Dans Maestro, l’IA générative est utilisée pour répondre à des questions précises. Par exemple : quel est l’impact de ces prévisions de la demande en termes de CA ? © Kinaxis
La première plateforme d’orchestration de la chaîne d’approvisionnement alimentée par l’IA, c’est ainsi que l’éditeur canadien Kinaxis décrit Maestro, présentée comme une évolution de sa plateforme SaaS de planification RapidResponse. Difficile à ce stade de savoir exactement en quoi consiste la révolution technologique annoncée, notamment par rapport aux fonctionnalités dévoilées il y a un an comme Demand.AI, aidant à mieux comprendre comment les facteurs internes et externes influencent la demande sur les produits et permettant d’ajuster rapidement la planification pour tirer parti de ces changements (voir NL 3805)
Apparemment, l’architecture de la plateforme Maestro est composée de trois volets, à savoir : 1/ une structure de données réunissant à la fois les sources internes et externes (ressenti sur les réseaux sociaux, réglementations gouvernementales, etc.) ; 2/ un moteur d’IA en continu utilisé pour des alertes en temps réel, des prédictions, des solutions adaptatives, avec une interface utilisateur fluide permettant des décisions plus rapides et plus pertinentes ; et 3/ un assistant intelligent, basé sur de l’IA générative, pour répondre aux questions et prodiguer des conseils en s’appuyant les meilleures pratiques SC
Des entreprises comme National Instruments ont participé à la phase beta des capacités d’IA générative de Maestro
Kinaxis précise d’ailleurs dans son communiqué que sur ces 5 dernières années, la moitié de ses dépôts de brevet ont concerné des innovations basées sur l’IA et le machine learning. JLR
Auteur :
Jean-Luc Rognon
