Quatre catalyseurs puissants des chaînes d’approvisionnement prédictives et fiables

La nature des perturbations a changé. Elles ne sont plus épisodiques, mais plutôt systémiques, simultanées et accélérées. L’incertitude géopolitique, la volatilité climatique et l’évolution des attentes des clients influent quotidiennement sur les décisions opérationnelles et stratégiques fondamentales. Dans cette nouvelle réalité, l’agilité à elle seule ne suffit plus. Les chaînes d’approvisionnement doivent désormais s’appuyer sur des prévisions, c’est-à-dire avoir la capacité de voir ce qui se profile plutôt que simplement réagir aux obstacles qui se présentent.

Pour les leaders, cela signifie qu’ils doivent anticiper les perturbations avant qu’elles ne s’installent et posséder une capacité d’adaptation à la fois intelligente et responsable. En résumé, il existe un besoin urgent de passer des chaînes d’approvisionnement réactives à des écosystèmes prédictifs.

Ce changement repose sur quatre catalyseurs : les jumeaux numériques, l’IA agentique, la souveraineté des données et le potentiel émergent de l’informatique quantique.

Diminuer le risque des décisions liées à la chaîne d’approvisionnement grâce aux jumeaux numériques

La gestion des chaînes d’approvisionnement a longtemps été linéaire. Pourtant, elles constituent des écosystèmes dynamiques et interdépendants. Les jumeaux numériques tiennent compte de cette réalité en fournissant de façon continue une réplique virtuelle mise à jour des activités de la chaîne d’approvisionnement, ce qui permet aux organisations d’effectuer des simulations, des tests et des ajustements en temps réel.

Les jumeaux numériques sont essentiels dans les chaînes d’approvisionnement commerciales pour la modélisation des risques liés au fournisseur, la mise à l’essai de scénarios de reconfiguration et l’optimisation des opérations de logistique avant le déploiement d’un changement. Ils permettent d’explorer les possibilités sans exposer l’entreprise à des risques réels.

Au sein du secteur public, où les chaînes d’approvisionnement fournissent des services essentiels dans les domaines de la santé, de l’énergie ou des interventions d’urgence, cette capacité est tout aussi capitale. Les gouvernements et les institutions du secteur public peuvent se servir des jumeaux numériques pour se préparer à une explosion démographique, simuler la demande énergétique ou encore répéter une réaction en cas de crise, et ce, sans mettre les citoyens ou les infrastructures à risque.

Pour être efficaces, les jumeaux numériques doivent reposer sur des données opérationnelles exactes et être continuellement mis à jour. En procédant à une mise en œuvre rigoureuse, cet outil de visualisation devient alors un moteur stratégique pour des perspectives prédictives et une certitude opérationnelle.

Utiliser l’IA agentique pour assurer une capacité de réaction responsable

L’IA, à l’origine un processus d’automatisation fondée sur des règles, est en train d’évoluer pour devenir un système agentique, c’est-à-dire que l’IA est capable de percevoir, de prendre des décisions et d’agir en temps réel. Cette évolution est particulièrement significative dans les chaînes d’approvisionnement.

En ce qui concerne les chaînes d’approvisionnement commerciales et citoyennes, les agents d’IA peuvent jouer un rôle clé dans la gestion des décisions en temps réel, par exemple en réacheminant les biens essentiels lors d’une catastrophe naturelle ou en déclenchant le réapprovisionnement d’urgence des stocks selon les perspectives prédictives. Outre l’efficacité, l’objectif est de favoriser une capacité de réaction responsable.

Toutefois, ce changement exige une confiance fondée sur la transparence, l’explicabilité et une surveillance humaine rigoureuse. Les systèmes d’IA doivent accompagner le travail des professionnels chevronnés afin d’améliorer la démarche décisionnelle humaine, et non de la remplacer. Pour ce faire, il convient d’intégrer des cadres qui définissent les rôles des agents IA, les limites de leurs capacités et la procédure de signalement des exceptions.

