Hitachi a annoncé le 27 août 2026 le développement d’une technologie baptisée « orchestration de l’intelligence artificielle » (AI Orchestration), destinée à réajuster les calendriers des chaînes d’approvisionnement lorsque des changements surviennent au niveau de la demande, de la production ou des ressources. Cette technologie repose sur la coopération d’agents d’intelligence artificielle spécialisés, plutôt que sur l’utilisation d’un seul grand modèle de langage pour exécuter l’ensemble du processus d’optimisation.
L’entreprise prévoit de proposer cette technologie dans sa gamme de solutions HMAX Industry à partir de 2027. Elle doit également être présentée lors de l’événement Hitachi Social Innovation Forum 2026 JAPAN, qui se tiendra les 3 et 4 septembre 2026.
Comment fonctionne cette technologie ?
Selon le document, chaque agent d’IA prend en charge une tâche ou un périmètre défini au sein de la chaîne d’approvisionnement, tandis que la couche d’orchestration répartit le travail et échange les résultats entre les agents. Lorsqu’un changement est détecté dans l’une des conditions, par exemple une hausse de la priorité d’un client ou une baisse de la capacité de production, le système peut recalculer le plan proposé et présenter un nouveau calendrier à examiner.
Dans cette approche, Hitachi utilise notamment des technologies telles que Hitachi AI Technology/ et le service d’optimisation, ainsi que MLCP, c’est-à-dire la « programmation sous contraintes par apprentissage automatique » (Machine Learning Constraint Programming). MLCP combine le traitement des contraintes mathématiques et l’exploitation des connaissances accumulées lors des opérations d’optimisation précédentes, ce qui permet de traiter des problèmes complexes et évolutifs dans les domaines de la fabrication, de la distribution et autres.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
L’entreprise indique que cette technologie peut prendre en compte des facteurs tels que l’état des stocks, les ressources et l’énergie lors de la replanification des opérations. Les agents d’IA peuvent également analyser des indicateurs tels que l’importance du client et le niveau de stock prévu, puis proposer un plan tenant compte des indicateurs clés de performance et des contraintes opérationnelles à l’échelle de l’entreprise.
Le processus ne se limite pas à produire automatiquement un calendrier : le concept prévoit l’intervention humaine pour la vérification finale et la prise de décision. Si l’utilisateur évalue un résultat proposé comme inapproprié, cette évaluation peut être enregistrée comme donnée de rétroaction, puis utilisée pour améliorer les propositions ultérieures et accélérer le déploiement de la technologie.
Relier les systèmes de l’entreprise aux opérations sur le terrain
Hitachi indique que l’architecture de cette technologie pourrait relier des agents d’IA à plusieurs systèmes métier, tels que les ERP et les MES, ainsi qu’à des solutions d’intelligence artificielle physique présentes sur les sites d’exploitation. L’objectif est de relier la collecte et l’analyse des données au pilotage de l’exécution, dans un périmètre allant des systèmes cybernétiques aux opérations physiques, tout en réduisant la nécessité d’intégrer manuellement les données entre les systèmes.
Pourquoi cette information est-elle importante ? L’importance de cette annonce réside dans la tentative de faire passer l’intelligence artificielle du stade de la fourniture de recommandations isolées à celui de la gestion d’un processus d’optimisation réparti entre plusieurs systèmes et fonctions. Toutefois, le document ne fournit aucun détail sur les prix, les premiers clients ou les résultats de mesures indépendantes. En outre, le début de la commercialisation est prévu pour 2027 : la capacité d’extension et la précision des décisions dans des environnements industriels réels restent donc deux points qui devront être vérifiés lorsque des informations supplémentaires seront disponibles.