Une réflexion sur l'œuvre de Lora Cecere
Au cours des dernières décennies, le “supply chain” a été intégré dans presque toutes les conversations d’entreprise. Il couvre désormais tout, des pénuries de conteneurs aux tableaux de bord des conseils d’administration, de l’automatisation des usines aux pilotes d’IA. Pourtant, lorsque vous examinez les états financiers de la plupart des grandes entreprises, le tableau est édifiant : malgré tout le bruit, beaucoup peinent encore à transformer le capital de roulement, la capacité et la complexité organisationnelle en rendements économiques supérieurs.
Dans ce contexte, j’ai depuis longtemps apprécié la persistance de Lora Cecere. À travers Supply Chain Insights et son travail sur les réseaux de valeur orientés marché et de l’extérieur vers l’intérieur, elle a tenté d’ancrer la discussion dans des chiffres concrets : croissance, marge opérationnelle, rotations de stocks et rendement sur capital sur de longues périodes, comparés entre pairs. Son repère “Supply Chains to Admire” est construit exactement autour de cette idée d’identifier les entreprises qui parviennent à équilibrer croissance, rentabilité et résilience mieux que leurs concurrents.
Dans un essai récent intitulé Supply Chain as Economic Bets in a Market-Driven World, j’ai soutenu que les décisions quotidiennes d’acheter, de fabriquer, de déplacer et de fixer les prix constituent, en réalité, un très grand portefeuille de paris économiques sous incertitude. Certains de ces paris se révèlent payants, d’autres échouent, et l’agrégat de millions de telles décisions finit par apparaître dans le compte de résultat et le bilan. Ce suivi examine la même réalité sous un autre angle : comment cette perspective de paris se rapporte à la propre définition par Cecere d’un supply chain efficace, et en quoi nos vues respectives divergent et se complètent.
J’ai développé ma propre perspective de manière plus systématique dans mon livre Introduction to Supply Chain, notamment dans le chapitre 1 et le chapitre 4. J’y décris le supply chain comme l’art de piloter le flux de biens physiques en allouant des ressources rares — cash, capacité, stocks, temps, attention — de sorte qu’au fil du temps, l’entreprise génère un rendement ajusté du risque supérieur sur ces ressources. Cecere, en revanche, part d’une vision en réseau : elle définit un supply chain efficace comme une prise de décision bidirectionnelle sur les flux allant du client du client au fournisseur du fournisseur, où la valeur se manifeste par des améliorations soutenues de la capitalisation boursière grâce à un tableau de bord équilibré de la croissance, des marges opérationnelles, des rotations de stocks et du rendement sur capital. Son travail empirique, souvent en collaboration avec le milieu académique, prend ce tableau de bord très au sérieux.
Nous regardons le même animal, mais sous des angles différents.
Deux points de vue sur la même discipline
Cecere aime parler des réseaux de valeur orientés marché. Plutôt que de partir des transactions internes — bons de commande, ordres de production, ordres de transfert — elle insiste sur le fait qu’un supply chain efficace doit appréhender le marché lui-même : la consommation en rayon, les stocks de canal, les calendriers de promotion, les signaux sociaux et macro, les contraintes des fournisseurs et les perturbations de la capacité logistique. La planification, dans cette optique, devrait être de l’extérieur vers l’intérieur : elle commence par ce qui se passe du client du client en arrière et orchestre ensuite les réponses à travers l’approvisionnement, la fabrication, la logistique et les décisions commerciales.
De plus, elle superpose une vision financière à long terme. Sa méthode “Supply Chains to Admire” évalue les entreprises par rapport à leurs pairs selon trois dimensions : l’amélioration dans le temps, la performance actuelle et la valeur de marché. Le tableau de bord lui-même est volontairement simple : la croissance des revenus, la marge opérationnelle, les rotations de stocks et le rendement sur le capital investi. Lorsqu’une entreprise parvient à améliorer cet ensemble de métriques plus rapidement que les deux tiers de ses pairs et atteint un niveau absolu élevé, elle l’appelle un leader. En d’autres termes, un supply chain efficace est celui qui, pendant de nombreuses années, laisse ses concurrents derrière lui sur cette frontière multidimensionnelle.
