L'IA générative et la chaîne d'approvisionnement

Jeff : Bonjour à tous. Vous nous rejoignez pour un nouvel épisode de la série de podcasts Executive Platforms Blueprint. Je m'appelle Jeff Nicks. Je suis responsable du contenu et de la recherche. Mon invité aujourd'hui est Chris Cutshaw. Il travaille pour TMC, une division de C.H. Robinson. Nous allons avoir une conversation sur l'IA générative, le rôle qu'elle va jouer dans l'orchestration des chaînes d'approvisionnement à l'avenir. Il a récemment fait une présentation sur ce sujet qui entre dans les détails, et je suis très enthousiaste à ce sujet. Je pense que la plupart des entreprises sont très intéressées par cet espace, mais beaucoup de choses semblent théoriques. Donc, si nous pouvons vraiment aller dans les mauvaises herbes. Oui, je suis très enthousiaste à l'idée de cette conversation. Chris. Merci beaucoup de m'avoir rejoint.
Chris : Oui, pas de problème. Merci de nous avoir accueillis.
Jeff : Pourquoi ne pas commencer par nous assurer que nous utilisons les bons termes. Lorsque vous parlez d'IA générative, qu'est-ce qui la différencie de la catégorie plus large de l'IA ?
Chris : Oui, je pense qu'il y a plusieurs choses. Cela fait donc longtemps que l'on parle d'IA, et je pense qu'avec certaines des innovations qui viennent de se produire, en particulier l'IA ouverte, où ce contenu est en fait généré. Il s'agit donc d'un document lisible par l'homme. Il est capable de créer des récits, de créer un langage que nous pouvons comprendre et avec lequel nous pouvons interagir. C'est donc là qu'intervient le génératif. Depuis novembre 2022, date à laquelle Open AI a lancé la plate-forme de chat GBT, d'autres plates-formes sont venues s'y ajouter. Il a rendu l'utilisation et les chaînes d'approvisionnement plus tangibles. Je pense qu'il est prêt à être utilisé dans l'espace.
Jeff : Vous avez fait une présentation un peu plus tôt dans la journée qui s'adressait en fait à un public de cadres supérieurs de la chaîne d'approvisionnement et qui présentait quelques-unes des possibilités. C'est ce que font déjà certaines personnes. Je ne vais pas vous demander de répéter une présentation de 35 minutes, mais quels sont les principaux enseignements que vous espérez que les gens en retirent ?
Chris : Oui, ce qu'il faut retenir, c'est que c'est vraiment très nouveau. Nous sommes donc en phase d'apprentissage, mais je pense que les opportunités sont tout simplement énormes dans notre domaine et dans les chaînes d'approvisionnement en général. Il y a beaucoup de partenaires. Il y a beaucoup de personnes impliquées, beaucoup de systèmes différents. Ces éléments ne s'harmonisent pas toujours, et vous vous retrouvez avec beaucoup de gens qui font des choses manuelles, qui traitent des boutons pour, à défaut de meilleurs termes. Donc, si vous pouvez leur enlever ce travail à valeur ajoutée ou ce travail sans valeur ajoutée et les concentrer davantage sur des choses qui peuvent être une amélioration continue de leur chaîne d'approvisionnement, des choses qui peuvent être optimisées, c'est là que vous voulez commencer à concentrer une partie de cette nouvelle technologie pour leur enlever ce travail tactique quotidien des mains. Ils peuvent ainsi se concentrer sur les idées d'amélioration.
Jeff : Je pense aussi que c'est un outil puissant pour donner une voix aux données, parce que je pense qu'une grande partie de ce dont parle la transformation numérique, c'est qu'il y a cette, vous savez, cascade de données qui arrivent et vous devez déterminer ce qui est actionnable si un outil d'IA peut réellement le mettre en mots. C'est pourquoi nous procédons de cette manière.
Chris : Oui. Quel outil puissant !
Jeff : Certainement très puissant.
