Intégration de l'IA dans l'audit logistique

Résumé

L'analyse longitudinale entreprise dans cet article vise à scruter minutieusement le déploiement de la traçabilité totale au sein d'une chaîne d'approvisionnement spécifique. L'objectif principal consiste à discerner les éléments déterminants qui ont influencé cette mise en œuvre et à détailler l'évolution du système de traçabilité au fil du temps au sein de cette chaîne d'approvisionnement particulière. Cette démarche analytique est intrinsèquement liée à l'adoption contemporaine de l'Intelligence Artificielle (IA) en tant qu'outil central.

Cependant, au cœur de cette exploration réside une problématique cruciale : comment l'intégration de l'IA dans le cadre de la traçabilité totale impacte-t-elle véritablement la performance et la résilience de la chaîne d'approvisionnement? En d'autres termes, quelles sont les implications pratiques de l'utilisation de l'IA sur la gestion des données, la détection des anomalies et la prise de décision au sein de cette chaîne d'approvisionnement spécifique?

L'intégration de l'IA dans le contexte de la traçabilité totale offre des avantages substantiels pour divers aspects de la chaîne d'approvisionnement, depuis la phase initiale de collecte des données jusqu'à la surveillance en temps réel. L'article s'attardera sur une exploration approfondie des contributions spécifiques de l'IA dans ce contexte. Cela englobe sa remarquable capacité à analyser rapidement et efficacement d'importantes quantités de données, à anticiper les anomalies potentielles, et à faciliter la prise de décision éclairée tout au long du processus de traçabilité.

Keywords: Audit, supply chain, Intelligence Artificielle…

Classification JEL : M 42

Type de l’article : Article théorique