Aujourd’hui, la performance de la supply chain est multidimensionnelle. Par conséquent, son pilotage se complexifie. Les projets supply chain intègrent de nouveaux indicateurs et de nouveaux paramètres pour alimenter la prise de décision.
Dans le même temps, la supply chain est désormais plus connectée que jamais : IoT (objets connectés), ERP (logiciels de gestion d’entreprise), APS (logiciel de planification), plateformes cloud, échanges avec les partenaires. Chaque étape génère une masse considérable de données.
Les entreprises doivent apprendre à centraliser, agréger, croiser et analyser ces données pour en faire un levier de décision. L’intelligence artificielle (IA) offre les moyens de franchir ce cap.
La complexité croissante des supply chains connectées
Les supply chains actuelles sont de véritables écosystèmes avec :
- Des fournisseurs dispersés à l’international,
- De multiples sites de production avec de nombreuses équipes,
- Des réseaux de distribution étendus,
- Une variété de prestataires logistiques.
À chaque point de la chaîne, des systèmes collectent des données : ERP, APS, chaînes de production connectées, capteurs IoT, plateformes de transport, CRM clients…
Pour les entreprises, le défi réside dans l’exploitation de ces données massives, hétérogènes (formats multiples, vocabulaires différents) et véloces (mises à jour en temps réel ou, a minima, très rapidement).
Beaucoup d’entreprises peinent à exploiter tout le potentiel de leurs données à cause de :
- Silos d’information : absence d’intégration entre les systèmes,
- Problèmes de qualité des données : données manquantes, doublons, incohérences, obsolescence,
- Manque de structuration : absence de référentiels communs.
Par conséquent, leurs décisions sont parfois basées sur des informations partielles ou obsolètes, avec un impact négatif sur leur performance. L’enjeu est donc de centraliser, fiabiliser et analyser toutes ces données pour obtenir une vision claire et actionnable.
Quels outils pour piloter la supply chain grâce aux données et à l’IA ?
Compte tenu des flux de données, les équipes ne peuvent plus piloter la supply chain avec des tableaux Excel. Elles doivent se doter de solutions robustes, fiables et adaptables, pour répondre à l’évolution des besoins dans un environnement instable.
ERP et plateformes intégrées
Les ERP (Enterprise Resource Planning) centralisent les données issues des achats, de la production, de la logistique et de la finance. Couplés à des plateformes cloud, ils améliorent la cohérence des informations et la fluidité des échanges internes et externes.
Analytique avancée et tableaux de bord dynamiques
Les solutions de Business Intelligence (BI) permettent de créer des tableaux de bord en temps réel, offrant des indicateurs clés : taux de service, taux de rupture, délais, performance fournisseurs, empreinte carbone.
Ces outils mettent en évidence les tendances, alertent en cas de dérive et facilitent le suivi multidimensionnel.
Intelligence artificielle et machine learning
Souvent embarquée dans les solutions « best of breed » (solutions spécifiquement dédiées à la gestion de la supply chain), l’IA transforme la donnée brute en recommandations :
- Prévision de la demande : intégration des historiques, des tendances, de la saisonnalité, des données exogènes telles que les contextes économiques et climatiques,
- Optimisation des stocks : calcul dynamique des niveaux optimaux selon la demande et les contraintes de production ou transport,
- Détection d’anomalies : identification de comportements inhabituels dans les flux, les performances, ou même les données,
- Simulation et jumeaux numériques : test de scénarios pour évaluer les impacts potentiels avant déploiement réel.
Outils collaboratifs et cloud
Les plateformes collaboratives connectent en temps réel les équipes internes, les partenaires et les clients.
Elles facilitent la coordination, le partage de documents et de données, et la prise de décision collective.
Concilier agilité et durabilité grâce au pilotage « data-driven » (pilotage par la donnée)
Le pilotage data-driven renforce l’agilité de la supply chain.
La rapidité de traitement des données facilite la réactivité dans la prise de décision. L’IA peut aussi fournir aux équipes des tableaux de bord intelligents. Adaptés aux différents niveaux (opérationnel, tactique, stratégique), ils mettent en avant les indicateurs clés et alertes prioritaires.
Grâce aux prévisions enrichies par l’IA, les équipes supply chain peuvent anticiper les variations de la demande et adapter la production, les approvisionnements et la distribution.
Les alertes prédictives permettent aussi de détecter en amont des signaux faibles : hausse anormale des délais chez un fournisseur, évolution du marché… Elles permettent par exemple d’anticiper un risque de rupture. L’IA peut également proposer des recommandations intelligentes pour réajuster les commandes ou un plan de transport.
L’IA contribue aussi à la durabilité de la supply chain. Elle permet d’intégrer de nouveaux indicateurs de performance (empreinte carbone, consommation énergétique…) et de mesurer en continu l’impact des décisions sur ces paramètres. Avec des solutions alimentées par IA, les équipes peuvent aussi réaliser des simulations et évaluer l’impact d’un changement (nouveau fournisseur, variation de prix…) sans perturber l’activité réelle.
Pour faire face à l’instabilité et à la complexité de l’environnement industriel, le pilotage de la supply chain par les données et l’IA n’est plus une option. Une exploitation optimale des données renforce l’agilité, la durabilité et la résilience des chaînes logistiques.
Automatiser et optimiser grâce à l’IA est désormais incontournable. Néanmoins, au-delà des outils, le contrôle et la prise de décision restent humains. C’est cette combinaison qui transforme l’information en valeur et la supply chain en levier de performance.
Vous voulez maîtriser ces outils et les intégrer dans vos projets ? Formez-vous avec notre Executive Master Management des projets Lean et Supply Chain.
« Grâce à l’utilisation des données et de l’IA, nous pouvons désormais synthétiser des situations complexes pour identifier rapidement les risques majeurs de rupture. Cela améliore considérablement l’efficacité de la prise de décision, en nous permettant d’anticiper et de réagir avec agilité face aux défis. Bien que prometteuses, ces technologies doivent être intégrées avec discernement, en gardant l’humain au centre des opérations. »
Christophe ROUSSE : Directeur Opérations Data & Analytics
Intéressé.e par notre Executive Master Management de projets Lean et Supply Chain ?
Rendez-vous vite sur le lien suivant pour en savoir plus.