Chris : Les possibilités ne font que commencer, mais elles semblent vraiment transformatrices et, comme vous l'avez dit, lorsque vous avez beaucoup de données, vous avez beaucoup d'informations qui vous parviennent. Il est difficile de traiter tout cela et d'en tirer des informations, et je pense que des technologies comme celle-ci commencent à interagir avec un ensemble d'informations très diversifiées. Je pense que le fait d'extraire des informations et de les rendre tangibles afin d'automatiser les processus est vraiment passionnant.
Jeff : Oui. J'essaie donc de me mettre à la place d'un responsable de la chaîne d'approvisionnement qui sait que cet outil va être mis en ligne. Je ne veux certainement pas être la dernière personne à se pencher sur la question, mais il peut être intimidant d'être le premier à le faire. Quels sont les fruits les plus faciles à cueillir que je pourrais peut-être expérimenter ou que je pourrais voir quelqu'un d'autre être un adaptateur précoce et apprendre de lui ?
Chris : Oui. Je pense qu'avant toute chose, vous devez vous assurer que la sécurité et la confidentialité de vos données sont totalement résolues. Vous devez donc vous assurer que la manière dont vous utilisez ce système n'expose pas des informations qui ne devraient pas l'être, et que l'utilisation est vraiment ciblée. Les leaders de la chaîne d'approvisionnement savent donc que les gens font des choses manuellement dans la chaîne de valeur ou la chaîne d'approvisionnement. En fait, il s'agit de savoir où je passe le plus de temps. Il ne s'agit pas d'un travail à valeur ajoutée ou d'une augmentation de la valeur de ce que nous faisons pour nos opérations, ni d'une sorte d'agrégation et d'empilage de ces données pour voir si je dispose des données suffisantes pour résoudre ce cas d'utilisation et si je peux les transmettre à un agent AGI confiné qui peut potentiellement prendre en charge certaines de ces actions. Commencez donc très modestement en disant, hé, j'appuie sur ce bouton ou je réponds à une question par courriel qui est vraiment de nature manuelle ou tactique. C'est ce que je fais souvent ou ce que font mes équipes. Puis-je commencer par supprimer certaines de ces personnes ou, plus important encore, transformer ce qu'elles font et augmenter leur talent pour en faire des éléments plus innovants et à plus forte valeur ajoutée ?
Jeff : Le début de votre réponse m'a intéressé. Vous dites qu'il faut vraiment verrouiller ? Les données que vous lui communiquez doivent être correctes et sécurisées. Je comprends que les entreprises veuillent être très claires sur ce point. Quelles sont les nouvelles règles applicables ? Je veux dire que la sécurité des données est toujours un sujet dont nous parlons, mais nous alimentons en fait, et je ne veux pas être dramatique, des informations dans une boîte noire qui fera quelque chose et dont la réponse sortira de l'autre côté. À quoi ressemble la préparation de ces données ?
Chris : Oui. Je pense que lorsque vous travaillez avec l'AGI, il s'agit avant tout d'ingénierie d'invite, c'est-à-dire que vous entraînez le modèle ou l'agent à répondre. Spécifiquement comme vous le souhaitez. Il faut donc prendre le temps, dès le départ, de s'assurer que l'ingénierie d'invite réduit la capacité de l'API à accéder à des informations qu'elle ne devrait pas, ou à créer des récits qui, disons, inventent des choses ou fabriquent des informations. Vous vouliez donc vraiment le définir, disons. Voici votre rôle dans la vie. Voici ce que vous êtes censé faire, et d'ailleurs, ne fabriquez jamais d'informations. Suivre un processus rigide, mais ce qui est vraiment cool, c'est que ce que nous avons fait, c'est de mettre en place de grands modèles linguistiques de planification en face de cela, de sorte que vous créez vraiment des agents spécifiques qui ont des exigences tactiques, vous savez, ou des options tactiques qu'ils peuvent rechercher en accédant à des outils internes, en confinant vraiment les données pour s'assurer que c'est vraiment exactement ce dont ils ont besoin et en savoir plus, puis en s'assurant que les sorties se font de manière très rigide. Cela dépend donc du cas d'utilisation sur lequel vous vous concentrez. Encore une fois, prenez du recul, examinez tous les processus manuels qui sont redondants et que vos équipes n'aiment pas faire, prenez-les et commencez votre voyage dans le cadre d'une technologie ouverte d'IA ou d'autres technologies qui arrivent en ligne et concentrez-vous de manière très concrète sur certains de ces cas d'utilisation et poursuivez-les.
