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‘‘Cartographier les données nécessaires à l’atteinte de son objectif ’’
Fabien PETITJEAN

F. PETITJEAN, Senior Solutions Consultant chez DESCARTES

Interview réalisée le jeudi 22 décembre 2022 par Frédéric LEGRAS, Directeur du Portail FAQ Logistique dans le cadre du dossier : « Comment maîtriser la visibilité de sa Supply Chain ? »

Je pense qu’on peut identifier 3 enjeux principaux :

• Améliorer l'efficience opérationnelle. En bénéficiant d’une meilleure visibilité sur les maillons de sa Supply Chain, il devient possible de mesurer précisément sa performance et de mieux contrôler ses opérations.
• Améliorer la satisfaction client. Le partage de données avec les différentes parties prenantes permet de détecter les anomalies, de trouver des solutions adéquates et de maintenir les destinataires informés, ce qui joue favorablement sur l'expérience client.
• Améliorer la marge opérationnelle. En étant capable de mieux prévoir, il est possible de prendre des décisions tactiques et stratégiques permettant d’optimiser ses coûts et ses ventes : reconfigurer sa supply chain, élaborer des plans adaptés à chaque canal de distribution ou type de clients, etc.

Les entreprises peuvent accorder une importance variable à chacun de ces trois enjeux. Avant de se lancer dans un projet de gestion de données, il est crucial de définir clairement l'objectif principal visé. Cela permettra de cibler les données nécessaires pour atteindre cet objectif de manière efficace.

Par exemple, si le sujet retenu est celui de la marge opérationnelle, il peut être intéressant d’exploiter des benchmarking sur des coûts supply chain. Ce ne sera pas le cas, s’il s’agit d’améliorer la satisfaction client.

Plus généralement, l’identification des informations nécessaires à l’atteinte de son objectif passe à mon sens par une cartographie des données. Il s'agit de pouvoir répondre aux questions suivantes :

• De quelles données ai-je besoin ?
• Où les trouver ?
• Est-ce que la donnée est déjà accessible dans mon organisation ?
• Si ce n’est pas encore le cas, comment la capter ?

Certaines données sont déjà disponibles dans des systèmes informatiques utilisés par l’entreprise (ERP, CRM, solutions Supply Chain). Je pense aux référentiels articles, aux informations clients (contrats, programme de fidélisation, etc.), à certains éléments de transport et logistique, etc.

Il peut s'avérer bénéfique de combiner les données internes de sa supply chain avec des données exogènes provenant de sources publiques ou de prestataires externes, telles que les données météorologiques, les données de trafic, les études concurrentielles, etc. Cela permet d'obtenir une vision plus complète et plus précise de l'environnement dans lequel l'entreprise évolue et d'adapter sa stratégie en conséquence.

Pour bien appréhender les défis et les opportunités qui se posent dans un projet de données, il peut à mon sens être intéressant de se référer aux 5 V du Big Data (Variété, Volume, Véracité, Vitesse et Valeur).

Plus la masse de données sera importante et les sources multiples (fournisseurs, transporteurs, etc.), plus précis seront les indicateurs. Les décisions qui en découleront seront pertinentes et prises plus rapidement : les stocks seront mieux gérés, les délais d’approvisionnement et de livraison réduits, etc.  Croiser des informations provenant de différents systèmes permettra également d’améliorer la fiabilité des analyses.

Je pense qu’il existe 4 points majeurs à mettre sous contrôle :

• L'accessibilité des données est un élément clé. Les informations pertinentes peuvent être dispersées dans différents points de la chaîne d'approvisionnement, il est donc nécessaire de les collecter, de les normaliser et de les compiler. Il existe de nombreuses solutions de gestion de données disponibles aujourd'hui, notamment dans le cloud, qui peuvent aider à faciliter cet accès.
• L’utilisation des bons outils pour traiter les informations collectées. Bien que de nombreuses entreprises continuent d’utiliser Excel comme base de données, la solution n’est pas suffisamment robuste pour une exploitation avancée des données. Il est nécessaire d'utiliser une plateforme de gestion de données plus performante, capable de traiter des volumes importants de manière efficace et sécurisée. Il est indispensable que la plateforme soit redondée, pour éviter toute perte, et qu'elle soit hébergée dans plusieurs datacenters pour garantir un haut niveau de sécurité. Il convient également de considérer les risques liés à la sécurité, en particulier lorsque les données traitées sont sensibles. Je pense en particulier aux informations sur les clients ou les adresses de livraison. Il est donc crucial de s'assurer qu'il n'y a pas de risque de fuite ou de corruption des données, et de mettre en place des mesures de sécurité appropriées pour protéger les informations contre les attaques qui visent à les voler, les corrompre ou à les rendre inutilisables.
• La capacité à challenger la qualité des données.  Garantir leur exactitude et le fait qu’elles soient bien à jour doit permettre de s’assurer que les conclusions tirées ne seront pas erronées. Il est également possible que sans être fausses, certaines données soient déstructurées ou incorrectement liées, c’est alors l'automatisation des processus qui est freinée.
• La conduite du changement. Avec un système de gestion de données performant, les collaborateurs ne sont plus uniquement concernés par les seules tâches opérationnelles. Leur rôle est élargi puisqu’ils doivent en quelque sorte devenir des superviseurs, des décideurs sur la base d’alertes et de préconisations mises en évidence par le système. Il convient donc de faciliter la transition vers ces nouveaux rôles pour maximiser les avantages liés à l'utilisation des données.

