À l’ère où l’intelligence artificielle et l’analyse de données transforment les industries dans le monde entier, le secteur africain de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement est à un tournant crucial de sa transformation numérique. Olufunmilayo “Funmi” Abodunrin, une experte montante, incarne cette évolution en alliant expertise logistique traditionnelle et innovation technologique de pointe.
Dans cette interview enrichissante, Abodunrin, qui se décrit elle-même avec humour comme une « fille Yoruba du Ghana », partage son point de vue unique sur la manière dont l’IA et l’analyse de données révolutionnent les chaînes d’approvisionnement africaines. En abordant des défis propres à l’Afrique et en explorant de nouvelles dynamiques dans le monde du travail, cette conversation plonge dans les applications concrètes et les implications de l’IA dans l’un des secteurs les plus critiques du continent. À travers ses yeux, nous découvrons comment une approche basée sur les données transforme les pratiques traditionnelles de la chaîne d’approvisionnement et ce que cela signifie pour l’avenir de l’Afrique dans la logistique mondiale.
1. Pouvez-vous vous présenter à nos chers lecteurs ?
J’aime me présenter comme une « fille Yoruba du Ghana », fièrement représentative des deux nations qui me définissent. Mon nom est Olufunmilayo, ce qui signifie « Dieu m’apporte la joie », mais la plupart des gens m’appellent Funmi. Actuellement, je suis en plein dans une aventure passionnante : explorer l’intersection entre l’analyse de données et l’IA pour favoriser une prise de décision percutante dans le secteur de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement.
Avec une solide formation en Ports et Transports maritimes grâce à mon premier diplôme à l’Université maritime régionale, j’ai approfondi mon expertise en obtenant un Master en gestion de la chaîne d’approvisionnement à l’Institut de gestion et d’administration publique du Ghana (GIMPA). Ma passion pour la logistique s’est développée naturellement, mais ma plongée dans le monde de la technologie a été un peu plus inattendue.
Tout a commencé l’année dernière avec un dépliant d’Azubi Africa, lors de la Ghana Digital Innovation Week, qui a éveillé ma curiosité pour l’analyse de données. Cet intérêt m’a menée à m’inscrire à leur cours d’analyse de données, et j’ai aussi suivi le programme AI Career Essentials (AiCE) avec ALX Ghana, où j’ai exploré divers outils d’IA. Mon véritable déclic s’est produit lors d’un cours d’analyse de la chaîne d’approvisionnement à GIMPA. Ce fut un tournant pour moi – j’ai compris à quel point l’IA et l’analyse de données pouvaient transformer l’industrie logistique. Désormais, je m’engage à apprendre comment ces compétences peuvent aider les entreprises africaines à rationaliser leurs chaînes d’approvisionnement, améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts.
2. Comment l’analyse de données transforme-t-elle aujourd’hui la logistique et la chaîne d’approvisionnement ?
La chaîne d’approvisionnement englobe toutes les étapes nécessaires pour répondre à une demande client, allant des fournisseurs et fabricants jusqu’aux détaillants et aux clients. Traditionnellement, les décisions en matière de chaîne d’approvisionnement reposaient largement sur l’intuition et les données historiques, qui peinaient souvent à suivre la volatilité actuelle du marché. Aujourd’hui, l’analyse de données révolutionne l’industrie en fournissant des informations en temps réel qui permettent une prise de décision plus rapide et précise. L’analyse prédictive et prescriptive aide les entreprises à prévoir les résultats futurs et à optimiser leurs opérations d’une manière que l’intuition seule ne permet pas.
L’IA et l’analyse de données transforment également les relations avec les fournisseurs. Des problèmes tels que la mauvaise communication et les divergences d’objectifs sont résolus grâce à des outils d’IA, favorisant des collaborations plus transparentes et efficaces. Par exemple, l’IA permet aux entreprises et à leurs fournisseurs de partager des ressources et d’aligner leurs incitations de manière plus efficace, renforçant ainsi la prise de décision conjointe et les partenariats.
En matière de gestion des stocks, l’analyse de données est révolutionnaire. Les entreprises peuvent désormais prévoir la demande saisonnière, suivre les tendances du marché et répondre aux fluctuations de la chaîne d’approvisionnement mondiale avec une précision inédite. Les techniques comme l’analyse de panier d’achats permettent aux détaillants de comprendre les comportements des clients, comme les produits souvent achetés ensemble, permettant ainsi une gestion plus intelligente des stocks et des expériences clients personnalisées.
Les analyses de données améliorent également la logistique et la planification des itinéraires. Les entreprises peuvent désormais optimiser les trajets en fonction des données en temps réel sur le trafic et la météo, réduisant ainsi les coûts de transport et améliorant l’efficacité des livraisons. En outre, la segmentation de la clientèle basée sur les données permet aux entreprises de prioriser et de personnaliser leurs services, enrichissant ainsi l’expérience client.
Enfin, l’analyse de données joue un rôle crucial dans la gestion des risques, aidant les entreprises à anticiper et à atténuer les perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Avec des outils prédictifs, les entreprises peuvent prévoir des risques potentiels, comme des problèmes politiques ou environnementaux, et prendre des mesures proactives pour minimiser leur impact.
3. Quelles sont les principales zones de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement en Afrique qui bénéficient actuellement le plus de l’analyse de données et de l’IA ?
Les chaînes d’approvisionnement et de logistique complexes et étendues d’Afrique tirent de plus en plus parti de l’analyse de données et de l’IA pour relever les défis et optimiser leurs opérations, entraînant une plus grande efficacité.