Mon point de vue est plus proche du terrain. Je commence par le moment de la décision. Devons-nous acheter une palette supplémentaire de ce SKU pour cet entrepôt, en prévoyant qu’elle arrivera dans six semaines ? Devons-nous avancer, retarder ou annuler une série de production ? Devons-nous baisser un prix dans un canal particulier demain, ou le maintenir ? Chacune de ces décisions consomme quelque chose de rare — cash, capacité, espace en rayon, goodwill — et crée une exposition à une série de futurs possibles. La plupart d’entre elles sont minimes individuellement, mais en agrégat, elles définissent le profil de risque de l’entreprise et son résultat économique.
Dans cette optique, un supply chain est essentiellement un mécanisme transformant l’incertitude en décisions et les décisions en conséquences financières. Je suis moins intéressé par la beauté d’une cartographie des processus que par la question de savoir si la prochaine décision — et celle qui suit, répétée des milliers de fois par jour — a un sens économique compte tenu de ce que nous savons et de ce que nous ignorons.
Le point de vue de Cecere est d’en haut : elle examine comment une entreprise évolue par rapport à ses pairs sur le tableau de bord sur des horizons de dix ans. Le mien est de l’intérieur : j’analyse si la décision marginale, compte tenu de l’incertitude et des compromis, constitue une bonne utilisation des ressources rares. Ces perspectives ne sont pas opposées. Une entreprise ne peut pas rester longtemps à la frontière si ses millions de décisions quotidiennes sont systématiquement mauvaises. Inversement, une entreprise peut disposer de méthodes de décision élégantes qui sont mal alignées avec sa stratégie et ne jamais atteindre la frontière.
Incertitude, signaux, et l’illusion du plan unique
Là où Cecere et moi sommes peut-être le plus proches, c’est dans notre irritation à l’égard de la planification traditionnelle.
Sa critique vise ce qu’elle appelle la planification de l’intérieur vers l’extérieur. La plupart des entreprises considèrent encore leurs propres commandes et expéditions comme si elles étaient de fidèles représentations de la demande. Pourtant, les commandes sont filtrées et déformées par les promotions, les règles d’allocation, les ruptures de stocks en amont et la politique interne. Les plans qui en résultent sont tardifs, biaisés et souvent aveugles à ce qui se passe réellement sur le marché. La réponse de Cecere consiste à repenser la planification comme un ensemble de processus de l’extérieur vers l’intérieur : détection de la demande à partir des données du marché, traduction de la demande en ce que le réseau peut réaliser, puis orchestration de la demande entre les fonctions.
Dans son récent Outside-In Planning Handbook, elle rend compte de plusieurs années de projets pilotes qui repositionnent la planification autour de signaux externes et de flux de marché à marché plutôt que d’autour des transactions ERP internes. Les bénéfices rapportés incluent un délai réduit pour connaître les changements de la demande et de l’offre, ainsi qu’une réduction significative des effets coup de fouet, les entreprises cessant d’amplifier le bruit via leurs propres processus.
Mon irritation concerne la manière dont les prévisions et les plans sont habituellement traités. Dans de nombreuses organisations, la prévision se limite à un chiffre par période et par article : la quantité la plus probable à être vendue. Ce chiffre devient alors l’ancre pour les plans de production, les plans d’achat, les plans de transfert, les réservations de capacité, etc. Les écarts sont considérés comme des erreurs à expliquer a posteriori.
