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L'IA générative comme outil clé pour les entreprises américaines
Face à des fluctuations tarifaires imprévisibles, les entreprises américaines se tournent vers l'IA générative pour optimiser leur gestion des tarifs. Cette technologie s'avère essentielle pour simplifier le processus de remboursement des tarifs, souvent long et complexe. Les fluctuations tarifaires de l'année dernière ont ajouté une nouvelle couche de complexité pour les importateurs, rendant l'IA générative indispensable pour compléter le processus de remboursement des tarifs, qui est souvent chronophage. Elle permet également de gagner des semaines sur la planification de scénarios complexes pour l'approvisionnement en matériaux.
Les entreprises ont connu des montagnes russes tarifaires au cours de l'année écoulée, avec des tarifs importants appliqués à des niveaux variés à travers différents pays. Bien que certains aient été finalement annulés par la Cour suprême, une bureaucratie supplémentaire s'est ajoutée alors que les entreprises cherchent des remboursements potentiels. Certaines se tournent vers l'IA pour obtenir de l'aide.
EQI et KPMG : pionniers de l'IA générative
Des entreprises comme EQI, spécialisée dans les composants métalliques et les services de conseil en chaîne d'approvisionnement, et des cabinets de conseil en douane comme KPMG, ont adopté l'IA générative pour traiter le chaos tarifaire. Brendan Connallon, vice-président des finances chez EQI, souligne que cette technologie peut extraire et synthétiser rapidement d'énormes quantités de données, suivre les changements tarifaires, modéliser des scénarios potentiels de chaîne d'approvisionnement et classer avec précision les marchandises selon leurs codes tarifaires attribués par le gouvernement — un système très nuancé comptant plus de 17 000 codes.
Emil Stefanutti, PDG de Gaia Dynamics, une entreprise de logiciels fournissant des outils d'IA pour aider les entreprises à automatiser la conformité commerciale, a déclaré que l'IA s'avère particulièrement utile dans cet environnement en rapide évolution, car elle peut réduire les erreurs de conformité et faire gagner du temps aux entreprises. Avec le jugement de la Cour suprême, Stefanutti a mentionné que les importateurs peuvent utiliser l'IA pour analyser les données sur les lieux et les moments où ils ont payé des tarifs, quantifier les paiements excessifs potentiels et signaler les domaines nécessitant des corrections.
L'IA "peut suivre et s'adapter en continu aux nouvelles règles d'une manière que les humains ne peuvent tout simplement pas faire à grande échelle", a déclaré Stefanutti.
KPMG et l'optimisation des remboursements tarifaires
Le cabinet de conseil KPMG conseille ses clients sur la conformité commerciale depuis des décennies, mais l'année dernière en particulier, "les tarifs changeaient rapidement et de manière intense", a déclaré Andrew Siciliano, le responsable des pratiques commerciales et douanières mondiales et américaines chez KPMG. Les dirigeants d'entreprise avaient besoin de données en temps réel rapidement pour prendre des décisions, c'est pourquoi KPMG a lancé un modélisateur tarifaire alimenté par l'IA. Les clients de l'entreprise comprennent de nombreuses grandes entreprises qui importent des biens allant des pièces automobiles aux produits de consommation et aux produits pharmaceutiques, et qui utilisent plusieurs ports d'entrée et courtiers en douane. KPMG prend les déclarations douanières décentralisées de ses clients et les informations sur les produits de leurs fournisseurs et transitaires — les intermédiaires entre les importateurs et leurs fournisseurs de transport — et intègre ces données dans le modélisateur tarifaire, a expliqué Siciliano.
Cette approche a aidé les clients de KPMG à naviguer dans le processus de demande de remboursements pour les paiements tarifaires excessifs résultant du changement de politique qui a pris effet après que la Cour suprême a annulé certains tarifs. De nombreuses règles commerciales ont des exceptions nuancées, ce qui a conduit certaines entreprises à payer plusieurs tarifs alors qu'elles n'auraient dû en payer qu'un seul. Siciliano a déclaré que son entreprise utilise l'IA pour interagir avec les données d'un client et mieux comprendre quels produits proviennent de quelles usines, réduisant ainsi le nombre de produits éligibles aux remboursements.
Bien que le système de remboursement soit en cours de développement, il pourrait encore y avoir de la confusion et de l'incertitude, a déclaré Connallon. Il a dit à Business Insider qu'il s'attend à ce que le processus soit "un cauchemar administratif". Avant l'IA, le fait de trier manuellement des milliers de points de données de déclarations douanières pour repérer les paiements excessifs pouvait prendre des semaines ou des mois — ou ne pas se faire du tout à cause de la complexité, a déclaré Siciliano. Désormais, un importateur peut interroger l'IA, qui fournit immédiatement les informations.
L'IA et la modélisation de scénarios complexes
L'IA permet également de gagner des semaines dans la planification de scénarios. Un importateur pourrait se demander comment les coûts pourraient changer s'il déplaçait son approvisionnement de la Chine vers le Vietnam, par exemple. Au lieu de prendre des semaines pour mettre à jour plusieurs feuilles de calcul, l'IA modélise des scénarios en quelques clics, a déclaré Siciliano.
Connallon a indiqué qu'EQI utilise l'IA de manière similaire pour modéliser des scénarios d'approvisionnement potentiels. L'entreprise utilise la plateforme d'IA Altana, qui se concentre sur la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la conformité commerciale.
Dans un éventuel déplacement d'approvisionnement d'un pays A à un pays B, EQI utilise l'IA pour modéliser les coûts totaux, en tenant compte des tarifs, des coûts de fabrication et des taux de fret maritime. Pour la fabrication, qui s'approvisionne en milliers de produits différents provenant de nombreux endroits, "la complexité devient extrêmement dense très rapidement", a déclaré Connallon. "Ainsi, l'IA nous aide à simplifier cela." EQI envoie les données simplifiées à ses avocats spécialisés en commerce, qui peuvent les interpréter en quelques heures, a précisé Connallon.
"Nous avons transformé quelque chose qui prendrait des semaines en un processus réalisable le jour même", a-t-il déclaré.
Il a ajouté que "l'IA n'est pas douée pour la pensée critique", et que les humains sont essentiels pour les décisions d'approvisionnement. Par exemple, le modèle d'IA pourrait indiquer que l'approvisionnement de tous les matériaux d'un seul pays entraîne les plus grandes économies, mais les dirigeants d'entreprise doivent prendre en compte le tableau d'ensemble, a déclaré Connallon. Les dirigeants de la chaîne d'approvisionnement ont appris, surtout ces dernières années, que s'approvisionner uniquement dans un pays comporte des risques, tels que des pénuries de produits ou des retards si un problème géopolitique ou économique interrompt les flux commerciaux.
