’entente avec un fournisseur de solutions d’IA au sujet de la collecte et de la protection de données. Avant de signer une telle entente, il faut bien la comprendre; n’oubliez pas que l’IA repose sur la collecte de grandes quantités de données et que vous ne voudrez peut-être pas que votre information confidentielle ou sensible soit incluse. Faites des recherches au sujet des fournisseurs et des plateformes d’IA dans votre domaine. Si vous avez déjà un fournisseur, assurez-vous de comprendre comment il recueille, traite et stocke vos données. Veillez à examiner les clauses de vos contrats et de vos ententes pour savoir où vos renseignements confidentiels seront entreposés et comment ils seront utilisés.
   De plus, assurez-vous de savoir ce qu’il adviendra des données une fois que l’entente aura pris fin.
2. Protégez votre information confidentielle – notamment vos algorithmes. Pour optimiser vos chaînes d’approvisionnement grâce à l’IA, vous devrez peut-être mettre au point de nouveaux algorithmes ou d’autres éléments liés à la propriété intellectuelle. Vos données devraient être adéquatement protégées par des brevets, le secret commercial et des clauses de confidentialité.
3. Assurez-vous que les normes de sécurité de votre fournisseur de solutions d’IA sont adéquates. Les politiques de sécurité de votre fournisseur correspondent-elles aux normes de votre entreprise? Penchez-vous attentivement sur les risques posés à l’écosystème de vos chaînes d’approvisionnement; déterminez si les politiques de sécurité du fournisseur sont bien établies et à jour, et si elles comportent de solides mécanismes de gestion des risques. Votre fournisseur détient-il des certifications qui montrent qu’il se conforme aux normes sectorielles comme les normes ISO, entre autres? En cas d’atteinte à la sécurité des données, que faudrait-il faire pour atténuer les risques de façon à satisfaire à vos propres normes internes?
4. Demandez si les données issues de l’IA peuvent mener à des biais ou à de la discrimination. En retire-t-on les identificateurs personnels? Il est important de comprendre comment votre fournisseur de solutions d’IA recueille et utilise vos données dans les chaînes d’approvisionnement et s’il pose ce faisant un risque pour la sécurité et la confidentialité des données de votre personnel ou de vos clients. Ses façons de faire pourraient augmenter le risque que des décisions concernant les lieux et les processus de distribution de produits ou services soient fondées sur des critères ou des identificateurs personnels qui peuvent donner lieu à des résultats biaisés ou discriminatoires.
5. Veillez à comprendre ce que représentent la protection des données du consommateur et la conformité réglementaire. Assurez-vous que toutes les données sont générées conformément à la réglementation sur la protection du consommateur. Si vous utilisez des robots, comment les données sensibles concernant les consommateurs sont-elles protégées? En cas de problème, que se passera-t-il? Les listes de consommateurs et l’information confidentielle sont-elles partagées? Qui a accès à ces renseignements? Si vos outils d’IA vous font prendre une mauvaise décision, vous pourriez devoir en informer vos consommateurs. Les exigences réglementaires varient d’un endroit à l’autre et sont appelées à évoluer au fil des percées technologiques; assurez-vous d’y demeurer conforme.

Prochaines étapes

Les outils d’IA procurent de remarquables avantages aux détaillants, aux maillons de leur chaîne d’approvisionnement ainsi qu’aux consommateurs. Leur mise en place doit toutefois passer par le respect de la vie privée et la protection des renseignements personnels. Les solutions d’IA pensées pour l’optimisation des chaînes d’approvisionnement ne manqueront pas d’évoluer, tout comme les lois, les technologies et les principes de gouvernance qui s’y rapportent. BLG peut vous aider à déterminer quels sont les renseignements à protéger, à établir vos critères pour choisir un fournisseur et à analyser vos ententes avec celui-ci pour vous assurer qu’elles comprennent les mesures de protection nécessaires.