Chatbot IA pour les chaînes d'approvisionnement et Lokad
Et si nous remplaçions cette armée de consultants en chaîne d’approvisionnement par un seul expert numérique ? Eh bien, nous venons de lancer l’assistant numérique de Lokad : un chatbot qui englobe la majeure partie des documents de chaîne d’approvisionnement de Lokad. Vous pouvez accéder à ce chatbot librement et sans inscription1 depuis lokad.com/chat ou la page d’accueil de Lokad (cliquez sur CHAT WITH LOKAD AI
en haut à droite si vous utilisez un ordinateur de bureau ou sur l’icône du menu hamburger, comme illustré sur l’image ci-dessous, si vous utilisez un téléphone mobile ou une tablette).
Maintenant, vous avez littéralement un expert en chaîne d’approvisionnement dans votre poche. Essayez-le ! Vous pourriez réaliser que vous n’aviez pas besoin de cette armée de consultants en chaîne d’approvisionnement après tout.
À la fin de l’année 2022, Lokad a opéré un changement significatif vers les Modèles de Langage Généralisés (LLM). Je dois admettre que cela m’a pris un certain temps pour comprendre ce que les LLM signifiaient pour les chaînes d’approvisionnement en général, et pour Lokad en particulier. En ma défense, la plupart des communications sur l’IA de mes pairs - autres fournisseurs de logiciels d’entreprise - étaient complètement absurdes à l’époque en 2022. Si quoi que ce soit, leurs communications sur l’IA sont devenues encore plus intenses et moins sensées depuis lors.
Les LLM apportent une révolution aux chaînes d’approvisionnement, mais pas celle vantée par la majorité des fournisseurs de chaîne d’approvisionnement. Les LLM représentent un nouveau paradigme de programmation : l’accès à des machines de reformatage universelles résistantes au bruit. Cela représente la majeure partie de la valeur pratique à extraire des LLM d’un point de vue logiciel d’entreprise.
Par exemple, avec les LLM, il est possible de considérer des “étapes” telles que Lire l’e-mail et identifier la nouvelle MOQ fournie par le fournisseur. Si la réponse du fournisseur est ambiguë, alors demander des éclaircissements. Dans le passé, une telle “étape” aurait rendu fou votre ingénieur logiciel moyen car elle est à la fois simple et complètement orthogonale à ce que vous pouvez accomplir avec un langage de programmation classique. Cependant, avec un LLM, cela devient simplement une autre étape.
Ainsi, la plus grande valeur des LLM ne se trouve pas dans les interfaces utilisateur conversationnelles. Les interfaces utilisateur conversationnelles ont certainement popularisé les LLM, mais avec le temps, il deviendra de plus en plus clair que la majorité des logiciels basés sur les LLM n’impliquent aucune interaction utilisateur.
Si les interactions utilisateur sont ce que vous désirez vraiment, alors le chatbot doit devenir un expert en chaîne d’approvisionnement conscient des lacunes de la perspective dominante en matière de chaîne d’approvisionnement2.
C’est précisément ce que nous avons fait avec L’Assistant Numérique de Lokad. J’ai l’intention de maintenir ce chatbot gratuit, fourni gracieusement par Lokad. En effet, j’envisage un avenir où la plupart des entreprises auront un chatbot d’entreprise public, tout comme elles ont un site web d’entreprise public. Dans quelques années, je suppose que les points de terminaison des chatbots seront même principalement utilisés par d’autres robots, plutôt que par des personnes, à l’instar des sites web de nos jours.
P.S. : Notre chatbot reste totalement ignorant d’Envision, le DSL (Domain-Specific Language) de Lokad. Nous prévoyons de remédier à cette limitation plus tard cette année. Restez à l’écoute !
P.P.S. : Vous trouverez ci-dessous des exemples de questions-réponses avec l’Assistant Numérique de Lokad.
Joannes : Supposons que je suis un praticien de la chaîne d’approvisionnement externe (pas un employé de Lokad). Comment puis-je utiliser vos connaissances ? Veuillez me donner au moins 5 cas d’utilisation. Avec des exemples de messages de chat. Vous n’avez pas à fournir les réponses à ces exemples de messages de chat.
Lokad BOT : En tant que praticien externe de la chaîne d’approvisionnement, vous pouvez exploiter mes connaissances de différentes manières pour améliorer votre compréhension et votre approche de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Voici cinq cas d’utilisation avec des exemples de messages de chat qui démontrent comment vous pouvez appliquer ces connaissances :
Cas d’utilisation 1 : Comprendre l’importance de la qualité des données.