Jeff : Je suis très intéressé par le fait que vous ayez mentionné le fait de lui apprendre qu'il ne peut pas fabriquer. Pardonnez-moi, je connais un peu mieux le chat, le GPT que certaines des applications industrielles, mais je sais que l'hallucination est l'un des termes que nous avons entendus. Lorsqu'il ne cherche qu'à vous faire plaisir. Il ne vous donne pas nécessairement la bonne réponse. Il s'agit d'essayer de générer une réponse dont vous serez satisfait. Comme si c'était la bonne réponse. Qu'il y ait de la profondeur ou non, cela ne peut pas être le cas car il s'agit de données exploitables qu'il traite. Pouvez-vous nous en dire plus à ce sujet ?
Chris : Non, l'hallucination est en fait un terme technique pour désigner certains de ces agents d'intelligence artificielle. Je veux dire qu'il y a des exemples de cabinets d'avocats qui utilisent ce système et qui ne vérifient pas les résultats et qui découvrent que, oui, les citations inventent des cas, n'est-ce pas ? Il faut donc être très rigide et très clair et s'assurer que l'on ne parle que de la vérité, des données auxquelles on a accès. Lorsque l'on interagit avec certains de ces messages, ils peuvent prendre différentes formes et nous nous concentrons sur le déploiement de ces messages dans notre base de code en utilisant un modèle formé pour répondre de manière humaine, mais en se concentrant vraiment sur ce qu'ils peuvent faire. Il ne sort donc pas de ses limites.
Jeff : Cela m'intéresse beaucoup et je me souviens que vous avez dit, avant que nous commencions l'enregistrement, que vous aviez quelques détails et des choses pratiques que nous pourrions aborder. J'aimerais bien le faire maintenant, même si ce tableau d'ensemble est fascinant. Quels sont les exemples concrets d'une personne qui a appliqué ce principe à un projet ? Qu'est-ce que cela lui apporte ? Et vous n'êtes pas obligé de donner le nom d'un client, évidemment. Mais faites-nous part du scénario.
Chris : Oui. Je peux vous donner un scénario très précis que nous avons commencé à mettre en œuvre et qui est en cours de production. Dans notre secteur d'activité, sur lequel nous nous concentrons particulièrement, le transport, lorsque vous livrez physiquement quelque chose, quelqu'un signe un document que l'on appelle une preuve de livraison. Et pour de nombreux clients, l'OTIF s'est vraiment concentrée sur l'automatisation de leur processus de paiement afin de garantir le respect des délais et de l'intégralité des paiements. Vous voulez saisir tous ces documents et, en cas d'audit, vous voulez vous assurer qu'ils sont exacts. Ainsi, pour les milliers d'envois que vous gérez, vous traitez avec des tonnes de fournisseurs différents et ces fournisseurs ont des sous-traitants tels que des chauffeurs ou des travailleurs d'entrepôt. Vous disposez donc de toutes ces sources d'information où les documents peuvent être conservés, et il y a souvent des équipes de personnes qui se lancent à la chasse, envoient des courriels et assurent le suivi pour que les données soient réintégrées dans le système. C'est un cas d'utilisation parfait et tangible sur lequel vous pourriez concentrer un agent d'IA au lieu d'avoir, vous savez, des équipes de personnes qui s'en occupent. Il s'agit donc de suivre les bons de commande, de suivre les documents, d'assurer le suivi lorsque quelque chose ne va pas et d'obtenir l'information de manière automatisée. Vous savez que vous avez mis en place les limites et le contrôle qui éliminent le travail manuel de l'équation et qui leur permettent de consacrer leur temps à des activités d'optimisation qui peuvent réduire les coûts ou améliorer le service, et de ne pas s'embourber dans le travail tactique quotidien. Je pense donc que la documentation et le partage de la documentation sont exacts, opportuns et associés au dossier de transport, et c'est sur cela que nous nous concentrons.
