Pour répondre à cette question et aider nos clients à commencer par les bons chantiers, nous avons mené une analyse structurée de 50 processus clés de la supply chain, en les évaluant selon deux dimensions fondamentales :
- L’impact / création de valeur qu’amènerait l’IA : gains opérationnels, financiers, ou de service client attendus
- Le besoin d’explicabilité : degré auquel les équipes ou la réglementation exigent de comprendre pourquoi l’IA recommande ce qu’elle recommande
Voici le résultat sous la forme d’une cartographie en quatre « quadrants »,
- Quadrant 1 — « les priorités » (fort impact, faible besoin d’explicabilité) C’est ici que l’IA peut être déployée rapidement, avec le moins de friction organisationnelle. Analyse des coûts de transport, détection d’anomalies sur factures, optimisation du parcours de picking… Ces cas d’usage génèrent de la valeur immédiate, sans que les équipes aient besoin d’en décortiquer chaque raisonnement.
- Quadrant 2 — « haute vigilance » (fort impact, fort besoin d’explicabilité) C’est le cœur du sujet. Prévision de la demande, optimisation de tournée, pilotage et KPI de la supply chain , priorisation des commandes clients… Ces processus ont un impact direct sur le cash, le service et la résilience. Ici, l’IA sans explicabilité est une IA contournée — ou pire, dangeureuse. C’est là que l’investissement dans des modèles transparents est le plus rentable et la nécessité d’accompagner chacun de ces projets par un change important auprès des utilisateurs
- Quadrant 3 — Les « chantiers de fond » (faible impact immédiat, fort besoin d’explicabilité) Conformité réglementaire, traçabilité RSE, reporting carbone… Le bénéfice est moins immédiat mais la pression réglementaire (CSRD, devoir de vigilance) en fait des sujets incontournables. L’explicabilité y est une obligation, pas un choix.
- Quadrant 4 — Les « automatisables » (faible impact, faible besoin d’explicabilité) Tâches administratives répétitives, réconciliation de données, génération de reporting standard, analyse d’écart ou de conformité… L’IA peut y opérer en arrière-plan, sans que personne n’ait besoin d’en comprendre le détail.
Ce que cette cartographie change concrètement
Elle permet de prioriser les investissements IA non plus selon la sophistication technologique, mais selon la réalité organisationnelle et les enjeux business. Déployer une IA opaque sur un processus à fort besoin d’explicabilité, c’est programmer l’échec. Investir dans l’explicabilité pour automatiser des tâches à faible enjeu, c’est sur-investir inutilement.
La bonne question n’est donc pas « quelle IA choisir ? » mais « quel niveau de confiance dois-je construire, et pour quel processus ? »