Tout dépend de leur taille. Les plus modestes ont toujours besoin de notre support ou de celui d’intégrateurs pour effectuer le mapping de leurs données.

Pour les plus grandes, les choses ont beaucoup évolué ces deux dernières années. Dans les phases d’appels d’offres, elles souhaitent de plus en plus exploiter les données à travers leurs propres services de Business Intelligence. Nombre d’entre elles ont même constitué des équipes de Data Analysts.

Globalement, nos solutions vont tourner autour de la collecte des données, de leur exploitation, de leur analyse et de leur transfert. 

Pour la collecte, nous proposons des portails web, des applications mobiles, de l'intégration de systèmes plutôt hardware (télématique, trackers, systèmes Bluetooth sur des conteneurs aériens).

Pour l’exploitation, notre plateforme de visibilité temps réel Macropoint permet par exemple de suivre la localisation de la marchandise et de réestimer les heures d'arrivée d'un moyen de transport en fonction d’éléments tels que l’état du trafic, les tempêtes pour le maritime, etc.

Sur le volet analyse, nous proposons principalement 2 offres : Descartes Analytics et Datamyne.

Pour le transfert, notre plateforme de connectivité Descartes Global Logistics Network permet de connecter différents partenaires, différents systèmes d'information pour faire transiter la donnée dans un environnement sécurisé.

Descartes Analytics est une solution d’analyse et de reporting. Utilisant la technologie de Business Intelligence Power BI de Microsoft, elle permet de tirer le meilleur parti des données contenues dans les solutions Descartes, mais également tierces.

Les informations sont restituables sous forme de Dashboard. Il est également possible d’obtenir des réponses précises en posant à la solution des questions en langage naturel.

DataMind est une solution d’Intelligence Stratégique utilisée en support d’études transport et d’études concurrentielles.

La solution récupère les déclarations douanières d’import-export depuis des systèmes publics, les compile sous un format structuré et standardisé dans une base de données qui rassemble donc les informations de l'ensemble du commerce mondial. L’utilisation d’algorithmes d’Intelligence Artificielle associée à des systèmes de visualisation des données permet d’extraire et de consulter l’information de manière synthétique pour fournir des éléments stratégiques à nos clients.

Sur certains pays, notamment en Amérique du Nord, les données accessibles grâce aux déclarations douanières sont très précises, c'est-à-dire qu’il est possible de récupérer les produits importés ou exportés, leur valeur, les prestataires, les schémas de transport utilisés (direct, via entrepôts déportés, via plateformes régionales, etc.), les clients, etc. Ces informations valent de l’or pour une entreprise qui souhaite attaquer un nouveau marché.

Sur d’autres zones comme l’Europe, le niveau de confidentialité est plus important. Il est néanmoins toujours possible de connaitre les saisonnalités de flux, les répartitions géographiques, les transitaires utilisés, etc.

Pour l’anecdote, la solution est si puissante qu’elle nous permet en phase d'avant-vente ou sur des premiers workshops d’arriver avec des données précises sur l’activité de notre prospect alors que celui-ci ne nous les a pas communiquées. Il est fréquent que nous ayons en fait plus d’informations sur ses flux que l’entreprise n’en dispose parfois elle-même. Celle-ci ne l’ayant souvent pas de manière structurée, en particulier quand elle passe par un 4PL.

Bio Express

Senior Solutions Consultant chez Descartes depuis 2017, Fabien Petitjean intervient en avant-vente et lors des phases de cadrage, principalement dans le cadre de projets TMS au sens large.

Il a débuté sa carrière dans la logistique automobile au sein du groupe PSA avant d’intégrer le secteur du conseil au sein du cabinet Acsience (groupe Altran) en tant que consultant supply chain.

Il a également évolué chez Mecalux, d’abord en tant que chef de projet WMS puis de responsable offre WMS pour le périmètre France / Belgique.

Avant de rejoindre Descartes, Fabien Petitjean a occupé pendant 7 ans des postes de consultant supply chain puis de chef de produit de la branche transport chez l’éditeur Acteos.

Site Internet de Descartes : http://www.descartes.com