Fantastique. Vous pouvez donc dire que, d'une autre manière, et vous pouvez le vérifier, il peut produire le rapport à partir de tous ces points de données. Mais cela libère les gens qui, auparavant, devaient compiler tout cela, qui devaient faire en sorte que cela ait un sens dans un rapport. Aujourd'hui, ils peuvent peut-être être libérés. Nous n'avons pas cet élément d'information et ils peuvent établir un lien humain avec la personne qui n'a pas mis ses données en commun ou qui est libérée pour résoudre les problèmes pendant que le système s'occupe de la partie qui demande beaucoup de travail.
Chris : Exactement. Ainsi, l'agent IA verra qu'un POD n'est pas là, qu'un document n'est pas là. Il suivra des étapes définies. Il tendra la main. Rédigez un courriel qui semble provenir d'un être humain. Oui, on dirait que quelqu'un demande quelque chose. Et comme c'est généralement le cas aujourd'hui avec les gens, ils obtiendront une réponse. Ils prendront cette pièce jointe. Ils vont le télécharger quelque part, donc je pense que c'est un excellent domaine d'action et c'est quelque chose que nous avons fait.
Jeff : Je suppose que je me remets dans la position d'un responsable de la chaîne d'approvisionnement qui voit qu'un outil incroyable est en train d'arriver sur le marché. À quoi ressemble un bon départ ? Quel est le délai réaliste pour essayer un pilote ? Assurez-vous qu'il s'agit bien des bonnes données qui entrent et des bons résultats qui sortent, car il y aura toujours une personne qui les vérifiera pendant un long moment pour s'assurer qu'elles représentent bien votre entreprise.
Chris : Oui. Je veux dire par là que vous allez devoir avoir des équipes techniques qui se lancent dans ce projet, qui choisissent la bonne technologie, puis qui limitent les données auxquelles elle a accès et la déploient au sein de votre écosystème. Il ne s'agit donc pas d'une source ouverte, capable de fournir des informations exclusives à cet agent. Pour que vous le confiniez vraiment. C'est pourquoi vous devez commencer par vous intéresser à l'ingénierie rapide. Une grande partie de ce codage, qui est vraiment passionnant, peut être réalisée par des personnes non techniques grâce à la formation et à l'apprentissage. Nous avons utilisé quelques technologies, notamment Lang Chain, qui nous aide à enchaîner des tâches plus petites dans un flux de travail global complexe, ainsi que l'IA ouverte. Ensuite, nous devons utiliser les modèles exclusifs que nous avons construits dans le domaine de la logistique pour lui fournir des données ainsi que notre système d'enregistrement afin d'avoir accès aux informations nécessaires à la poursuite du projet. La mise en place de cette infrastructure prend probablement deux ou trois mois pour commencer, en s'assurant que vous vérifiez que vos équipes chargées de la sécurité des données et de la protection de la vie privée ont donné leur accord, puis en commençant par de très petits cas d'utilisation, en apprenant au fur et à mesure et en déterminant ensuite comment vous pouvez l'adapter et ce que nous faisons pour l'adapter, c'est essentiellement permettre à un modèle de langage de planification à grande échelle d'examiner les procédures opératoires normalisées écrites par les humains. Je peux donc rédiger une procédure opératoire standard pour une action spécifique que je souhaite automatiser. Le LLM de planification peut s'inspirer de cette SOP, puis définir des tâches que des LLM plus petits et spécifiques suivront. Il peut réorganiser le flux de travail en fonction de ce qu'il apprend et obtenir un résultat tangible, à savoir ce qu'un humain aurait fait dans le passé.
Jeff : J'aimerais vous parler de ce qui fait d'une TMC un partenaire de choix dans ce domaine. Je comprends que vous êtes un innovateur précoce et que vous avez une certaine expérience qui vous distingue déjà de beaucoup d'autres personnes, mais expliquez-moi comment vous vous êtes lancé dans ce domaine, ce que vous faites de particulier qui est passionnant. Certains leaders de la chaîne d'approvisionnement m'expliquent comment faire.
