Publié : 17 juin 2025
Temps de lecture : 4 min
Analyse prédictive de la chaîne d'approvisionnement L'adoption de l'IA continue d'augmenter puisque 62% des entreprises la mettent en œuvre pour le suivi et la mesure du développement durable. Le secteur est confronté à un paradoxe intéressant. Le marché mondial de la gestion de la chaîne d'approvisionnement passera de 23,58 milliards de dollars en 2023 à 63,77 milliards de dollars en 2032, et pourtant les entreprises se heurtent à un problème fondamental : la mauvaise qualité des données.
L'IA et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement créent des avantages indéniables. Les entreprises qui utilisent l'IA dans leurs opérations de chaîne d'approvisionnement réduisent leurs coûts de 20% et augmentent leur chiffre d'affaires de 10%. Les solutions d'analyse prédictive pour les chaînes d'approvisionnement offrent un grand potentiel, mais elles ont besoin de données de haute qualité pour bien fonctionner. Nos recherches révèlent que des données dispersées dans d'anciens systèmes nuisent à la performance des applications d'analyse de la chaîne d'approvisionnement. Les modèles GenAI permettront de générer 25% de rapports KPI d'ici 2028, mais de nombreuses entreprises ne peuvent pas tirer pleinement parti de ces avancées en raison de problèmes liés à la qualité des données.
Une étude révèle que les lacunes en matière de qualité des données compromettent l'analyse prédictive
"Vous pouvez avoir tous les outils les plus sophistiqués, mais si la qualité de vos données n'est pas bonne, vous n'irez nulle part. - Thomas C. Redman, Expert en qualité des données, connu sous le nom de "Data Doc", auteur et consultant
Une étude montre qu'il existe un fossé important entre les ambitions de l'IA et la réalité des données dans les chaînes d'approvisionnement. Un nombre surprenant de 81% de professionnels de l'IA déclarent que leurs entreprises ne gèrent pas très bien les problèmes liés à l'IA. les problèmes de qualité des données. Les entreprises continuent d'investir massivement dans les technologies d'analyse prédictive sans résoudre ces problèmes fondamentaux.
La différence entre la perception et la réalité soulève de sérieuses inquiétudes. Environ 90% des professionnels des données de niveau directeur ou gestionnaire pensent que la direction de leur entreprise n'accorde pas suffisamment d'attention aux problèmes de qualité des données. Ce décalage entre les équipes opérationnelles et les dirigeants crée un dangereux angle mort dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement est confrontée à des problèmes courants de qualité des données, tels que des points de données manquants, des capteurs cassés ou mal réglés, des mappages de données incomplets, des systèmes incompatibles et des limitations architecturales. Ces problèmes s'aggravent dans les environnements de fabrication où les capteurs travaillent dans des conditions physiques difficiles.
La mauvaise qualité des données porte un coup dur aux entreprises sur le plan financier. Des études montrent que les organisations typiques perdent entre 8% et 12% de chiffre d'affaires à cause de problèmes de qualité des données. Les entreprises de services peuvent dépenser jusqu'à 40% à 60% de plus. Cela représente des milliards de dollars de pertes annuelles dans tous les secteurs d'activité.
Les problèmes de qualité des données nuisent directement aux capacités de prévision. Les recherches de McKinsey montrent que les modèles statistiques de la chaîne d'approvisionnement utilisant des données de haute qualité peuvent permettre d'économiser 3-8% en termes de coûts. Les modèles produisent des résultats peu fiables et gaspillent de l'argent lorsque les données sont défectueuses.
Ces problèmes perdurent puisque seulement 15% des personnes font confiance à leurs systèmes pour produire des données propres et fiables. La situation ne cesse d'empirer - 20% de répondants supplémentaires en 2018 ont passé plus d'un quart de leur journée à chercher des données par rapport à l'année précédente.
Les entreprises sont confrontées à une situation difficile. Près de la moitié (47%) des professionnels de l'IA craignent que leur entreprise ait investi trop d'argent dans des modèles d'IA qui ne fonctionnent pas bien. Cela les oblige à repenser leur approche de l'analyse prédictive. Même les projets sophistiqués d'analyse de la chaîne logistique continueront à échouer s'ils ne règlent pas d'abord les mécanismes de la qualité des données.
