En intégrant des algorithmes IA, Unilever veut garantir une disponibilité optimale de ses produits en rayon. Son objectif avec ce projet était ainsi de créer un modèle pour prévoir les besoins des consommateurs avec une grande précision, tout en ajustant automatiquement les niveaux de stock. L’IA aiderait alors la société à éviter des pénuries tout en réduisant le surstockage, un défi crucial pour toute entreprise de grande distribution. Et c’est un pari réussi comme l’a annoncé Unilever sur son site Internet fin juillet. Faisons le point sur cette actualité, ce projet réussi et les leçons pour le secteur entier de la supply chain :
Un modèle de connectivité pour optimiser la gestion des stocks
Pour tester ses nouveaux outils IA, Unilever a lancé un partenariat avec Walmart au Mexique. Ce premier test à grande échelle de ce modèle de connectivité a rassemblé plus de 300 magasins. Et les résultats ont été à la hauteur des espérances du géant. En effet, le taux de disponibilité des produits en magasin a atteint 98 % ! Ce chiffre dépasse très largement les standards de l’industrie.
C’est donc une véritable révolution dans la gestion des stocks qu’apportent ce nouveau modèle de connectivité via l’IA. La société a démontré avec brio la force de l’IA dans l’optimisation de sa gestion des chaînes d’approvisionnement. D’autant que la société enregistre une importante réduction des stocks et des coûts logistiques.
En effet, grâce à l’implémentation de ce projet IA, la société a réduit ses coûts liés à l’entreposage et au transport de produits. Les capacités de prévision de l’IA lui ont permis, dans le cas mexicain, d’ajuster les niveaux de stock en fonction des besoins réels des consommateurs, réduisant ainsi les stocks excédentaires.
Elle observe même un double effet positif : l’usage de ce modèle a entraîné une diminution du nombre de camions sur la route. Or, moins de camions signifie non seulement une réduction des coûts logistiques, mais aussi une baisse de l’empreinte carbone de l’entreprise !
Un déploiement mondial prévu et une extension du modèle d’IA
Avec un tel succès au Mexique, Unilever a évidemment décidé d’étendre son modèle d’IA à l’échelle mondiale en débutant son intégration dans d’autres régions. L’objectif demeure le même : améliorer l’efficacité et la résilience de ses chaînes d’approvisionnement sur des marchés compétitifs et stratégiques.
Ce succès démontre aussi pour la filière entière que l’intégration de technologies IA dans la supply chain peut générer des résultats tangibles et importants. D’autant que ce modèle de connectivité client basé sur l’IA ne se limite pas uniquement à la gestion des stocks. Avec cette approche, Unilever montre que l’avenir de la supply chain repose sur une utilisation intelligente des données et de l’IA pour anticiper les besoins des consommateurs, optimiser les ressources et minimiser l’impact écologique. Le potentiel de cette technologie pour l’industrie est immense, et Unilever prouve avec ce projet test au Mexique qu’il est possible d’allier innovation technologique, optimisation des chaînes d’approvisionnement, amélioration de la satisfaction client et baisse de son empreinte carbone.
