Lookahead: Prédictions pour 2025

Conor E. Doherty

La section supply chain de LinkedIn est inondée de blogs à thème Nouvel An cette semaine (à juste titre, je suppose), dont la plupart se concentrent autour de prédictions grandioses pour le secteur au cours des 12 prochains mois. Des experts, y compris des LLMs comme ChatGPT, ont spéculé que les supply chains seront transformées par tout, de l’agentic AI à l’achat par Donald Trump du Groenland. Bien que presque certainement vrai à un degré ou un autre (dans le sens où tout événement mondial aura probablement un impact sur la supply chain), j’ai une position contrariante—oh, surprise !— qui pourrait étonner par sa simplicité.

Plutôt que de pronostiquer d’immenses disruptions technologiques¹, mon point de vue est très modeste : 2025 sera l’année où l’expertise moderne de la supply chain (et les experts) sera officiellement reconnue. Ce que je veux dire par là, c’est, bien sûr, le rôle du supply chain scientist. Mon raisonnement est tout à fait simple : la technologie n’est bonne que pourvu qu’elle soit maniée par un expert.

Prenons l’exemple suivant : Le télescope spatial Hubble (HST) a une fois capturé des données suggérant que certaines des premières étoiles dans les galaxies les plus lointaines semblaient être plus anciennes que l’univers lui-même — une découverte qui, si elle s’avérait vraie, aurait bouleversé les fondements de la théorie cosmologique. Ce résultat surprenant fut par la suite attribué à des erreurs dans le traitement des données et à des hypothèses dans les modèles utilisés pour interpréter les observations. Il est crucial de noter que ce ne furent ni l’IA ni des algorithmes qui mirent fin à cette divergence, mais l’expertise humaine (sous la forme d’astronomes qualifiés). Leur compréhension approfondie des instruments, des données et du cadre théorique leur permit de recalibrer les modèles et de corriger les erreurs.

Ce cas souligne le rôle essentiel de la supervision humaine dans l’interprétation même des données astronomiques les plus avancées. Alors que la majeure partie des opérations du HST est désormais automatisée, les algorithmes sont conçus et supervisés par des experts, dont les compétences et la pensée critique demeurent indispensables pour interpréter les résultats et maintenir notre compréhension du cosmos. Bien que la science de la supply chain puisse paraître triviale en comparaison de l’étude de l’univers, cela ne justifie en rien de l’ignorer.

Pour chaque grande avancée technologique dans la supply chain, comme differentiable programming, stochastic optimization, et scheduling in aerospace, il y a un expert derrière. Chez Lokad, cet expert est le supply chain scientist : la personne chargée, en termes simples, de s’assurer que chaque supply chain decision prise par un client est financièrement sensée.

Par decision j’entends “tout ce qui aboutit à l’allocation d’une ressource financière.” Des exemples courants incluent l’achat d’une unité de stocks, son allocation, son groupement, l’application d’une remise, son transport, son déplacement, son retour, etc. Par financially sensible j’entends “le choix le plus intelligent qu’un client puisse faire avec cette ressource financière (par exemple, 1 $) à ce moment précis, comparé à toutes les autres options réalisables disponibles pour cette même ressource financière.”

La supply chain, au fond, consiste à prendre de meilleures décisions lorsqu’on se trouve face à d’innombrables options (en présence d’incertitude quant à l’avenir). C’est ce que font quotidiennement les supply chain scientists de Lokad et, en 2025, je prédis que ce rôle essentiel (et d’autres similaires) recevra une reconnaissance bien supérieure au sein de la communauté élargie.

Pour conclure, une personne que je connais a un jour remarqué que la pratique de la supply chain est dans le caniveau, mais en 2025, je ferai de mon mieux pour m’assurer qu’elle, comme le Hubble, regarde au moins vers les étoiles².