ÉTUDE SCIENTIFIQUE
Les chaînes d'approvisionnement évoluent désormais dans un contexte de turbulence permanente : chocs de la demande, défaillances de fournisseurs, goulets d'étranglement logistiques, événements climatiques et tensions géopolitiques.
Dans ce contexte, l'attrait des données est indéniable. Pourtant, nos recherches incitent les gestionnaires de risques à la prudence :
les données sont importantes, mais elles ne suffisent pas à elles seules à garantir la résilience.
Pour de nombreuses organisations, la première réaction face à l'incertitude est d'investir dans la technologie. De nouvelles plateformes sont acquises, des tableaux de bord sont déployés et des outils prédictifs sont mis en place pour mieux appréhender les risques. Cette réaction est compréhensible. Lorsque l'environnement devient instable, les responsables ont besoin de signaux d'alerte plus précoces et d'une vision plus claire de la situation chez les fournisseurs, au niveau des stocks, des flux de transport et de la demande client.
Les travaux antérieurs sur la résilience de la chaîne d'approvisionnement ont systématiquement démontré que
la visibilité, l'agilité, la flexibilité, la collaboration et la gestion des risques sont essentielles en cas de perturbations.
Les données peuvent contribuer à développer toutes ces capacités.
Toutefois, le principal enseignement de notre recherche est que la résilience ne découle pas de la maîtrise des technologies ni des ressources dont disposent les entreprises.
Dans notre étude menée auprès d'entreprises françaises, l'incertitude et une stratégie axée sur les données ont incité ces dernières à adopter les ressources du Big Data. Ceci confirme une réalité concrète : face à un environnement commercial moins prévisible, les entreprises recherchent davantage d'éléments probants, de signaux et de prévisions plus fiables.
La possession de systèmes, de plateformes et de capacités techniques ne s'est pas traduite automatiquement par de meilleures capacités de prédiction.
En situation de crise, des données de mauvaise qualité peuvent être pires que l'absence de données : elles engendrent une confiance illusoire.
Un tableau de bord peut présenter un fournisseur comme présentant un faible risque car la dernière mise à jour remonte à trois mois. Un retard de transport peut paraître gérable car les équipes locales utilisent des définitions différentes du délai de livraison. Une prévision de la demande peut être ignorée car les services des ventes, des opérations et des achats divergent sur les chiffres.
Dans chaque cas, le problème n'est pas l'absence de technologie, mais l'absence de données fiables, partagées et exploitables.
Nous constatons que les organisations les plus résilientes ne sont ni celles qui s'appuient uniquement sur des algorithmes, ni celles qui se fient uniquement à leur instinct. Elles combinent :
des données fiables, des procédures rigoureuses et un jugement éclairé.
Concernant les données fiables, nos conclusions soulignent donc l'importance de la qualité des données pour la résilience.
Des données fiables permettent aux entreprises de détecter plus tôt les signaux faibles : augmentation des retards des fournisseurs, variations anormales de la demande, tensions sur les stocks, écarts de qualité ou dégradation des performances de livraison.
Cependant, la détection n'est que la première étape. Un signal doit être interprété, analysé et donner lieu à des actions concrètes. C'est là que de nombreuses organisations échouent. Elles produisent des rapports, mais ces rapports n'influent pas sur les décisions. Elles génèrent des alertes, mais celles-ci ne sont pas clairement attribuées à des responsables.
Elles prévoient des perturbations, mais ces prévisions ne déclenchent aucune décision d'approvisionnement, aucun ajustement logistique, aucun échange avec les fournisseurs ni aucun plan de communication client.
Concernant les procédures rigoureuses, la résilience s'améliore lorsque les données s'intègrent aux pratiques de gestion courantes. Les outils prédictifs doivent être intégrés à la planification des ventes et des opérations, aux évaluations des fournisseurs, aux réunions sur les risques liés aux achats, aux décisions en matière de stocks et aux simulations de crise.
