Chaque semaine dans le Podcast Supply Chain by Vekia, nous répondons à vos questions et vous accompagnons dans la transformation de votre Supply Chain pendant la crise du COVID19.
Manuel, quel est ton regard sur le choix de développer les solutions en interne afin de se digitaliser ?
C’est effectivement un sujet important en ce moment puisqu’on se rend compte que les entreprises qui se sont digitalisées sont bien mieux armées pour faire face à la situation actuelle. On le voit avec les entreprises du retail qui ont proposé rapidement un service de Click and Collect, on le voit aussi dans l’industrie où on est obligé de mettre des espaces entre les personnes pour des raisons de santé, il y a besoin de plus d’automatisation parce qu’une partie du personnel ne pouvait pas venir travailler pendant le premier confinement, et pour certains ne peuvent pas pendant le deuxième.
On voit bien que le sujet de la digitalisation est fortement rendu nécessaire par la crise.
Il y a pas mal d’entreprise qui se décide pour le faire en interne, et ce n’est pas forcément une mauvaise idée. Il y a des sujets qui sont au cœur du métier sur lesquels l’entreprise doit s’approprier un minimum de connaissances et de savoir-faire technique sur cette digitalisation. C’est typiquement le cas dans la Supply Chain comme on le voit chez Vekia, il y a un certain nombre de choses qui peuvent être mises en place pour planifier pour organiser le travail avec des outils relativement simples, que les entreprises peuvent faire émerger d’elles-mêmes.
Je dirais que la difficulté à laquelle vont se confronter les entreprises qui vont le faire en interne concerne plutôt la maintenance et la performance à long terme.
Il y a deux grands sujets :
- La maintenance : les personnes qui ont conçu le système en général sont des personnes qui ont un regard technique, informatique, data… Dans la durée, ça ne va pas être facile pour eux de passer d’un rôle de concepteur à un rôle de maintenance, d’entretien, et de support pour les utilisateurs. La première difficulté pour les entreprises est de pérenniser l’énergie initiale afin de la faire vivre dans le temps, la pérenniser, et faire de l’amélioration continue, avec des personnes qui ne sont pas forcément motivées par cette mission ni même formées. Il est important de bien réfléchir le plan à long terme, et de se demander « Comment je vais faire pour entretenir cette solution tout en gardant la maîtrise, en la faisant progresser petit à petit, et en ayant des personnels qui vont pouvoir répondre aux questions de utilisateurs et m’aider à améliorer le process ? »
- D’autre part, on se rend compte que les entreprises qui essaient de faire par elles-mêmes perdent du temps. Tout simplement parce que l’état de l’art sur un domaine particulier avance beaucoup plus vite que beaucoup n’en ont la perception.
Pour la prévision de la demande par exemple, aujourd’hui ce n’est pas très compliqué de faire venir un stagiaire ou une entreprise pour mettre en place des algorithmes de prévision de la demande qui sont relativement performants. Mais est-ce que ce qu’ils vont mettre en place va vraiment répondre à votre enjeu business ?
Cela nécessite une analyse et de l’expérience. Avoir le meilleur algorithme ne fait pas tout, il faut avoir la chaîne de valeur complète, de l’utilisateur, des process, des données, des algorithmes, qui vont faire que ça va être le plus performant pour vous.
Donc c’est intéressant de faire en interne au début pour s’approprier sujet et le comprendre, mais vous pourrez perdre du temps par rapport à des niveaux de performances que vous pourriez attendre et sur lesquels des entreprises concurrentes sont déjà en train de travailler.
Notre constat et qu’il y a besoin d’avoir des acteurs qui permettent à des entreprises de s’autonomiser dans la mesure du possible sur la digitalisation. Mais ces entreprises ont besoin d’aller plus vite en bénéficiant d’une expérience. Elles ont besoin aussi d’un partenaire dans la durée pour faire ce que les équipes ne vont pas savoir faire ou ne pas avoir envie de faire : l’exploitation, le support, la réponse aux utilisateurs etc…
Quand est-ce que développer en interne peut être un bon choix ?
Ça peut être un bon choix lorsque l’entreprise a quelque chose d’unique, par exemple un procédé technique sur lequel elle n’a pratiquement aucune chance de trouver une solution sur l’étagère, ou un partenaire qui va voir le savoir-faire pour traiter ce point. Dans chaque entreprise il y a des sujets uniques.
Pour des sujets qui sont transversaux ou plutôt standard, comme le recrutement assisté par ordinateur ou la gestion des carrières pour les RH, ou des sujets juridiques sur lesquels l’IA peut aider, cela représente une perte de temps et d’argent à mon avis.
Comment procéder si aujourd’hui on a envie de digitaliser sa Supply Chain ?
Il faut se demander quels sont ses enjeux business majeurs, créés par la crise ou non, et à long terme comment faire pour accélérer sûr ces forts enjeux. Sur des sujets Supply Chain ça peut concerner la disponibilité, le BFR immobilisé dans les stocks, des OPEX, des nouveaux modèles commerciaux qu’il faut mettre en place, etc…
Ça part donc de l’enjeu. Ensuite, pour y arriver je pense qu’il faut effectivement se faire accompagner par un partenaire qui est spécialisé sur le sujet, mais aussi embarquer le Top Management qui doit avoir une vision de la bonne façon de faire, et créer une équipe. C’est absolument essentiel. Beaucoup de gens disent « pour faire de l’IA il faut d’abord avoir des Data », certes mais ce n’est peut-être pas ça le plus difficile.
Avoir une équipe pluridisciplinaire, avec des gens qui vont avoir accès aux données, d’autres qui vont connaître le métier, les utilisateurs, les process… Ce sont d’abord des gens qui sont déjà dans l’entreprise qui vont constituer cette équipe dans laquelle on peut faire rentrer aussi de la connaissance technique, en intégrant pas exemple un Data Engineer ou un chef de projet IA qui vont pouvoir piloter cette équipe.
L’écosystème technologique est tellement énorme aujourd’hui qu’on trouve des solutions existantes pour tout faire, quasiment.
La question est « Qu’est-ce qu’on veut faire et qui va le faire ? »
Voir « Podcast Supply Chain by Vekia S2 #4 : Les prérequis à l’automatisation »
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