Jumeau numérique : pas mieux que l’IA pour clarifier les schémas logistiques complexes
Co-animé par Jacques-Antoine Gros, partner de l’éditeur du jumeau numérique Weenlo, l’atelier-débat des Supply Days des 16 et 17 octobre à Deauville sur les jumeaux numériques a permis de comprendre comment intégrer les contraintes opérationnelles, fiabiliser et connecter la donnée, mesurer le ROI d’un jumeau numérique et lever les freins humains et SI.
Les trois points clés du débat • Sécuriser et normaliser la donnée (internes + prestataires) avant d’automatiser. • Relier chaque scénario à des KPI et à un processus pour passer du POC au déploiement. • Former et sponsoriser : l’appropriation métier prime sur la prouesse technique.
Big Data et puissance de calcul au service d’une prise de décision humaine
Intégrer « un maximum de contraintes » n’est pas une promesse magique : c’est de la recherche opérationnelle appliquée, frugale et explicable, au service de la décision.
« On ne parle pas de machine learning ici : pour modéliser des flux, ce sont des solveurs d’optimisation, sobres en calcul, qui traitent des centaines de paramètres mieux que nous à la main. »
« Le jumeau numérique, c’est la simulation augmentée : on réplique le système et on ajoute l’optimisation pour arbitrer coût, service, robustesse et capacité. »
« L’outil reste un bac à sable de décision : il compare des scénarios et propose, mais l’exécution et le choix final restent humains. »
La puissance ne sert que si elle éclaire des arbitrages concrets et comparables
La donnée fait la différence : sans socle minimum et interconnexions maîtrisées, le jumeau devient une belle maquette sans usage.
« Les besoins sont simples mais non négociables : origine, destination, volumes, tarifs, capacités, règles ; le reste, l’outil le calcule. »
« API quand c’est possible, import quand il faut : on privilégie des schémas sobres, puis on durcit l’alimentation à mesure que la qualité s’améliore. »
« Avec les transporteurs, la clé est la normalisation : mêmes formats et mêmes définitions, sinon la comparaison vire au débat politique. »
Sélectionner des données pertinentes, traçables et partageables
Côté ROI, la courbe est classique : coût d’entrée pour modéliser, puis coût marginal quasi nul pour tester des options à fort impact.
« Une fois le modèle validé sur le réel, on change quelques variables et on évalue instantanément consolidation d’entrepôts, plans de transport, niveaux de stock. »
« Le ROI ne vient pas de la 3D mais des décisions : réduire des kilomètres à vide, lisser les pics, décaler un cut-off, mutualiser un maillage. »
« Le gain existe quand les KPI sont rattachés aux processus ; sinon, on s’arrête au POC qui remplace deux tableurs… et ne passe jamais à l’échelle. »
Le jumeau utile est celui qui modifie des règles d’allocation, pas celui qui se contente de visualiser des fourmis sur un plan.
Lever les freins : silos SI, défiance envers la donnée partagée, sécurité, et appropriation par le terrain
« On rassure avec une gouvernance claire : hébergement souverain quand c’est possible, étanchéité des espaces clients et règles d’usage formalisées. »
« Le passage du POC à l’industrialisation demande sponsor, acculturation et owners de la donnée ; sans ça, l’outil reste un démonstrateur. »
« On ne sort pas le bazooka pour tuer une mouche : on cible des cas précis où l’optimisation change la décision, sinon on reste sur des méthodes simples. »
Pragmatisme et sobriété guident les projets crédibles, loin du buzzword et près des opérations.
Les participants insistent sur l’explicabilité : il faut comprendre pourquoi un scénario l’emporte, sinon la résistance du terrain bloque l’adoption et l’outil reste théorique. En filigrane, un consensus : le jumeau numérique n’est pas une mode mais un moyen sobre d’éclairer des arbitrages complexes, à condition d’avoir la donnée juste, des règles claires et une organisation qui s’en saisit.