Cette approche rejette l’information la plus importante : non pas l’estimation centrale, mais l’éventail des futurs plausibles et leurs probabilités. Pour un article donné, les questions qui importent sont : quelle est la probabilité que les ventes du mois prochain soient la moitié du niveau habituel ? Le double du niveau habituel ? Le triple ? À quoi ressemblent les queues de distribution ? Les réponses sont rarement symétriques, et elles sont rarement conformes aux attentes.
Une fois que vous acceptez cela, l’idée d’un plan consensuel unique devient moins convaincante. Au lieu de demander « Quelle est la prévision ? » puis de négocier un plan autour de celle-ci, nous devrions nous interroger : « Étant donné cette distribution des futurs possibles et ces conséquences financières des ruptures de stocks, des excès et des retards, quelles décisions ont du sens ? » La même distribution peut justifier des choix de stocks ou de production très différents en fonction de la structure des marges, de la disponibilité des substituts et des délais de livraison impliqués.
En ce sens, Cecere et moi nous rebellons tous deux contre la même illusion : celle que l’avenir peut être réduit à une seule ligne dans un tableur, et que la tâche principale de la planification est de concilier les points de vue des différents départements jusqu’à ce que tout le monde se mette d’accord sur cette ligne. Sa solution consiste à remettre en question l’origine de l’information et la façon dont elle circule — de l’extérieur vers l’intérieur plutôt que de l’intérieur vers l’extérieur. La mienne est de remettre en question la représentation même de l’incertitude et d’insister pour que les décisions soient calculées à partir de distributions de probabilités complètes et de compromis financiers explicites.
Dans une pratique saine, ces deux préoccupations se rejoignent. Vous souhaitez obtenir de meilleurs signaux du marché et de votre réseau, et vous désirez des modèles qui traitent l’incertitude de manière honnête. Les flux de l’extérieur vers l’intérieur deviennent la matière première d’une prise de décision probabiliste et économiquement fondée.
Technologie, rôles, et ce que les planificateurs devraient réellement faire
Cecere souligne souvent que la pile technologique sur laquelle la plupart des entreprises comptent a été conçue avant tout pour l’efficacité transactionnelle. Les systèmes ERP sont très bons pour enregistrer les commandes, expéditions, factures et réceptions ; ils sont bien moins performants pour vous aider à décider quoi faire ensuite. Ajouter davantage d’interfaces utilisateurs au-dessus de cette pile ne résout pas le problème sous-jacent. Elle plaide pour une refonte de l’architecture axée sur les flux : intégrer des données externes sur la demande et l’offre, construire de meilleures taxonomies, améliorer la visibilité en quasi temps réel et fournir aux utilisateurs métier des outils analytiques plus flexibles et en libre-service.
Ces dernières années, elle a étendu cet argument en proposant un programme pour des supply chains native-AI. L’idée n’est pas simplement de greffer des modèles de deep learning sur des processus existants, mais de repenser les fondations de données, les couches sémantiques et les ateliers de travail de sorte que de nouvelles formes d’AI puissent réellement aider à orchestrer les flux du client du client jusqu’au fournisseur du fournisseur. Parallèlement, elle remet en question le rôle traditionnel du planificateur, notant le décalage entre responsabilité et autorité : les planificateurs portent le blâme des défaillances de service et des excès de stock, tout en manquant du pouvoir de modifier la tarification, la promotion ou la stratégie produit. Dans sa vision, les planificateurs deviennent des orchestrateurs, opérant dans des processus transversaux et de l’extérieur vers l’intérieur plutôt qu’en simples employés alimentant des systèmes déconnectés.
Je conviens que la pile technologique héritée est un obstacle majeur. Mon accent, toutefois, se porte ailleurs. Pour moi, la principale capacité manquante n’est pas une autre couche d’intégration ou un autre tableau de bord ; c’est un moteur de décision.