Pourquoi l'analyse prédictive dépend de données de haute qualité
Le principe "garbage in, garbage out" définit le fonctionnement de l'analyse prédictive de la chaîne d'approvisionnement. Les modèles d'IA ne peuvent pas fournir de résultats fiables sans données de haute qualité. Les organisations ne capturent que 56% de leurs données potentiellement précieuses. De ces données capturées, 77% s'avèrent redondantes, obsolètes, insignifiantes ou complètement non classifiées. Il ne reste donc que 23% de "bonnes données" disponibles pour les processus métier pilotés par l'IA.
Les silos de données constituent un obstacle majeur au bon fonctionnement de l'analyse prédictive. Les équipes de la chaîne d'approvisionnement travaillent souvent de manière isolée et prennent des décisions sur la base d'informations obsolètes et statiques. Leur confiance et leur précision en pâtissent dans le processus de prise de décision. Les nouvelles solutions achetées sans plans d'intégration appropriés ne parviennent pas à communiquer entre elles. Cela crée des goulets d'étranglement tout au long de la chaîne d'approvisionnement.
Les problèmes de qualité qui affectent l'analyse prédictive sont les suivants :
Valeurs manquantes qui faussent les prévisions en excluant des informations importantes
Formats incohérents d'un système à l'autre, ce qui entraîne des erreurs lors de l'analyse
Erreurs de mesure qui introduisent du bruit dans les relevés des capteurs
Problèmes de pertinence temporelle lorsque des données provenant d'événements atypiques faussent les prédictions
Les modèles prédictifs ont besoin de données historiques ou réelles pour repérer des modèles et créer des prévisions. Les prédictions du modèle deviennent peu fiables, quelle que soit la sophistication de l'algorithme, lorsque les données d'entrée présentent des failles (erreurs, incohérences ou lacunes).
La mauvaise qualité des données a des répercussions financières sur les entreprises. Elle entraîne une surproduction, des stocks excédentaires, des coûts de détention plus élevés et des ventes perdues. La qualité des données de la prévision de la chaîne d'approvisionnement affecte directement l'optimisation des stocks, la détection de la demande et les capacités de gestion des risques.
Les données de la chaîne d'approvisionnement doivent être précises, détaillées et correctement gérées pour découvrir tout le potentiel de l'analyse prédictive. Les équipes doivent surveiller, affiner et normaliser les ensembles de données en permanence tout en éliminant les erreurs et les valeurs aberrantes. Oui, il est préférable de mettre en place des contrôles de qualité des données dès le début. Cela permet de réduire la dette technique et de minimiser le risque d'un recyclage coûteux des modèles par la suite.
Les entreprises qui souhaitent exploiter pleinement le potentiel de l'analyse prédictive de la chaîne logistique doivent se concentrer sur l'intégration des données. Cela permet d'éliminer les silos et de s'assurer que les équipes ont accès à des informations en temps réel plutôt qu'à des rapports obsolètes.
Ce que les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent faire pour améliorer la qualité des données
"Si vos systèmes actuels vous fournissent des rapports inexacts, investir dans le big data signifie-t-il que vous obtiendrez toujours des rapports inexacts, mais avec davantage de données ? - Dave Waters, Leader d'opinion et éducateur dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement et de l'IA
La gouvernance des données est l'élément vital d'une analyse prédictive réussie de la chaîne d'approvisionnement. Les responsables de la chaîne d'approvisionnement confrontés à des problèmes de qualité devraient commencer par identifier leurs systèmes actuels, notamment les systèmes de gestion des transports (TMS), les systèmes de gestion des entrepôts (WMS) et les ERP. Un inventaire approfondi de ces systèmes révèle les silos de données et les schémas de flux d'informations entre eux.
Des politiques solides en matière de gouvernance des données constituent une avancée cruciale. Les organisations doivent définir clairement les rôles et les responsabilités en matière de propriété, de sécurité et de confidentialité des données. Ces politiques doivent spécifier la propriété des données, les méthodes de collecte, le stockage et les directives d'utilisation. Les entreprises dotées d'une solide communication interfonctionnelle réagissent 30% plus rapidement aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement que celles qui opèrent en vase clos.
