1 – Découverte de l’IA appliquée à la Supply Chain

• Principes fondamentaux de l’intelligence artificielle
• Typologies d’IA et cas d’usage en logistique
• Témoignage vidéo : impact réel de l’IA sur la SCM
• Activité ludique : exploration interactive des technologies IA
• Atelier en groupe : identification des opportunités IA dans la SCM

2 – Évaluation de la maturité IA et technologies émergentes

• Auto-évaluation de la maturité IA/SCM de l’entreprise
• Analyse collective des résultats et axes d’amélioration
• Présentation des technologies IA émergentes (machine learning, IoT, vision par ordinateur)
• Études de cas sectorielles : retail, industrie, santé
• Discussion sur les freins et leviers à l’adoption de l’IA

3 – IA et optimisation des processus logistiques

• Planification stratégique : simulation, prévision, optimisation
• Gestion de la demande et des stocks : anticipation, ajustement dynamique
• Approvisionnement intelligent : sélection automatisée, détection de risques
• Témoignages vidéo et débats éthiques sur l’automatisation
• Études de cas pratiques et retours d’expérience

4 – IA dans la production et la distribution

• Fabrication intelligente : planification, maintenance prédictive
• Contrôle qualité automatisé via vision par ordinateur
• Gestion des entrepôts : placement optimisé, routage intelligent
• Distribution : planification dynamique des tournées
• Logistique inverse : prédiction des retours, tri intelligent

5 – Qualité des données et mesure du ROI

• Importance de la qualité des données pour les modèles IA
• Méthodes de nettoyage, structuration et fiabilisation des données
• Indicateurs clés pour mesurer le ROI des projets IA
• Étude de cas : gains mesurables et limites observées
• Outils d’analyse et tableaux de bord intelligents

6 – Pilotage de la performance avec l’IA

• Définition et suivi des KPI logistiques
• Détection automatique d’anomalies et recommandations
• Tableaux de bord dynamiques et prédictifs
• Témoignage vidéo : pilotage en temps réel avec IA
• Débat : les limites de la quantification en SCM

7 – Aspects juridiques, éthiques et durables

• Réglementation : RGPD, IA Act et implications pour la SCM
• Éthique de l’IA : biais, transparence, responsabilité
• Green IA : réduction de l’empreinte carbone et optimisation énergétique
• Impacts sociaux de l’automatisation
• Bonnes pratiques pour une IA responsable

8 – Élaboration d’une feuille de route IA

• Méthodologie d’analyse d’impact et priorisation des projets
• Gestion du changement et accompagnement des équipes
• Atelier : construction d’une feuille de route IA pour une entreprise réelle ou fictive

9 – Conclusion

• Synthèse des apprentissages
• Plan d’action pour approfondir

Ce programme a été mis à jour le 6 novembre 2025.