Par là, j’entends un logiciel qui, de manière récurrente, prend toutes les données et contraintes pertinentes, applique un modèle économique explicite des coûts et des opportunités, puis propose ou exécute des actions concrètes : quels bons de commande passer, quels ordres de production programmer, quels transferts de stocks organiser, quels prix ajuster. Ce moteur doit être programmable par des personnes connaissant le métier, vérifiable au sens où il peut expliquer les décisions passées, et suffisamment rapide pour gérer de gros volumes de décisions dans les délais imposés par les temps de livraison physiques. Il doit également être capable de travailler avec des distributions plutôt qu’avec des prévisions ponctuelles.
Les architectures de l’extérieur vers l’intérieur sont précieuses car elles alimentent un tel moteur avec des informations plus riches et plus opportunes. Mais sans ce moteur, il est facile de se retrouver avec des rapports très sophistiqués et une prise de décision humaine très traditionnelle. Vous voyez plus, mais vous décidez toujours comme avant : en réunions, avec des tableurs, sous la pression du temps.
Le même contraste apparaît lorsqu’on parle d’organisation et de gouvernance. Cecere consacre beaucoup de temps à la sales and operations planning et à d’autres forums transversaux similaires. Ses modèles de maturité décrivent comment le S&OP peut évoluer d’une simple vérification de capacité en un processus d’orchestration axé sur le profit, la demande, et finalement orienté marché. Dans ses récits, le S&OP est l’endroit où les compromis entre les fonctions sont mis en lumière et résolus, et où la perspective de l’extérieur vers l’intérieur trouve une place humaine.
Je partage sa frustration face aux silos fonctionnels et à la manière dont les indicateurs locaux — taux de service ici, taux d’utilisation là, précision des prévisions ailleurs — peuvent détruire la valeur au niveau du système. Là où je diffère, c’est sur l’importance que doit conserver le S&OP, en tant que réunion de planification, une fois la technologie pleinement exploitée. À mon avis, si nous construisons des moteurs de décision robustes, la majeure partie du travail de planification opérationnelle effectué actuellement lors du S&OP devrait disparaître au profit des logiciels. Ce qui devrait subsister, c’est la gouvernance.
Dans ce monde, la tâche principale des dirigeants et des équipes transversales n’est pas de modifier des quantités dans un tableur, mais d’ajuster les règles du jeu : le coût relatif que nous attribuons aux ruptures de stocks par rapport aux excès pour chaque famille de produits, la valeur que nous accordons aux réductions des délais par rapport à l’utilisation de la capacité, les limites que nous imposons à la prise de risques sur des marchés spécifiques, les contraintes que nous acceptons dans les contrats. Ils devraient passer en revue le comportement du moteur de décision, déterminer où il a créé ou détruit de la valeur, puis ajuster en conséquence les paramètres économiques et les hypothèses.
Il s’agit d’un passage de l’établissement du plan à la gouvernance du système. Le plan quotidien devient le résultat émergent de nombreuses petites décisions automatisées ; l’attention humaine se concentre sur la garantie que la logique économique de ces décisions est en adéquation avec la stratégie et l’appétit pour le risque de l’entreprise.
Ici encore, les perspectives de Cecere et les miennes ne sont pas incompatibles mais diffèrent en termes d’accent. Elle se concentre sur l’architecture et les processus transversaux ; je me focalise sur le noyau économique et computationnel que ces processus devraient orienter.
Vers une synthèse pratique
Si vous êtes responsable d’un supply chain de taille importante, il peut être tentant de considérer ces différences comme un choix entre des écoles de pensée. Devriez-vous suivre Cecere et investir dans des processus de l’extérieur vers l’intérieur, des indicateurs orientés marché, et un S&OP repensé ? Ou devriez-vous suivre ma vision des paris sous incertitude et investir dans la modélisation probabiliste et les moteurs de décision ?
Je vous invite à ne pas le cadrer de cette manière.