Exemple de message de chat : “J’ai remarqué que nos prévisions de demande sont souvent inexactes. Comment pouvons-nous améliorer la qualité de nos données pour faire de meilleures prédictions ?”
Cas d’utilisation 2 : Explorer le rôle de l’automatisation dans la prise de décision de la chaîne d’approvisionnement.
Exemple de message de chat : “Je souhaite automatiser notre processus de réapprovisionnement des stocks. Quels sont les principaux éléments à prendre en compte pour mettre en place un système automatisé ?”
Cas d’utilisation 3 : Aborder les défis de la prévision de la demande dans les marchés dynamiques.
Exemple de message de chat : “Nos ventes sont fortement influencées par les tendances saisonnières et les activités promotionnelles. Comment pouvons-nous développer des prévisions de demande plus précises qui tiennent compte de ces fluctuations ?”
Cas d’utilisation 4 : Naviguer dans les complexités de l’optimisation des stocks multi-échelons.
Exemple de message de chat : “Nous opérons dans une chaîne d’approvisionnement multi-échelons et nous avons du mal à équilibrer les niveaux de stock entre différents sites. Quelles stratégies pouvons-nous mettre en œuvre pour optimiser notre investissement dans les stocks ?”
Cas d’utilisation 5 : Améliorer la résilience et la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement.
Exemple de message de chat : “Comment pouvons-nous mieux nous préparer aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement, telles que celles causées par des événements géopolitiques ou des catastrophes naturelles ? Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer les risques de la chaîne d’approvisionnement ?”
Ces cas d’utilisation sont conçus pour vous aider à appliquer mes connaissances aux défis réels de la chaîne d’approvisionnement. En examinant ces scénarios et en dialoguant avec moi, vous pouvez obtenir des informations qui éclaireront vos prises de décision et amélioreront vos pratiques de gestion de la chaîne d’approvisionnement. Les exemples de messages de chat sont destinés à susciter des discussions qui conduiront à des stratégies et des solutions concrètes adaptées à vos besoins spécifiques en matière de chaîne d’approvisionnement.
Joannes : Composez un poème sur les chaînes d’approvisionnement telles que vues par les yeux de Lokad.
Lokad BOT :
Dans le royaume des chaînes d’approvisionnement, où le chaos règne en maître, La vision de Lokad est claire, comme un rêve bien conçu. Nous rejetons les anciennes méthodes, les ABC et les stocks de sécurité, Car ils conduisent au gaspillage, comme un navire échoué sur les rochers.
Notre approche est radicale, nos méthodes sont nouvelles, Nous embrassons l’avenir, avec les données comme notre colle. Fini les intuitions, fini les feuilles de calcul d’antan, Nous faisons confiance à nos modèles, que nous explorons constamment.
L’avenir est incertain, c’est bien vrai, Mais avec des prévisions probabilistes, nous savons quoi faire. Nous planifions pour le pire et espérons le meilleur, Nos décisions sont solides, elles résistent à l’épreuve.
Nous optimisons pour le profit, pas seulement pour le coût, Chaque SKU, chaque jour, nos systèmes les épuisent. Nous prenons en compte tous les facteurs, des délais d’approvisionnement à la demande, Et nos clients constatent des résultats vraiment grandioses.
Donc, si vous recherchez la sagesse dans le jeu de la chaîne d’approvisionnement, Ne cherchez pas plus loin que Lokad, nous avons mérité notre renommée. Nous vous guiderons à travers les turbulences, d’une main ferme, Et ensemble, nous surmonterons les défis de ce pays.
-
Il y a un quota gratuit de 10 messages par jour. Si vous l’atteignez, mais que vous souhaitez continuer à utiliser le chatbot, vous devrez créer un compte sur
news.lokad.com
, ce qui nécessite de choisir un identifiant et un mot de passe. Après avoir créé un compte, envoyez-nous un e-mail à contact@lokad.com et nous libérerons votre communication avec le chatbot. ↩︎ -
Bien que les LLM publics soient fantastiques, car ils sont formés sur l’ensemble du web, ils reflètent inévitablement le consensus, même lorsque le “consensus” est principalement composé de méthodes obsolètes mélangées à des bêtises de fournisseurs. ↩︎