Les robots, l'IA et les agents s'avèrent essentiels pour les chaînes d'approvisionnement cette année

La simulation intelligente, qui associe l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse avancée au sein de modèles de simulation, a été identifiée par Gartner comme une tendance majeure. Crédit : Getty

Le cabinet d'études international Gartner a classé l'IA agentique, les robots polyfonctionnels et la simulation intelligente parmi les principales tendances technologiques de la chaîne d'approvisionnement pour 2026.

Le cabinet d’études Gartner a publié sa liste des principales tendances technologiques de la chaîne d’approvisionnement pour 2026, en mettant l’accent sur les technologies d’IA et leur impact sur les opérations de la chaîne d’approvisionnement.

Selon Gartner, les progrès de l’IA permettent aux professionnels de la chaîne d’approvisionnement et des achats de créer de la valeur ajoutée, de renforcer la résilience et de repenser les modèles opérationnels. Ces technologies couvrent à la fois les applications physiques et les applications d’IA agentique.

Le cabinet a mis en avant huit grandes tendances qui façonneront les technologies de la chaîne d’approvisionnement en 2026, couvrant la gouvernance, les systèmes intelligents et les systèmes multi-agents.

Le cabinet de recherche note que ces thèmes et tendances indiquent une évolution vers des systèmes intelligents, autonomes et responsables, fonctionnant à la fois dans des environnements numériques et physiques.

L’émergence des systèmes d’IA intelligents

Christian Titze, vice-président analyste et directeur de la recherche au sein du pôle Chaîne d’approvisionnement de Gartner, déclare : « Les tendances de cette année mettent en évidence le rôle croissant de l’IA en tant que fondement de chaînes d’approvisionnement plus autonomes, plus intelligentes et plus adaptatives. »

« Les tendances de cette année soulignent le rôle croissant de l’IA en tant que fondement de chaînes d’approvisionnement plus autonomes, plus intelligentes et plus adaptatives », explique Christian Titze. Crédit : Getty

« Alors que les organisations évoluent vers des environnements hyperconnectés et pilotés par l’IA, les dirigeants doivent non seulement se concentrer sur le déploiement de technologies de pointe, mais aussi veiller à ce qu’elles fonctionnent de concert pour générer une valeur mesurable et une résilience à long terme. »

Applications liées à l’autonomie et à la capacité d’action

Gartner a mis en avant les robots polyfonctionnels comme une tendance clé. Ces machines peuvent effectuer plusieurs tâches au sein d’un même système, offrant ainsi un nouveau modèle de main-d’œuvre, en particulier dans les environnements confrontés à des pénuries de main-d’œuvre.

L’IA physique, qui combine des modèles d’IA avec des capteurs IoT, la robotique et des systèmes d’automatisation, figurait parmi les principales tendances. Selon le cabinet d’études, l’IA physique permet la détection, l’analyse et l’exécution en temps réel dans tous les environnements de la chaîne d’approvisionnement.

Gartner a identifié l’IA agentique comme l’une des principales tendances technologiques dans la chaîne d’approvisionnement. Cette technologie est capable de planifier, d’agir et de s’adapter pour atteindre des objectifs dans des environnements complexes.

Le cabinet d’études a identifié l’IA agentique comme l’une des principales tendances technologiques dans la chaîne d’approvisionnement ; celle-ci est désormais capable de planifier, d’agir et de s’adapter pour atteindre des objectifs dans des environnements complexes. Crédit : Gartner

Les systèmes multi-agents collaboratifs permettent à plusieurs agents d’IA de travailler ensemble à travers différents flux de travail et environnements. Selon Gartner, les organisations peuvent, grâce à eux, automatiser des processus complexes en plusieurs étapes et améliorer leur évolutivité et leur adaptabilité.

Selon le Boston Consulting Group (BCG), l’adoption de l’IA est en pleine croissance dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Une enquête du BCG a révélé que 44 % des entreprises déploient l’IA dans la gestion de leur chaîne d’approvisionnement.

Christian déclare : « Ces tendances représentent bien plus que de simples améliorations progressives. Elles sont des catalyseurs de la transformation des chaînes d’approvisionnement. »

Faits marquants

• Une enquête du BCG a révélé que 44 % des entreprises déploient l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement
• Gartner estime que d’ici 2030, 50 % des solutions transversales de gestion de la chaîne d’approvisionnement utiliseront des agents intelligents pour exécuter des décisions de manière autonome
• Gartner a identifié les systèmes multi-agents collaboratifs, qui permettent à plusieurs agents IA de travailler ensemble, dans ses tendances technologiques de la chaîne d’approvisionnement pour 2026

« Les organisations qui évaluent et intègrent de manière proactive ces technologies en fonction de leurs objectifs commerciaux seront mieux placées pour faire face aux bouleversements, développer l’innovation et conserver leur avantage concurrentiel », ajoute-t-il.

Gartner avait déjà prédit que d’ici 2030, 50 % des solutions transversales de gestion de la chaîne d’approvisionnement utiliseraient des agents intelligents pour exécuter de manière autonome des décisions au sein de l’écosystème.

Les cadres de gouvernance se développent

Gartner a identifié la simulation intelligente comme l’une des principales tendances.

Celle-ci intègre l’IA, l’apprentissage automatique et l’analyse avancée dans des modèles de simulation, permettant une planification plus dynamique dans les opérations de logistique, de transport et d’entreposage.

« Ces tendances représentent bien plus que de simples améliorations progressives. Ce sont des catalyseurs de la transformation des chaînes d’approvisionnement. » Christian Titze, vice-président analyste et directeur de la recherche au sein du pôle Chaîne d’approvisionnement de Gartner

Une autre tendance clé est la gouvernance décisionnelle. À mesure que l’adoption de l’IA prend de l’ampleur, les organisations mettent en place des cadres et des garde-fous pour régir la prise de décision assistée par l’IA, garantissant ainsi la transparence, la responsabilité et la conformité.

Les autres thèmes clés étaient les modèles linguistiques spécifiques à un domaine – qui peuvent être affinés pour une utilisation dans la chaîne d’approvisionnement – et la traçabilité des produits.

La traçabilité des produits permet aux entreprises de retracer et de vérifier l’origine et le parcours des produits tout au long de la chaîne d’approvisionnement, améliorant ainsi la visibilité à des fins de conformité et de contrôle qualité.