Les responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent se concentrer sur ces stratégies de validation pour garantir l'exactitude des données :
Audits réguliers et procédures de validation pour vérifier les données aux points d'entrée
Nettoyage des données pour supprimer systématiquement les informations obsolètes ou incorrectes
Des processus de validation structurés qui comprennent la vérification de la structure, de la qualité et de l'éligibilité des données.
L'élimination des cloisonnements organisationnels dépend fortement des équipes interfonctionnelles. Une étude de McKinsey montre que les entreprises dont les opérations de la chaîne d'approvisionnement sont fortement intégrées atteignent des taux d'efficacité supérieurs de 20% à ceux des structures fragmentées. Les équipes composées de membres issus de plusieurs domaines fonctionnels contribuent à créer une communication directe entre les départements.
Les solutions d'analyse d'usine intelligente peuvent relier les systèmes ERP/MRP aux équipes individuelles. Cela permet de s'assurer que tout le monde travaille avec des informations identiques et mises à jour. L'intégration permet de créer des rapports et des tableaux de bord centralisés qui offrent une analyse des données à la minute près des paramètres clés.
La formation des employés aux meilleures pratiques de gestion des données est tout aussi importante. Les organisations devraient investir dans des programmes qui enseignent aux scientifiques des données les principes de la chaîne d'approvisionnement et aux professionnels de la chaîne d'approvisionnement la science des données.
Les organisations qui accordent la priorité à la qualité des données peuvent réduire les risques et les coûts opérationnels de 60%. Cette approche a fini par transformer l'analyse prédictive de la chaîne d'approvisionnement d'une promesse en un puissant outil de prise de décision.
Conclusion : Les Qualité des données Un impératif pour la réussite de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement
Notre analyse montre que la qualité des données est essentielle pour que l'analyse prédictive de la chaîne d'approvisionnement fonctionne. Le marché pourrait atteindre 63,77 milliards de dollars d'ici 2032, mais les entreprises ne gèrent pas très bien les problèmes de qualité des données de base qui empêchent l'IA d'atteindre son plein potentiel. Bien entendu, 81% des professionnels de l'IA considèrent la qualité des données comme leur plus gros problème, ce qui montre à quel point ce problème touche tous les secteurs d'activité.
L'argent est en jeu. Une mauvaise qualité des données coûte aux entreprises entre 8 et 12% de leur chiffre d'affaires, et les sociétés de services peuvent gaspiller jusqu'à 60% de leurs dépenses à cause de ces problèmes. Néanmoins, les responsables de la chaîne d'approvisionnement qui font de la qualité des données leur priorité avant de se lancer dans l'analyse avancée peuvent trouver des solutions.
Une bonne gouvernance des données est la meilleure protection contre les problèmes de qualité. Des audits réguliers, le nettoyage des données et des processus de validation bien conçus permettent d'établir des bases analytiques fiables. Les équipes qui travaillent avec plusieurs départements renforcent leur engagement en abattant les murs qui divisent les informations vitales de la chaîne d'approvisionnement.
Les responsables de la chaîne d'approvisionnement qui s'attaquent à ces problèmes de qualité des données avant d'investir massivement dans l'IA prennent un réel avantage sur leurs concurrents. Le chemin vers des données de qualité nécessite du temps et de l'argent, mais les solutions d'IA bien conçues peuvent réduire les coûts de 20% et augmenter le chiffre d'affaires de 10%. Les professionnels de la chaîne d'approvisionnement qui souhaitent apprendre à mieux gérer les données peuvent trouver des outils spécialisés sur le site web d'eMoldino.
La qualité des données importe plus que les algorithmes d'IA sophistiqués pour que l'analyse prédictive soit couronnée de succès. Les entreprises qui comprennent ce fait et agissent en conséquence remodèleront leurs chaînes d'approvisionnement pour passer d'opérations réactives à des opérations prédictives capables de mieux gérer notre marché mondial complexe.
A propos de l'auteur
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