« Que se passe-t-il si tel entrepôt ne peut pas livrer ? Si tel fournisseur ferme son usine ? » Ces questions, posées par Bruno Hemery, le responsable de l’industrie 4.0 chez l’éditeur de logiciels SAP, sont celles de nombreux clients depuis l’arrivée du Covid-19. « Nous savons désormais que les ruptures dans les chaînes d’approvisionnement peuvent survenir et qu’elles arriveront à nouveau », estime-t-il, évoquant notamment les risques liés au dérèglement climatique. La réponse à ces questions – plus complexes à mesure que la chaîne d’approvisionnement s’étend – réside en partie dans les nouvelles technologies.
Parmi elles, un triptyque se dégage. « La seule manière de gagner en résilience tout en réduisant les coûts, c’est de gagner en visibilité sur le futur et d’anticiper l’impact de ses choix pour mieux les planifier, affirme Michel Morvan, le président et co-fondateur de la start-up Cosmo Tech. La convergence entre l’intelligence artificielle (IA), l’internet des objets (IoT) et la simulation est la seule à apporter cette visibilité. » Combinées, ces trois technos offrent une vision continue des chaînes d’approvisionnement.
D’abord, l’IoT donne un aperçu de la production quasiment en temps réel, mais aussi des flux logistiques. Surtout, il permet de constituer une base de données historiques, dans laquelle des algorithmes d’IA peuvent repérer des tendances, identifier des ralentissements… et déceler des poches de valeur. « La machine est meilleure que l’humain aux échecs, c’est pareil dans la gestion des stocks et de la logistique », illustre Manuel Davy, le PDG de la start-up spécialiste de l’IA pour les supply chains Vekia. Autrement dit : seul un algorithme peut appréhender des problématiques aux variables aussi nombreuses.
Anticiper l’imprévisible
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Mais l’analyse de données historiques ne permet pas d’anticiper des événements imprévisibles, comme une épidémie d’ampleur planétaire. C’est là qu’intervient la dernière brique. « Une simulation en mesure de reproduire la complexité d’une chaîne d’approvisionnement donne la capacité de se projeter, soutient Michel Morvan. Elle permet de voir l’impact de choix éventuels et d’essayer des centaines de scénarios pour visualiser l’organisation la plus robuste. »
Une approche qui a notamment séduit Renault. Le constructeur a utilisé la simulation pour anticiper des changements sur sa chaîne d’approvisionnement, mettant sur pied un système de plusieurs milliers de paramètres, des lignes de production à l'organisation des équipes. Une exhaustivité qui permet aux industriels de « répondre à une injonction contradictoire, selon Michel Morvan. D’un côté, gérer la chaîne d’approvisionnement en prenant en compte sa complexité et l’incertitude de la période, de l’autre, réduire les coûts à tout prix. »
