Abstract
A l’aube de la 5ème génération de la transformation digitale industrielle, le processus « Achat 5.0 » connait, lui aussi, une mutation profonde en passant d’abord par ses acheteurs, appelés « acheteurs augmentés ». Face aux défis de l’automatisation induite par cette transformation, les travaux s’accentuent et tentent de converger vers des techniques plus avancées de l’Intelligence Artificielle (IA) pour faire face au problème complexe de la sélection multifournisseurs. Les risques liés à la volatilité des fournisseurs, encore fragilisés par la crise pandémique COVID-19, ont fortement augmenté en conséquence. L’objectif de cet article est de palier à cette faiblesse. Il propose une nouvelle approche par hybridation d’analyse multicritères et des chat-bots dotés de capacité d’aversion au risque à l’aide de l’apprentissage par renforcement. Un cadre de validation d’un constructeur automobile Français nous sert de scénario préliminaire. Les premiers résultats sont prometteurs et nous encouragent à continuer dans la suite de ces travaux.
Publisher
Association des amis de la Revue Francaise de Gestion Industrielle
Reference97 articles.
1. Akram, M., & Shumaiza, S. (2021). Multi-criteria decision making based on q-rung orthopair fuzzy promethee approach. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 18(5), 107-127. doi: https://10.22111/IJFS.2021.6258
2. Allal-Chérif, O. (2019, 08 10). Achats intelligents : quand l’intelligence artificielle redéfinit la fonction achats. Excellence HA, Conseil national des achats (CNA), 11. Récupéré sur theconversation.com: https://theconversation.com/
3. Arıoğlu, M. Ö., Sarkis, J., & Dhavale, D. G. (2020). Selection of suppliers using Bayesian estimators: a case of concrete ring suppliers to Eurasia Tunnel of Turkey. International Journal of Production Research, 1-12. doi: https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1789236
4. Azadfallah, M. (2017). Multi criteria supplier selection using PROMETHEE outranking procedures. Journal of Supply Chain Management Systems. 6(1), 24.
5. Baali, S., Hamzane, I., Moutachaouik, H., & Marzak, A. (2021). A Multi-Criteria Analysis and Advanced Comparative Study of Recommendation Systems. International Journal of Engineering Trends and Technology, 69(3), 69-75. doi: https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V69I3P213
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