La section supply chain de LinkedIn est inondée de blogs sur le thème du Nouvel An cette semaine (approprié, je suppose), dont la plupart tournent autour de prédictions ambitieuses pour le secteur au cours des 12 prochains mois. Des experts, y compris des LLM comme ChatGPT, ont spéculé que les chaînes d’approvisionnement seraient transformées par tout, de l’IA agentic à l’achat du Groenland par Donald Trump. Bien que cela soit presque certainement vrai dans une certaine mesure (dans le sens où tout événement mondial aura probablement un impact sur la chaîne d’approvisionnement), j’ai une position contraire - choquant ! - qui pourrait surprendre par sa simplicité.

Don Draper, de Mad Men, est assis à un bureau dans un entrepôt animé. Il regarde dans une boule de cristal pendant que d'autres placent des boîtes de stocks sur des étagères.

Au lieu de faire des prédictions sur de grandes perturbations technologiques1, mon point de vue est très modeste : 2025 sera l’année où l’expertise (et les experts) de la supply chain moderne sera officiellement reconnue. Ce que je veux dire par là, bien sûr, c’est le rôle du Supply Chain Scientist. Mon raisonnement est assez simple : la technologie n’est aussi bonne que l’expert qui la manipule.

Un exemple : le télescope spatial Hubble (HST) a autrefois capturé des données suggérant que certaines des premières étoiles des galaxies les plus lointaines semblaient être plus anciennes que l’univers lui-même - une découverte qui, si elle était vraie, aurait bouleversé les fondements de la théorie cosmologique. Ce résultat surprenant a ensuite été attribué à des erreurs de traitement des données et à des hypothèses dans les modèles utilisés pour interpréter les observations. Il n’a pas été résolu par l’IA ou les algorithmes, mais par l’expertise humaine (sous la forme d’astronomes qualifiés). Leur compréhension approfondie des instruments, des données et du cadre théorique leur a permis de recalibrer les modèles et de corriger les erreurs.

Cet exemple souligne le rôle essentiel de la surveillance humaine dans l’interprétation même des données astronomiques les plus avancées. Bien que la plupart de ce que fait HST soit automatisé, les algorithmes sont conçus et supervisés par des experts, dont les talents et la pensée critique restent indispensables pour interpréter les résultats et maintenir notre compréhension du cosmos. Bien que la science de la supply chain puisse sembler insignifiante par rapport à l’étude de l’univers, cela ne justifie en aucun cas de l’ignorer.

Pour chaque grande percée technologique dans la supply chain, comme la programmation différentiable, l’optimisation stochastique et la planification dans l’aérospatiale, il y a un expert derrière. Chez Lokad, cet expert est le Supply Chain Scientist : la personne responsable, en termes simples, de s’assurer que chaque décision de la supply chain prise par un client est financièrement sensée.

Par décision, j’entends “tout ce qui entraîne l’allocation d’une ressource financière”. Les exemples courants incluent l’achat d’une unité de stock, son allocation, son regroupement, sa remise, son transport, son retour, etc. Par financièrement sensée, j’entends “le choix le plus intelligent qu’un client puisse faire avec cette ressource financière (par exemple, 1 $) à ce moment précis, par rapport à toutes les autres options réalisables disponibles pour cette même ressource financière”.

La supply chain, dans son essence, consiste à prendre de meilleures décisions lorsqu’on est confronté à des quantités énormes d’options (en présence d’incertitude future). C’est ce que font quotidiennement les scientifiques de la supply chain de Lokad, et, en 2025, je prédis que ce rôle essentiel (et d’autres similaires) obtiendra une reconnaissance bien plus grande au sein de la communauté en général.

En conclusion, quelqu’un que je connais a déjà fait remarquer que la pratique de la supply chain est dans les bas-fonds, mais en 2025, je ferai de mon mieux pour m’assurer qu’elle, tout comme le télescope spatial Hubble, regarde au moins les étoiles2.


  1. Les réflexions de Sam Altman pour 2024, ainsi que ses prédictions optimistes pour 2025, peuvent être consultées ici. En particulier, la phrase “nous sommes maintenant confiants de savoir comment construire une IA générale comme nous l’avons traditionnellement comprise. Nous pensons qu’en 2025, nous pourrions voir les premiers agents d’IA ‘rejoindre la main-d’œuvre’ et changer matériellement la production des entreprises” se distingue par son ambition impressionnante. ↩︎

  2. Le lecteur perspicace aura remarqué que, en publiant cet article même, j’ai tenté de valider ma propre prédiction. À cela, je réponds “ce que je n’ai pas en modestie, je le compense en prophétie.” ↩︎