Cecere’s work is most powerful at the strategic and diagnostic level. It forces uncomfortable questions. Are we, in fact, improving faster than our peers on growth, margin, inventory turns, and return on capital, or are we congratulating ourselves on internal KPIs that do not show up in shareholder value? Are our processes still driven by the inertia of ERP transactions and departmental views, or do we genuinely start from the market and work backward? When she says that a supply chain cannot be built through inside-out processes, that it needs to be market-driven and built from the outside-in, she is summarizing a decade of data that shows how many sectors have actually regressed.
Mon propre travail est plus opérationnel et computationnel. Il se situe dans la question inconfortable : compte tenu de ce que nous savons et de ce que nous ne savons pas sur la demande et l’offre, et compte tenu des conséquences financières de différents types d’erreurs, les décisions que nous prenons chaque jour représentent-elles une utilisation judicieuse de ressources rares ? Sinon, pouvons-nous repenser la logique de ces décisions, l’implémenter dans un logiciel, et laisser ce logiciel gérer la majeure partie du travail de routine ?
En somme, une synthèse pratique pourrait ressembler à ceci.
Au niveau du conseil d’administration et de la direction, vous adoptez un tableau de bord non très différent de celui de Cecere. Vous observez la trajectoire de votre entreprise par rapport à celle de vos pairs en termes de croissance, de marges opérationnelles, de rotations de stocks et de retour sur capital, et vous considérez cette trajectoire comme une vérification externe de la capacité de votre supply chain à générer de la valeur économique sur le long terme. Vous acceptez que des transactions efficaces et de jolis tableaux de bord ne soient pas synonymes d’excellence.
Au niveau architectural, vous organisez les données et les processus de l’extérieur vers l’intérieur. Vous investissez pour observer la consommation réelle, les contraintes réelles et la véritable variabilité dès que possible, et vous concevez des processus qui font circuler l’information de manière bidirectionnelle à travers votre réseau plutôt que de manière linéaire au sein des fonctions.
Au niveau décisionnel, vous remplacez progressivement les plans élaborés à la main et les heuristiques locales par des modèles explicites d’incertitude et de valeur, intégrés dans un logiciel capable de prendre des millions de petites décisions de façon cohérente, de s’expliquer et d’être amélioré au fil du temps. Vous jugez ces modèles non pas sur l’élégance de leur présentation dans un diaporama, mais sur leur impact sur le rendement économique ajusté au risque de l’entreprise.
Enfin, au niveau organisationnel, vous cessez d’exiger des planificateurs qu’ils accomplissent des tâches impossibles avec une autorité incomplète. Vous formez certains d’entre eux en tant que concepteurs et gardiens de la logique décisionnelle elle-même, et vous formez d’autres en tant qu’orchestrateurs chargés de superviser les exceptions, les changements structurels et les compromis interfonctionnels. Les forums de gouvernance évoluent, passant de rituels de construction de plans à des sessions de revue d’un système vivant et automatisé.
D’un point de vue global, le désaccord apparent entre mes opinions et celles de Cecere porte principalement sur l’endroit où concentrer la lumière. Elle insiste pour que nous levions les yeux et regardions vers l’extérieur – les marchés, les réseaux et la performance comparative à long terme. J’insiste pour que nous baissions les yeux et regardions vers l’intérieur – la qualité de la prochaine décision et de celle qui la suit, telle qu’elle est façonnée par un logiciel.
Les deux visions sont nécessaires. Sans la perspective extérieure, axée sur le marché, il est facile d’optimiser des décisions locales et de perdre néanmoins la course à la compétitivité. Sans la perspective économique et probabilistique, il est facile de construire de belles architectures qui n’améliorent pas réellement les paris que l’entreprise prend chaque jour.
Si je devais résumer ma propre position en une seule phrase, ce serait la suivante :
La supply chain, correctement pratiquée, est une discipline économique qui utilise un logiciel pour placer de meilleurs paris dans l’incertitude.
Tout le reste – architectures, processus, tableaux de bord, voire scorecards – devrait être évalué en fonction de leur capacité à faciliter ou à entraver ce savoir-faire très spécifique.