Chris : Oui, d'une part, nous voulions partager ce que nous faisons pour montrer l'opportunité de cet espace. Et puis je pense que la raison spécifique pour laquelle il faut s'associer avec nous dans ce domaine, c'est que vous savez, nous avons probablement plus d'accès aux données de transport que n'importe quelle autre entreprise dans le monde. Nous avons donc 30 milliards de dollars de fret sur notre plateforme. C'est donc en créant des modèles très axés sur la logistique que nous aurons cette propriété intellectuelle sur laquelle les entreprises pourront s'appuyer. Vous savez, je pense que nous sommes un excellent partenaire pour cela, mais nous voulons aussi être consultatifs et parler de la véritable et formidable opportunité que ce type de technologie peut apporter. Nous n'en sommes qu'au tout début, mais nous sommes très enthousiastes à propos de certains modèles spécifiques à la logistique que nous sommes en train de construire, de certaines des capacités dont nous disposons déjà en matière d'ingénierie et de développement des talents, qui se concentrent désormais sur cette technologie. Et nous investissons beaucoup plus dans cet espace. Nous avons donc commencé à essayer d'anticiper les possibilités qui s'offrent à nous. Je pense donc que les entreprises qui cherchent à s'associer, en particulier dans la phase d'exécution du transport, devraient considérer TMC et C.H. Robinson comme des partenaires essentiels.
Jeff : Absolument. Et vous savez, je ne veux pas mettre des mots dans la bouche de qui que ce soit. Mais encore une fois, si j'étais un cadre de la chaîne d'approvisionnement et que je m'intéressais à ce sujet, quelles sont les questions que je devrais vous poser ? Je pense qu'il doit y avoir un défi pour l'entreprise qui doit être résolu ou quelles sont les bonnes façons d'aborder ce problème plutôt que de se contenter de le faire. Je veux essayer le nouveau jouet.
Chris : Oui. Je veux dire que les gens veulent essayer le nouveau jouet, n'est-ce pas ? C'est très médiatisé. C'est dans la presse, donc je pense que la première chose à faire est de classer les opportunités, de créer le business case, vous allez devoir vous développer, vous allez devoir faire des choses de votre côté. Il ne s'agit toutefois pas d'une activité que vous pouvez confier à un partenaire. Il existe certains scénarios dans lesquels vous pouvez le trouver, mais j'ai vraiment demandé aux clients informés de prendre le temps de créer l'analyse de rentabilité, de trouver des domaines au sein de leur chaîne d'approvisionnement où cette technologie pourrait être utilisée et où ils ont peut-être des angles morts en termes de documentation sur la visibilité des données logistiques, comme nous l'avons mentionné et discuté plus tôt. Ensuite, vous devez examiner votre réseau de partenaires et voir qui investit réellement dans l'espace. Cela pourrait donc être utilisé, et d'autres encore. Mais en réalité, le classement par pile, vos opportunités étant très concises et limitées à ce que vous voulez poursuivre, des partenaires comme nous peuvent alors vraiment se mettre en route avec cela comme un garde-fou pour le développement.
Jeff : OK, donc si j'ai mon point de douleur ou mon opportunité, je pense que c'est un bon endroit pour commencer et je viens chez C.H. Robinson. Et je vous remercie pour TMC. La division de C.H. Robinson qui travaille spécifiquement dans ce domaine, à quoi ressemble le premier jour ? À quoi ressemble le début de ce partenariat et comment puis-je préparer mon équipe à démarrer ?
Chris : Oui, je pense qu'en premier lieu, nous voulons examiner le modèle de données. Assurez-vous donc que vous savez que nous utilisons notre plateforme propriétaire Navisphere. Nous voulons donc nous connecter à votre réseau logistique. Vous souhaitez obtenir des données. Vous avez vraiment besoin d'un grand nombre de données pour commencer. Si les données comportent des zones d'ombre, les agents d'intelligence artificielle auront du mal à répondre aux questions ou à être concis. Je pense donc qu'il faut examiner le modèle de données, voir où nous pouvons intégrer et soutenir, puis déployer cette analyse de rentabilité et aller vers des scénarios spécifiques, tester et apprendre rapidement, échouer et échouer à peu de frais si vous allez vers quelque chose qui est peut-être trop robuste, il ne faut pas que cela prenne trop de temps. Il est donc extrêmement important de commencer de manière très succincte, d'avancer rapidement et d'identifier le modèle de données que vous voulez utiliser pour y parvenir. Il vous permet de vous déplacer rapidement dans l'espace.
