- Les Niveaux de Maturité Digitale en 2024
- État des Lieux Actuel et Perspectives d'Avenir
- Le Rôle Croissant de l'IA et du Machine Learning
- L'Émergence de la Decision Intelligence
- Conclusion
En 2024, une étude menée par Bain & Company a révélé des avancées significatives dans la transformation digitale des retailers, mais également des défis persistants. Cette étude montre que les entreprises les plus avancées en termes de maturité digitale sont huit fois plus susceptibles de gagner des parts de marché que celles qui sont en retard (Bain).
Les Niveaux de Maturité Digitale en 2024
L'étude identifie quatre stades d'évolution de la maturité digitale des supply chains :
- Automatisation manuelle et non récurrente
- Analytique par événements importants
- Système avancé de prédiction continu
- Autonomie complète grâce au machine learning
Les entreprises aux niveaux 1 et 2 nécessitent encore beaucoup d'efforts humains et sont plus vulnérables aux imprévus. En revanche, les niveaux 3 et 4 permettent de prédire et d'anticiper les besoins en temps réel, garantissant ainsi une chaîne d'approvisionnement autonome même en cas de perturbations majeures.
État des Lieux Actuel et Perspectives d'Avenir
Selon l'étude de Medallia, environ 60 % des retailers expriment une volonté d'atteindre un niveau de maturité supérieur dans les trois prochaines années. De plus, près de 45 % des retailers utilisent désormais des systèmes avancés de prédiction en continu, et 35 % visent une autonomie complète de leur supply chain d'ici 2026 (Medallia) (Broadridge).
Le Rôle Croissant de l'IA et du Machine Learning
Le besoin croissant de solutions prédictives est accentué par la complexité de l'adaptation à un environnement de plus en plus volatile. Les solutions prédictives permettent d'optimiser divers aspects stratégiques tels que les prix, les finances, les demandes et les approvisionnements, ainsi que la planification des inventaires. L'adoption de l'IA et du machine learning est en hausse, permettant une meilleure anticipation et réactivité aux changements de marché.
L'Émergence de la Decision Intelligence
L'étape suivante après les prévisions de vente basées sur le machine learning est l'adoption de la Decision Intelligence. Cette technologie va au-delà des prévisions en intégrant des contraintes métier, des règles spécifiques et des objectifs pour fournir des recommandations stratégiques. Elle aide les équipes de la supply chain à gérer divers cas d'usage tels que :
- Gestion des stocks : Optimisation des niveaux de stocks pour éviter les ruptures et minimiser les coûts.
- Slotting : Organisation optimale des entrepôts pour maximiser l'efficacité.
- Achats et approvisionnements : Prise de décisions éclairées sur les quantités et les timings des commandes.
- Réapprovisionnement : Automatisation des commandes de réapprovisionnement basées sur des données en temps réel.
Les logiciels de Decision Intelligence remplacent les processus décisionnels complexes traditionnellement basés sur des tableurs Excel ou des systèmes internes souvent limités. Ils permettent de simplifier et d'optimiser les décisions en offrant des analyses et des recommandations précises et actionnables, ce qui est essentiel pour rester compétitif dans un marché en constante évolution.
Conclusion
Depuis 2020, le secteur du retail a réalisé des progrès significatifs en matière de transformation digitale. L'adoption de technologies avancées comme l'IA, le machine learning et la Decision Intelligence est essentielle pour répondre aux défis actuels et futurs, et pour assurer une supply chain résiliente et réactive. Les entreprises doivent continuer à investir dans ces technologies pour rester compétitives et capables de s'adapter rapidement aux évolutions du marché.
Pour plus de détails, vous pouvez consulter les études de Medallia et Bain & Company sur leurs sites respectifs (Medallia) (Bain)
