Actionner les leviers technologiques
Le secteur pharmaceutique, la grande distribution, ont été épargnés par les difficultés, et ne devraient donc pas connaître de grands bouleversements. "Mais dans bien d'autres secteurs, les pratiques seront revues de fond en comble, comme les politiques de stocks qui vont se tourner vers des solutions pour disposer d'amortisseurs", indique Laurent Giordani. L'innovation technologique semble jouer un rôle majeur dans la construction d'une supply chain en phase avec les enjeux futurs. L'étude d'Euler Hermes soulignait le fait que les entreprises les plus digitalisées sont aussi les mieux armées face à la crise sanitaire : 57% des organisations les plus avancées sur ce plan ont eu recours à une stratégie de couverture du risque, contre seulement 43% au sein des sociétés les moins digitalisées. Pour Isabelle Badoc, les offres SaaS doivent être privilégiées pour gagner en agilité dans un contexte potentiellement très changeant, comme en cas de perturbations ou, à l'inverse, d'envolées ponctuelles de la demande : "Les pics d'activité de certains clients peuvent facilement être accompagnés grâce à ce type de solutions. Nous n'avons jamais constaté d'exemples où une forte demande n'a pas pu être assurée par ce biais."
Laurent Giordani estime que "la grande priorité actuelle doit être de cartographier sa filière. Avec plusieurs centaines ou milliers de fournisseurs, on ne sait parfois pas où les pièces sont produites exactement. Les responsables achats manquent fréquemment de visibilité". Opter pour un plan industriel et commercial (S&OP) résilient est également décrit comme une clé du changement. Des équipes pluridisciplinaires sont alors constituées avec des spécialistes de la data science, des managers de différentes directions, pour développer des outils et tableaux de bord. Au bout du compte, il s'agit de développer une supply chain guidée par la volonté de réduire son exposition au risque.
D'importants obstacles à lever
Laurent Giordani s'inquiète des politiques de non-dépenses, certes compréhensibles à l'heure actuelle, "mais qui peuvent compromettre des investissements essentiels comme les innovations technologiques permettant de révolutionner les pratiques".
La création d'environnements décloisonnés est un des axes vers lesquels les opérations de transport et logistique sont invitées à évoluer. Mieux partager les connaissances sur le tracking des camions permet par exemple de savoir à quelle heure ces derniers arrivent en entreprise. Ouvrir le décloisonnement à tout l'écosystème, dans le cadre d'une démarche collective, est essentiel pour des prises de décision bien plus rapides. "Mais de nombreuses réticences subsistent pour se transformer dans ce sens. Il faut pour cela connecter les différents acteurs via des plateformes collaboratives, pour que les informations à disposition se caractérisent par une seule et même vérité à tout instant, pour tous. Une telle approche permet de recalculer régulièrement les modalités les plus pertinentes pour chaque mission, en fonction des heures d'arrivée des camions et d'autres critères ou contraintes", explique Isabelle Badoc.Pour Jean-Michel Garcia, délégué aux transports internationaux au sein de l'AUTF (Association des utilisateurs de transport de fret), "accéder plus systématiquement aux bourses de fret peut constituer un élément déterminant. Il s'agit de trouver le bon transporteur au bon moment, selon des critères très variables".
Focus - Pas de résilience sans data science
Les nouvelles technologies forment un vrai tremplin vers le gain de temps, une meilleure visibilité sur l'ensemble des données, et une plus grande souplesse dans les prises de décision.
Isabelle Badoc
"Il n'est pas concevable actuellement de se projeter dans un fonctionnement optimisé, moins soumis aux risques et chocs extérieurs, sans le potentiel de l'intelligence artificielle. Grâce à elle, les obstacles à la bonne marche peuvent être remontés auprès des responsables très rapidement sur toutes sortes de sujets : produits en rupture, encombrements dans la chaîne de valeur, manque de personnels à certaines plages horaires, sur un lieu donné... ", illustre Isabelle Badoc (Generix Group).
Le Deep Learning est amené à jouer un rôle essentiel dans les organisations, pour analyser de très grandes quantités de données en temps réel et se préparer pour les phases opérationnelles en conséquence (planification, ordonnancement, résolution de difficultés, gestion de l'incertitude...). De fortes attentes concernent également des fonctionnalités destinées à faire remonter des signaux faibles, tels que l'état de santé d'un territoire, un climat social, des risques financiers, des tensions économiques ou encore l'évolution de compétences. Isabelle Badoc estime qu'il n'y a pas véritablement de secteurs plus avant-gardistes sur ces questions : "La différence de maturité dépend de chaque acteur, de la sensibilité des dirigeants. Certaines sociétés commencent à investir dans la création de data labs, mais généralement, ces projets sont au profit de la prévision des ventes. L'application aux chaînes d'approvisionnement reste rare. Les initiatives innovantes à court terme concerneront davantage le recours aux solutions robotiques pour l'exécution d'opérations logistiques, ainsi que les innovations relatives à la traçabilité."
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