Les équipes doivent savoir quels indicateurs sont pertinents, à quelle fréquence ils sont analysés, qui est responsable des actions à entreprendre et quelles options sont disponibles lorsque des seuils sont franchis. Concrètement, l'analyse prédictive ne doit pas être considérée comme un outil réservé aux experts et utilisé ponctuellement par les analystes. Elle doit devenir un langage commun pour anticiper les tensions et coordonner les réponses.
Concernant le jugement éclairé, notre étude souligne que le jugement humain demeure essentiel. Les outils prédictifs peuvent identifier des tendances, estimer des probabilités et signaler des anomalies, mais ils ne peuvent appréhender pleinement le contexte. Les crises impliquent souvent ambiguïté, compromis politiques, informations incomplètes et situations sans équivalent historique précis. Les gestionnaires expérimentés apportent une connaissance approfondie des fournisseurs, des marchés, des contraintes internes et des signaux informels, autant d'éléments difficiles à modéliser. Leur intuition ne remplace pas les données ; elle contribue à leur interprétation.
La résilience de la chaîne d'approvisionnement ne saurait se réduire à un simple projet technologique. Les données et les outils prédictifs sont certes puissants, mais uniquement lorsqu'ils reposent sur des informations fiables, sont intégrés aux pratiques quotidiennes et interprétés par des personnes qui comprennent l'activité. La leçon pour les gestionnaires de risques est claire : privilégiez la qualité des données aux tableaux de bord, les processus décisionnels à l'automatisation et le jugement managérial à la confiance aveugle dans les algorithmes. La résilience ne se construit pas en prédisant l'avenir avec exactitude. Elle se construit en anticipant les risques, en en comprenant la signification et en agissant avec rapidité, coordination et expérience lorsque l'incertitude se concrétise.
Asgari, A., Alaeddini, M., & Reaidy, P. (2025). The Role of Big Data and Predictive Analytics in Developing Resilient Supply Chains: A Resource-based Perspective. IFAC-PapersOnLine, 59(10), 2874-2879.
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.09.483
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896325012467
Docteur en Sciences de Gestion et assistant professor en supply chain et systèmes d’information à Clermont School of Business. Ses travaux se situent à la croisée de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, de l'analytique big data et de la résilience, avec un intérêt particulier pour le secteur agroalimentaire.
6 clés pour transformer les données en résilience
Pour appliquer immédiatement ces enseignements, les gestionnaires doivent partir d'un principe simple : se concentrer sur les décisions, et non sur la technologie.
1-Identifier trois à cinq perturbations critiques susceptibles d'impacter gravement les opérations, telles que la défaillance d'un fournisseur, des retards de livraison, des pics de demande, des ruptures de stock ou des problèmes de qualité.
2-Définir des indicateurs clés de performance (KPI) pour chaque risque identifié afin de détecter rapidement les signaux précurseurs d'une perturbation : retards de livraison, variations anormales des commandes, baisse du niveau de service, tensions sur les stocks ou incidents récurrents chez les fournisseurs.
3-Vérifier la fiabilité de ces KPI. Les données doivent être récentes, cohérentes entre les services et validées par les équipes qui les utilisent. Un tableau de bord sophistiqué est inutile si les informations sous-jacentes sont obsolètes ou contestées.
4-Intégrer les données aux processus habituels. Les KPI doivent être examinés régulièrement lors des réunions avec les fournisseurs, de la planification des ventes et des opérations, des analyses de la chaîne d'approvisionnement et des exercices de gestion de crise. L'objectif n'est pas de multiplier les rapports, mais d'intégrer les KPI liés aux risques au processus décisionnel continu.
5-Attribuer clairement les responsabilités. Chaque alerte doit répondre à trois questions : qui la reçoit, qui l’interprète et qui décide des mesures à prendre ? Sans attribution de responsabilité, les alertes précoces se perdent dans le bruit de fond.
6-Préserver le jugement humain. Si les outils prédictifs peuvent certes mettre en évidence des signaux faibles, les gestionnaires