Les domaines clés qui s’améliorent considérablement incluent le suivi des expéditions, où la visibilité en temps réel permise par les appareils IoT et l’analyse de données aide les entreprises à surveiller les marchandises, réduire les retards et optimiser les livraisons.
Les entrepôts se transforment également, l’IA améliorant la gestion des stocks et la prévision de la demande. Les entreprises peuvent désormais prévoir plus précisément les besoins en stocks, réduisant le surstockage ou les ruptures de stock, tout en étant plus réactives aux tendances du marché.
4. Quels obstacles spécifiques à l’Afrique les entreprises rencontrent-elles lorsqu’elles implémentent des solutions d’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement ?
Je comprends le potentiel de l’IA quand elle est appliquée de manière réfléchie, mais plusieurs obstacles spécifiques à l’Afrique empêchent les entreprises de tirer pleinement parti de ses avantages. Voici certains défis :
- Accès limité aux données de qualité : Les entreprises africaines manquent souvent de l’infrastructure nécessaire pour collecter, stocker et gérer efficacement les données. L’infrastructure numérique déficiente, notamment dans les zones rurales, complique la collecte de données en temps réel. Même lorsque les données sont disponibles, elles peuvent être incomplètes ou incohérentes, réduisant la fiabilité des analyses de l’IA.
- Pénurie de personnel qualifié : Le manque de spécialistes en IA, notamment de data scientists et d’experts en IA, est un frein majeur à l’implémentation et à la gestion efficace des systèmes d’IA.
- Coût élevé et contraintes de ressources : Pour de nombreuses PME africaines, les coûts liés à l’acquisition de technologies d’IA, à la formation du personnel et à la collecte de données restent prohibitifs.
- Systèmes et infrastructures obsolètes : De nombreuses entreprises fonctionnent encore avec des systèmes dépassés, incapables de s’intégrer efficacement à l’IA. Ces infrastructures rigides rendent l’adoption de l’IA difficile sans une refonte majeure. Dans les secteurs où la majeure partie du budget est allouée aux opérations de base au détriment des mises à jour technologiques, cela devient un obstacle encore plus grand, ralentissant la transformation numérique nécessaire pour tirer pleinement parti de l’IA.
- Silotage fonctionnel et manque de collaboration : Dans certaines entreprises africaines, seules des équipes spécifiques reçoivent une formation sur les nouvelles technologies, ce qui limite l’efficacité de l’IA. Pour que l’IA soit pleinement efficace, il est essentiel que tous les départements collaborent en utilisant des données intégrées. Sans cette coopération interfonctionnelle, les entreprises passent à côté du potentiel de l’IA pour améliorer les opérations de la chaîne d’approvisionnement.
-
5. Quelles compétences sont les plus recherchées pour les professionnels travaillant avec l’IA et l’analyse de données dans les chaînes d’approvisionnement africaines ?
Avec mon expérience en analyse, j’ai acquis des compétences techniques sur des outils tels que Excel, SQL, Power BI et Python. Chacun de ces outils joue un rôle essentiel dans la gestion, l’analyse et la visualisation des données. Cependant, pour exceller en tant qu’expert en analyse de la chaîne d’approvisionnement, il est important d’aller au-delà de ces bases et de développer une solide compréhension des systèmes de gestion des ressources d’entreprise (ERP) et des logiciels de gestion des stocks.
Avec la digitalisation croissante des systèmes, protéger les données sensibles est crucial. Les professionnels doivent posséder une bonne connaissance de la cybersécurité, de la gouvernance des données et des réglementations comme le RGPD pour assurer la sécurité des opérations numériques de la chaîne d’approvisionnement.
En plus des compétences techniques, les compétences relationnelles sont essentielles. La résolution de problèmes, la pensée critique et une communication claire aident les professionnels à traduire des analyses de données complexes en stratégies exploitables que les parties prenantes non techniques peuvent facilement comprendre.
6. Quel impact l’IA a-t-elle sur la dynamique du travail dans le secteur de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement en Afrique ?
L’IA transforme les dynamiques de travail dans les secteurs africains de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement, ce que je trouve à la fois excitant et stimulant. D’une part, l’automatisation pilotée par l’IA remplace des tâches comme le suivi des stocks et la planification des itinéraires, améliorant l’efficacité tout en réduisant le besoin de main-d’œuvre manuelle. Les travailleurs qui s’occupaient autrefois de ces tâches répétitives sont maintenant confrontés à une nouvelle réalité.
Cependant, tout n’est pas négatif, car cela ouvre aussi de nouvelles opportunités. Les travailleurs qui s’adaptent et acquièrent des compétences numériques, comme la gestion de l’IA, accèdent à des postes de plus grande valeur, tandis que ceux occupant des emplois traditionnels peuvent rencontrer des défis.
Il est important de se rappeler, toutefois, que l’IA ne se contente pas de remplacer les personnes – elle améliore aussi les rôles humains. L’IA soutient la prise de décision mais repose toujours sur l’intuition humaine. Oui, nous pourrions voir moins de chauffeurs et de manutentionnaires, mais de nouveaux emplois dans la gestion de l’IA et le suivi des systèmes apparaîtront.
Pour moi, l’avenir de la main-d’œuvre de la logistique en Afrique réside dans l’adaptation. En adoptant ces avancées technologiques, le secteur – et ses acteurs – pourra prospérer à l’ère de l’IA.
Entretien réalisé par Carlos Kpodiefin
