A l'ère de l'Industrie 4.0, de nouvelles technologies émergent continuellement (IIoT, Digital
Twin, Machine Learning, RFID, Capteurs, Cobots, Robots, Cloud computing, Edge
computing,...) pour permettre d'améliorer l'efficacité en conception de produit, en production,
en maintenance, logistique et à une échelle plus globale l'amélioration des performances
opérationnelles au niveau de la Supply Chain (SC). Parmi ces technologies, l'Intelligence
Artificielle (IA) se distingue comme l'une des technologies les plus puissantes qui façonnent et
questionnent le fonctionnement des SC. Les principes de la production Lean, souvent associés
à l'optimisation de la SC, sont de plus en plus intégrés à l'IA, conduisant à des systèmes de
production augmentés et remodelés par ces nouvelles applications IA basées.
Au-delà des techniques utilisées dans le domaine de l'IA, l'enjeu pour la communauté des
chercheurs et des praticiens est de prendre de la distance pour, ne pas uniquement pointer et
décrire les méthodes IA de façon isolée, mais de comprendre dans un cadre cohérent l'utilité,
l'applicabilité et la pertinence de l'IA dans divers processus de la SC avant de juger de sa
nécessité et de son introduction. Dépeindre le rôle de l'IA, son champ d'action et son potentiel
dans une perspective d'une Lean Supply Chain représente un intérêt certain pour progresser
dans sa compréhension de l'introduction de l'IA et ouvrir les champs de recherche adaptés pour
l'intégrer adéquatement dans les pratiques SC.
Cette présentation vise à mettre à jour les connaissances existantes sur l'IA dans la SC et fournir
un cadre d'analyse pour intégrer efficacement et graduellement l'IA dans le paysage de
recherche actuel. Le modèle SCOR sert de cadre pour explorer les innombrables possibilités de
l'IA au niveau de la SC, révélant l'émergence de combinaisons intéressantes à comprendre et
d'autres combinaisons intéressantes à explorer pour aboutir à une SC connectée, augmentée,
agile et résiliente.