Les données de bonne qualité demeurent fondamentales au succès. L’IA agentique ne peut remplir sa fonction sans avoir accès à des renseignements exhaustifs en temps réel dans tout l’écosystème. Les organisations qui souhaitent déployer l’IA à grande échelle doivent d’abord évaluer leur maturité en matière de partage des données et d’intégration, et ce, dans le respect de la souveraineté et de la sécurité.

Préserver la confiance et la résilience grâce à des données souveraines et partageables

L’IA, même la plus avancée, n’est aussi efficace que les écosystèmes dans lesquels elle est intégrée. À cet égard, il subsiste une lacune importante. Selon la plus récente étude La voix de nos clients CGI, 94 % des hauts dirigeants ont défini une stratégie de transformation numérique, mais seulement 41 % en retirent les résultats escomptés. L’un des principaux obstacles est le faible taux de partage des données en temps réel entre les partenaires de l’écosystème. Sans une visibilité conjointe, la collaboration devient aléatoire.

Les écosystèmes de partage de données donnent une vision unifiée des activités, des gouvernements locaux aux fournisseurs mondiaux. Ils transforment la fragmentation en prévisions, ce qui permet aux parties prenantes d’anticiper les perturbations, d’optimiser les ressources et de prendre des décisions unifiées.

Grâce à l’intelligence artificielle, aux jumeaux numériques et aux modèles prédictifs, les chaînes d’approvisionnement passent de la réactivité à la prédictivité. Par exemple, les vaccins peuvent être réacheminés avant les pénuries, la nourriture peut être redistribuée avant la date de péremption et les infrastructures peuvent être protégées en prévision des phénomènes climatiques.

Mais une transparence accrue implique de grandes responsabilités. Où sont stockées les données? Qui les contrôle? Quelles lois s’appliquent en cas de problème?

À ce stade, la souveraineté des données devient un facteur stratégique plutôt qu’une simple question de conformité. Il devient essentiel de contrôler où et comment les données sont stockées, particulièrement au sein des chaînes d’approvisionnement citoyennes, dans lesquelles les systèmes doivent gérer des données personnelles sensibles et relatives aux infrastructures. Si les données transitent sans protection, des écosystèmes entiers peuvent devenir vulnérables.

Il serait possible de constater non seulement des risques liés à la conformité, mais aussi un effondrement opérationnel et une perte de confiance des citoyens

La souveraineté des données permet de garantir que ces renseignements restent soumis aux lois et aux cadres de gouvernance du pays ou de la région d’origine. En Europe, les politiques comme le Règlement sur les données* et le Règlement relatif à l’espace européen des données de santé renforcent l’importance de conserver les données des citoyens dans des juridictions reconnues comme adéquates. Le but n’est pas de limiter le progrès, mais plutôt d’encadrer la souveraineté des données de manière responsable.

La souveraineté des données représente le fondement du lien de confiance pour les grands réseaux publics de chaînes d’approvisionnement qui procurent, entreposent, transportent et distribuent les biens et les services essentiels. Lorsque les données sont traçables, régies et protégées, le lien de confiance est préservé et la résilience se voit renforcée.

Grâce au stockage des données à l’échelle locale et à un partage contrôlé et basé sur des normes, les organisations peuvent :

• Respecter les réglementations nationales et sectorielles sans freiner l’innovation
• Limiter les risques liés à la cybersécurité en réduisant l’exposition et en normalisant l’application
• Protéger les infrastructures essentielles contre l’exploitation
• Bâtir la confiance des citoyens et les encourager à profiter des services axés sur les données

Catena-X est un excellent exemple provenant du secteur automobile. Il met en place un écosystème de données collaboratif et ouvert que les organisations peuvent utiliser pour partager sécuritairement des renseignements standardisés dans l’ensemble de la chaîne de valeur. En adoptant des normes courantes qui favorisent la confiance, permettent l’interopérabilité et accroissent la transparence, Catena-X donne les moyens aux participants de gérer leurs données tout en renforçant la résilience et l’efficacité des chaînes d’approvisionnement. Je vous invite à visionner l’entrevue (en anglais) de ma collègue Helena Jochberger qui porte sur le rôle des écosystèmes de partage de données dans la redéfinition de la résilience de la chaîne d’approvisionnement et la mise en place de stratégies tournées vers l’avenir.

