Selon le rapport Future of Work 2025, réalisé par le Forum économique mondial, les employeurs brésiliens prévoient que les rôles de spécialiste de la transformation numérique, de l'IA etApprentissage automatiqueet dansChaîne d'approvisionnementet la logistique va croître jusqu'en 2030.
Cette croissance comble un grand vide dans le secteur de la logistique et de la gestion des réseaux d'approvisionnement : le manque de compétences techniques pour mettre en œuvre la science des données, qui s'est imposée comme une compétence essentielle pour le secteur.
Avec l'augmentation de la dépendance à des décisions basées sur des informations précises pour améliorer l'efficacité, il devient indispensable d'investir dans des talents internes ou d'embaucher des collaborateurs capables d'appliquer de bonnes pratiques d'intégration, de traitement et d'analyse des données.
Pour réaliser un panorama, la science des données permet une vision détaillée des informations tout au long de toutes les étapes de la chaîne logistique. Les outils analytiques avancés offrent de nombreux avantages : grâce à une analyse approfondie des données, les entreprises peuvent prévoir la demande, gérer les stocks et optimiser les itinéraires, tout en réduisant le gaspillage.
Grâce à ces analyses, il est également possible d'identifier des schémas, des anomalies et des tendances cachées, permettant aux entreprises d'anticiper d'éventuels problèmes et goulets d'étranglement. Ces pratiques augmentent non seulement l'efficacité opérationnelle, mais garantissent également des réponses rapides et précises aux changements du marché et aux besoins internes.
La recherche opérationnelle, à son tour, utilise des méthodes avancées pour résoudre des problèmes complexes et optimiser l'allocation des ressources. Leurs applications couvrent la sélection du site idéal pour les centres de distribution jusqu'à la définition des itinéraires et des niveaux de stock optimaux. Cette approche permet également de simuler des scénarios et d’évaluer l’impact de différentes décisions avant de les mettre en œuvre, en minimisant les risques et en maximisant l’efficacité.
Dans un environnement de plus en plus concurrentiel, maîtriser ces techniques de recherche opérationnelle constitue un avantage stratégique pour les professionnels du secteur. En même temps, la capacité de transformer de grands volumes de données en insights exploitables fait de la science des données une compétence essentielle pour la logistique moderne et la gestion des réseaux d'approvisionnement.
Des défis en cours de route
Bien que prometteuses, ces domaines sont encore relativement nouveaux, et l'un des plus grands défis est l'intégration entre les anciens systèmes informatiques et les nouvelles technologies de science des données. De nombreuses entreprises utilisent encore des outils incompatibles avec des solutions modernes, ce qui complique la collecte et l'intégration de données pertinentes.
Un autre défi est la résistance culturelle aux décisions basées sur les données. De nombreux professionnels préfèrent encore faire confiance à l'expérience et à l'intuition, ce qui nécessite un changement organisationnel initié par la direction, favorisant la valorisation des décisions basées sur des preuves. De plus, la qualité et l'intégrité des données sont essentielles pour éviter les erreurs d'analyse pouvant conduire à des décisions erronées, nécessitant des processus de gouvernance robustes pour garantir des informations précises, complètes et cohérentes.
Malgré ces difficultés, les obstacles peuvent être surmontés grâce à des investissements dans la technologie, la formation et le changement culturel. La science des données et la recherche opérationnelle sont des compétences essentielles pour la logistique moderne, non seulement pour optimiser l'efficacité, mais aussi pour offrir une vision stratégique de l'entreprise. Les entreprises qui exploiteront tout le potentiel de ces disciplines seront mieux positionnées à l'avant-garde de l'innovation et mieux préparées à concurrencer sur le marché.