Jeff : Chaque fois que nous parlons d'une nouvelle technologie, en particulier de quelque chose comme l'IA qui est très à la mode. Oui, je voudrais prendre une minute pour parler des gens. Cela s'explique en partie par l'existence d'une organisation de la chaîne d'approvisionnement. Oui, il s'agit en partie d'automatiser leur travail, ce qui leur permettra de se consacrer à des tâches plus importantes. Mais il y a une lutte pendant une minute. Pouvons-nous en parler ?
Chris : C'est l'équation humaine, n'est-ce pas ? En tant que partie intégrante. Je dirais donc que notre secteur en général souffre d'une pénurie de talents. Nous nous efforçons donc de mettre en place une expertise en matière de logistique, de transport, voire de chaîne d'approvisionnement, afin de pouvoir faire évoluer nos organisations au fur et à mesure de notre croissance, même si nous avons traversé une période tumultueuse, nous manquons toujours d'expertise. Il ne s'agit donc pas de remplacer le capital humain, à mon avis, mais de le maximiser et d'être en mesure d'évoluer à travers de nombreux flux différents et de ne pas avoir à augmenter et à élargir votre équipe et vous pouvez garder une équipe vraiment concentrée sur les initiatives à valeur ajoutée.
Jeff : Nous avons couvert beaucoup de terrain au cours de cette conversation. S'il y avait deux ou trois points clés sur lesquels vous souhaiteriez que les gens réfléchissent un peu plus, quels seraient-ils ? Chris : Oui. Nous en sommes donc au tout début, c'est très excitant, mais nous devons être très prudents et très réfléchis sur ce que nous faisons avec cette technologie. Il y a donc beaucoup d'enseignements à tirer. Nous voulons nous assurer qu'il est contrôlé et nous avons été très stricts sur ce que nous lui permettons de faire. Je pense que nous voulons nous concentrer sur l'élément humain. Je pense que nous voulons améliorer la vie des gens et ne pas nécessairement, vous savez, nous concentrer sur le remplacement, mais l'augmentation des choses que vous savez que les gens ne veulent pas faire, nous voulons qu'ils se concentrent sur les choses cool qui apportent vraiment de la valeur à leurs entreprises. Il s'agit d'une avenue pour le faire. Commencez donc par apprendre rapidement, en évaluant votre réseau de partenaires pour savoir qui investit dans ce type de technologie, avec qui vous pouvez vous associer, puis examinez votre propre modèle de données pour commencer.
Jeff : Je dois penser qu'avec quelque chose d'aussi nouveau et d'aussi excitant, il y aura des gens qui auront des questions, des gens qui voudront en savoir plus. Quel est le meilleur moyen de prendre contact ? Vous pourriez peut-être faire appel à quelqu'un de TMC.
Chris : Oui. J'invite donc les gens à se rendre sur le site thechrobinson.com/TMC, où ils trouveront une option pour trouver un expert. Vous pouvez ainsi en apprendre davantage sur ce que nous faisons dans l'espace, tout en étant heureusement consultatifs et en sachant ce que nous faisons et comment nous l'avons fait. Vous pouvez donc construire cela de votre côté et nous pourrons éventuellement trouver un moyen d'établir un partenariat à l'avenir.
Jeff : J'apprécie vraiment le temps que vous m'avez consacré, Chris. C'est une chose très excitante et je n'ai pas encore eu l'occasion d'en parler avec quelqu'un qui le fait vraiment. C'était donc très excitant pour moi. J'apprécie vraiment votre présence.
Chris : Merci et merci pour les plateformes exécutives. Vous organisez d'excellentes conférences, j'ai passé un excellent moment ici et j'espère en organiser d'autres à l'avenir. Fantastique. En attendant, vous avez écouté un nouvel épisode de la série de podcasts Executive Platforms Blueprint. J'ai été Jeff Nicks. Recommençons bientôt.