FORMATION IA
L'IA pour la Supply Chain et la Logistique
Appliquez l'IA à la prévision, la logistique, les stocks et le risque fournisseur pour bâtir une supply chain résiliente.
Ce qu'elle couvre
Ce programme de niveau praticien dote les professionnels de la supply chain, de la logistique et des achats des compétences nécessaires pour déployer l'IA sur l'ensemble du cycle de vie de la chaîne d'approvisionnement. Les participants travaillent sur des modules pratiques couvrant la prévision de la demande par machine learning, l'optimisation des itinéraires, la gestion autonome des stocks, la notation du risque fournisseur et les architectures de tour de contrôle logistique. Le format combine des sessions animées par un instructeur avec des exercices sur des jeux de données réels, permettant aux participants de passer du concept à un prototype fonctionnel au cours du programme. À l'issue de la formation, les équipes repartent avec une feuille de route d'implémentation IA priorisée et adaptée à leurs opérations.
À l'issue, vous saurez
- Build and evaluate a demand forecasting model using real supply chain data and select the right algorithm for your context
- Design a route optimisation workflow using constraint-based or ML-driven solvers and measure cost reduction
- Construct a supplier risk scoring dashboard that ingests external signals such as news, financials, and lead-time variance
- Map an AI-ready logistics control tower architecture that integrates IoT, ERP, and TMS data streams
- Produce a prioritised AI implementation roadmap with business case estimates for at least three supply chain use cases
Sujets abordés
- Demand forecasting with ML (ARIMA, XGBoost, Prophet)
- Route and network optimisation algorithms
- AI-driven inventory replenishment and safety stock modelling
- Supplier risk scoring and early warning systems
- Logistics control tower design and real-time visibility
- Predictive maintenance for fleet and warehouse assets
- Digital twin concepts for supply chain simulation
- AI ethics, data quality, and change management in operations
Modalité
Delivered as a blended programme over 4–6 weeks: two live virtual workshops per week (3 hours each) plus async exercises on real or synthetic supply chain datasets. In-person cohort format is available for groups of 12+, typically run over 3 consecutive days. Hands-on work accounts for approximately 60% of total learning time. Participants need access to Python (Google Colab provided) or a BI tool such as Power BI. A shared Slack or Teams channel is maintained for peer support throughout.
Ce qui fait que ça marche
- Securing a named data engineering resource alongside the supply chain team to ensure data pipelines are production-ready
- Piloting on a single lane, SKU cluster, or supplier segment before scaling AI across the full network
- Embedding model performance reviews into existing S&OP or weekly ops cadences
- Co-designing explainability outputs with planners so AI outputs complement — not replace — human judgement
Erreurs fréquentes
- Starting with a control tower platform purchase before establishing clean, unified data from ERP and WMS systems
- Using AI forecasting models trained on pre-pandemic data without accounting for structural demand shifts
- Treating route optimisation as a one-time batch process rather than a continuous, event-driven loop
- Underestimating change management: frontline planners distrust AI recommendations without explainability and training
Quand NE PAS suivre cette formation
This programme is not the right fit for organisations that do not yet have an ERP or TMS in place and lack historical transactional data — they need foundational data infrastructure work before AI training will generate actionable value.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.