Dans les cas d’urgence réels, les données fiables et opportunes constituent le fondement de la résilience. Alors que les changements climatiques provoquent des phénomènes météorologiques plus fréquents et violents, les perspectives prédictives aident les communautés à s’y préparer, à y répondre et à se rétablir plus rapidement. CGI aide les clients à tirer parti des données pour améliorer la prise de décisions et la gestion des catastrophes. Par exemple, un meilleur traitement de données satellites permet d'améliorer les alertes liées aux ondes de tempête, alors que la combinaison de l’IA et des données d’observation de la Terre contribue à de cartographier les feux de forêt et l’utilisation de données météorologiques en temps réel fait lever automatiquement les barrières pour prévenir les inondations. Apprenez-en davantage au sujet de nos solutions.

Technologie quantique : l’avantage concurrentiel auquel se préparer

Alors que les jumeaux numériques et l’IA redéfinissent les chaînes d’approvisionnement modernes, l’informatique quantique, elle, constitue un catalyseur à plus long terme, mais tout aussi essentiel, de la capacité prédictive.

La promesse de la technologie quantique réside dans sa capacité à résoudre des problèmes liés à l’optimisation et à la simulation qui prendraient des semaines, voire des années, à traiter. Parmi les défis à relever, notons l’optimisation dynamique des itinéraires sur les réseaux mondiaux, la planification de la production écoénergétique et la simulation à grande échelle des perturbations soumises à une multitude de contraintes.

Le secteur commence à reconnaître le potentiel à court terme des applications quantiques pour les chaînes d’approvisionnement. SAP, par exemple, prévoit que la simulation quantique pourrait réduire la planification logistique de plusieurs jours à quelques heures. Les établissements universitaires et les laboratoires nationaux étudient également le rôle de l’informatique quantique dans la planification d’infrastructures résilientes, la reprise après sinistre et l’efficacité de la logistique.

Bien que l’adoption généralisée soit encore loin d’être une réalité, les organisations tournées vers l’avenir se préparent à déterminer les cas d’utilisation, à former les équipes et à intégrer des cadres de gouvernance capables d’évoluer au rythme des capacités quantiques.

Stratégie fondée sur la prévoyance, la responsabilité et la confiance

Il est de plus en plus évident que les défis et les occasions auxquels sont confrontées les chaînes d’approvisionnement commerciales et citoyennes convergent.

Un fournisseur commercial qui fait face à des perturbations commerciales et une agence nationale de santé qui se prépare en vue d’une crise sanitaire peuvent avoir différentes réglementations et structures de financement. Néanmoins, la similitude de leurs besoins opérationnels est remarquable : perspective en temps réel, planification prédictive, échange sécurisé de données et collaboration fondée sur la confiance.

Il est évident que la résilience ne peut plus être renforcée de manière isolée. Elle doit être pensée pour l’ensemble de l’écosystème. Les technologies sur lesquelles porte le présent billet (l’IA, les jumeaux numériques, les plateformes de partage des données et l’informatique quantique) ne sont pas propres à une industrie ou à un secteur particulier. Leur valeur dépend de l’efficacité avec laquelle elles sont intégrées, gérées et alignées sur les objectifs.

Pour les leaders, la résilience relève davantage de l’état d’esprit que des systèmes. Ceux qui fonderont leur stratégie sur la prévoyance, la responsabilité et la confiance seront les mieux placés pour que leurs organisations puissent gérer l’incertitude en toute confiance.

* En anglais