Prédire plutôt que deviner : la donnée au service des supply chains

Aujourd’hui, les puissants outils d’analyse de données éliminent le hasard qui caractérisait autrefois la gestion des supply chains. En apportant de la clarté à ce qui n’était qu’une masse d’informations opaque, ces applications sont devenues essentielles pour toute entreprise cherchant stabilité et avantage concurrentiel dans le contexte exigeant du commerce mondial.

Cependant, pour déployer ces outils avec succès, il faut d’abord comprendre comment ils peuvent répondre aux besoins des entreprises et surmonter les défis liés au retour sur investissement (ROI) — notamment la définition d’indicateurs de performance clés capables de convaincre les décideurs d’agir.

Comme le souligne Rodolphe Bey, Directeur des Systèmes d’Information Groupe chez FM Logistic :

Mesurer le ROI implique avant tout de comprendre comment les applications modernes d’analyse de données peuvent générer des améliorations majeures dans trois domaines clés : l’efficacité opérationnelle, la gestion des risques et la performance globale.

L’une des principales applications consiste à analyser des indicateurs comme les ventes historiques, la saisonnalité ou les tendances de marché pour prévoir la demande avec précision. Les entreprises peuvent ainsi mieux gérer leurs stocks, éviter les ruptures tout en réduisant les coûts liés au surstockage.

Chez FM Logistic, l’analyse en temps réel des données d’inventaire permet de suivre en continu les schémas de consommation. Rodolphe Bey explique qu’en modélisant et simulant les variations soudaines de la demande — par exemple en cas d’urgence —, l’entreprise peut prendre des décisions éclairées sur la localisation optimale des stocks, améliorant ainsi sa rapidité de mise sur le marché.

Les données issues de la supply chain peuvent aussi être exploitées pour rendre les flottes plus efficaces, en corrigeant les plans de route inefficaces et en maximisant l’utilisation des capacités disponibles. Certaines estimations indiquent qu’une telle optimisation pourrait réduire la consommation de carburant de 25 %. Et alors que les pannes imprévues et la maintenance insuffisante des flottes coûtent environ 50 milliards de dollars par an à l’échelle mondiale, ces outils sont essentiels pour anticiper les besoins de maintenance et maximiser l’usage des véhicules.

Rodolphe Bey précise que FM Logistic analyse les données afin de planifier les livraisons en fonction de la disponibilité des flottes et de paramètres tels que le type de produit, la quantité, le client, la fréquence et la distance.

Les outils d’analyse permettent également d’examiner les indicateurs de performance pour classer les fournisseurs et identifier ceux présentant une fragilité financière. Cela réduit les risques et favorise une collaboration plus étroite avec les partenaires stratégiques.

Ces outils améliorent aussi la planification et la gestion des capacités, des éléments clés pour résister aux perturbations de la supply chain. Les estimations montrent que les entreprises qui gèrent leurs risques de manière proactive dépensent deux fois moins que celles qui ne le font pas.

La valeur d’une supply chain pilotée par les données se mesure aussi dans les résultats. Une étude de 2014 estime le ROI moyen des projets analytiques à 13,01 $ pour chaque dollar investi. Plusieurs leviers expliquent ces gains :

Malgré leurs bénéfices, la mise en place d’une supply chain orientée données comporte plusieurs défis.

De nombreuses entreprises disposent d’informations incomplètes, incohérentes ou isolées dans des systèmes non connectés. À peine la moitié des organisations de supply chain disposent de données de qualité suffisante. Selon Gartner, les mauvaises données coûtent en moyenne 12,9 millions de dollars par an.

Les entreprises doivent aussi composer avec un mélange de données structurées (stocks, ventes, feuilles de calcul) et non structurées (emails, documents texte). Sur ce point, la digitalisation et l’intelligence artificielle générative représentent une avancée prometteuse. FM Logistic utilise déjà l’IA pour automatiser certaines tâches administratives et améliorer la productivité globale.

À mesure que la quantité de données augmente et que les supply chains se complexifient, le risque de cyberattaques s’accroît. Les entreprises doivent donc renforcer la sécurité et la confidentialité pour préserver la confiance des parties prenantes et respecter les réglementations.

S’ajoutent à cela les coûts initiaux liés aux logiciels, au matériel et à l’infrastructure nécessaires. Construire et maintenir des modèles analytiques efficaces requiert aussi des experts en data science et une bonne compréhension des principes logistiques. Comme ces profils sont rares et coûteux, beaucoup d’entreprises doivent investir dans la formation et la montée en compétences de leurs équipes.

Malgré ces obstacles, l’industrie logistique s’appuie de plus en plus sur des solutions innovantes et sur l’analyse de données. Les bénéfices sont indéniables. Dans un environnement économique toujours plus complexe, les insights issus des données ne sont plus une option — ils sont essentiels à la survie et au succès.

Les entreprises qui maîtrisent leurs outils d’analyse de données piloteront leurs supply chains avec une efficacité accrue et gagneront un avantage décisif sur leurs concurrents.