Orchestration de la Supply Chain :
Et si la vraie rupture n’était pas dans les outils, mais dans la façon de faire parler les données ?

Ces dernières années, les entreprises (grands comptes, ETI ou PME) ont massivement investi dans des solutions logistiques toujours plus sophistiquées : WMS, APS, EPM, ERP…, tableaux de bord BI en temps réel, indicateurs de performance granulaires.

Pourtant, malgré ces investissements, les équipes opérationnelles passent encore une grande partie de leur temps à éteindre des incendies plutôt qu’à anticiper les aléas. Pourquoi ce paradoxe ?

Bien que les causes soient diverses, la réponse n’est que très rarement due à un manque de données, mais elle relève plutôt de la manière dont nous les exploitons.

Nos outils excellent pour observer (constater le passé, projeter des tendances) mais peinent à accompagner les décisions, à simuler : identifier les causes profondes, évaluer les conséquences, et surtout, estimer l’impact opérationnel.

Prenons l’exemple d’un responsable d’entrepôt : il dispose d’une vision en temps réel de ses opérations : il sait que trois caristes sont absents ce matin, que le volume d’activité prévu augmentera de 30 % en novembre et que le taux de service a enregistré une baisse de 5 %. Mais sait-il réellement ce que ces données annoncent pour demain ? Peut-il en déduire l’impact d’un recrutement, d’un recours aux heures supplémentaires ou d’une réallocation de ressources entre sites ? Rarement : les outils existants sont majoritairement conçus pour le suivi des opérations, non pour leur orchestration ou leur pilotage prédictif.

Les outils actuels – ERP, WMS, SIRH – fonctionnent souvent en vase clos. Chaque système parle sa propre langue, avec des horizons temporels, des mailles d’analyse et des granularités différents. Résultat : les données sont asynchrones, peu fiables (souvent un ressenti) et leur consolidation relève souvent du bricolage, via la création de fichiers Excel personnels ou de rapports BI souvent mono-domaine (par exemple des données Supply non reliées aux indicateurs financiers).

Ce constat est valable tant sur les activités du siège et sur celles des opérations. L’information circule, certes, mais trop lentement pour être utile à la prise de décision

Au siège, les activités de planification définissent des plans à un niveau macro (volumes, budgets) sur des cycles mensuels ou trimestriels. Elles ont le mérite d’aligner les plans entre les différents domaines de l’entreprise. Mais sur le terrain, les équipes opérationnelles subissent ces plans sans leviers d’ajustement face aux aléas quotidiens : absentéisme, retards fournisseurs, turnover.

Conséquence ? Des décisions tardives, des coûts cachés (heures supplémentaires non planifiées, recrutements en urgence) et une frustration croissante des équipes, qui ont l’impression de ne pas avoir les moyens pour réagir.
L’entrepôt incarne ces limites de manière criante :

• Un centre de coûts : jusque 60 % des coûts logistiques sont liés à la main-d’œuvre dans certain centre de distribution
• Un maillon hyper sensible : des actions très séquencées où un aléa peut générer un effet boule de neige
• Des outils inadaptés : les outils de monitoring mesurent la performance passée, mais n’aident pas à optimiser en temps réel.
  
  • Exemple : votre WMS annonce 5 000 colis à préparer, mais combien de préparateurs de commandes manquent pour les traiter ? Votre BI signale un retard de 10 % hier, mais quel sera l’impact sur le jour suivant ?

Ce qui manque, ce sont des recommandations actionnables, capables de superposer charge de travail, ressources disponibles et contraintes (coûts, délais, qualité, légalité). Les données existent, mais personne ne sait comment les traduire en décisions et actions concrètes associées. Quand et combien d’intérimaires à recruter ? Quand les former ? Quel déficit de capacité dans deux semaines ?
Chaque jour, les responsables logistiques doivent trancher entre des options coûteuses et imparfaites

• Recruter un CDD, avec ses délais de formation et ses coûts cachés
• Imposer des heures supplémentaires, au risque d’épuiser les équipes
• Réallouer des ressources d’un autre site, avec des frais de logistique et des perturbations en cascade

Pourtant, aucun outil ne leur fournit automatiquement le coût comparé de chaque option, le délai de mise en œuvre ou encore l’impact opérationnel.

Pour transformer ces constats en leviers concrets, il faut repenser l’écosystème data autour de trois briques :

1. Des données contextualisées : croiser les données internes (issues des systèmes transactionnels) supportant l’ensemble des domaines de l’entreprise : finance, vente, RH, production… et externes pour traduire le business en opérations actionnables.
2. Des alertes prédictives : détecter les écarts avant qu’ils n’impactent l’activité en les intégrant à des workflows opérationnels pour déclencher une action immédiate.
3. Des recommandations automatisées : simuler des scénarios avec leurs coûts et impacts, puis accompagner l’exécution des décisions. L’objectif ? Réduire le délai entre l’alerte et l’action.

Mais la vraie innovation ne viendra pas d’un nouvel outil, mais d’un changement de paradigme :

• Dans la conception de vos outils, en passer d’une logistique de monitoring à une logistique d’orchestration : ne plus se contenter de constater, mais anticiper et agir en conséquence et casser les silos actuels via des investissement dans des plateformes data
• Par l’intégration de l’humain dans l’équation : en formant vos équipes à l’analyse prédictive et intégrant leurs contraintes opérationnelles dans les algorithmes
• Par l’automatisation de l’actionnable : des recommandations claires intégrant les projections de coûts, les divers impacts et les boutons d’exécution pour lancer les transactions dans les systèmes connexes afin d’opérationnaliser les arbitrages.

Pour en savoir plus sur notre offre Supply Chain advisory, visitez le site web de CGI.

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