Le Big Data dans la logistique

7 février 2018

Le secteur de la logistique connait de nombreux changements dû aux nouvelles technologies. Ces dernières permettent d’accélérer l’innovation grâce notamment à l’impression 3D, la réalité augmentée, les drones, les robots ou encore l’économie collaborative. Déjà en 2017 mais encore plus en 2018, le Big Data révolutionnera la logistique.

1. Le Big Data en général

1.1. Définition

Le Big Data, littéralement « grosses données », mégadonnées, ou encore données massives, désigne des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent ce que l’humain ou des outils informatiques « classiques » sont à même d’analyser. Ces données viennent des sources diverses et variées : entreprise, photos, vidéos, web, etc… Le Big Data donne donc à l’être humain la capacité d’exploiter l’ensemble de ces données pour en tirer des informations utiles :

  • Prévoir les nouvelles tendances, les signaux faibles,
  • Repérer des traits communs à travers toutes ces informations afin d’affiner sa stratégie,
  • Prioriser et mieux cibler.

1.2. Le Big Data, déjà en place dans de nombreux domaines d’activité

1.2.1. Le marketing

Le marketing digital (ou webmarketing) a été un des premiers secteurs à utiliser le Big Data à bon escient. Analyser les données de l’utilisateur (avec Google Analytics par exemple, mais aussi avec d’autres outils) permet de cibler et trier ses clients, d’apparaitre dans le navigateur internet de ce dernier au bon endroit, au bon moment. Qui n’a jamais été surpris de voir la bannière d’un site e-commerce apparaitre sur un autre site, quelques jours après avoir consulté un produit ? C’est l’œuvre des webmarketers de ces sites, grandement aidés par le Big Data !

1.2.2. La santé

En France, dans le domaine de la santé, l’exploitation de ces mégadonnées présente de nombreux intérêts : identification de facteurs de risque de maladie, aide au diagnostic, choix et suivi de l’efficacité des traitements, pharmacovigilance, épidémiologie… Elle n’en soulève aujourd’hui pas moins de nombreux défis techniques, humains et pose de nombreuses questions éthiques.

1.2.3. Le BTP

Un secteur tout autre, très différent, mais au final assez proche de la logistique. Le BTP utilise les données massives notamment pour les BIM (Building Information Modeling) pour optimiser des choix techniques et de coûts, optimiser l’économie d’énergie des bâtiments (en identifiant les bonnes et mauvaises pratiques, en faisant un diagnostic pour éviter toute consommation inutile et en recommandant des travaux d’amélioration), ou encore, pour la partie construction, prédire la maintenance des engins de chantier.

2. Le Big Data dans la logistique

2.1. Optimiser les stocks

Le Big Data permet à toute entreprise ayant des stocks physiques et des flux qui varient, d’optimiser ses ventes, ses approvisionnements et donc d’optimiser ses stocks. Certaines entreprises, d’abord à des fins marketing, ont collecté énormément de données sur le comportement de leurs internautes puis les ont analysés afin d’ajuster, au niveau logistique, leurs réassorts. Avec ce modèle prédictif, les stocks sont ainsi optimisés puisque chaque produit qui arrive dans les entrepôts a potentiellement déjà un acquéreur.

2.2. Améliorer la « reverse logistic »

Aujourd’hui, 50% des produits vendus en Europe font l’objet d’un retour. Idéale pour la satisfaction client mais logistiquement compliquée à mettre en œuvre, la logistique inversée coûte en plus très cher. L’enjeu majeur des entreprises est faire passer cette stratégie des retours par la case de l’innovation et donc par le traitement des données. Chez Zalando par exemple, l’exploitation et l’analyse des données permettent de prédire la zone géographique dans laquelle le produit retourné a le plus de chance d’être revendu. Ce qui permet ainsi de déterminer la plateforme de retours la plus proche du futur client potentiel. Leurs produits reviennent ainsi plus rapidement dans le circuit commercial et peuvent être redistribués rapidement.

2.3. Le futur : le Big Data management

Aujourd’hui, quasiment toutes les entreprises suivent l’actualité du Big Data dans les médias. Beaucoup de spécialistes du domaine prédisent que celles qui investiront prioritairement dans des solutions spécifiques et prendront un avantage sur leurs concurrents. Et c’est particulièrement vrai pour les acteurs du e-commerce qui suivent la tendance d’Amazon, car ils ont déjà pris conscience que leur succès repose sur une maitrise parfaite de la chaîne logistique.
La supply chain collecte de plus en plus de data. Le développement des entrepôts intelligents, des logiciels de gestion intelligente des stocks, des objets connectés, et la notion de smartcity (en lien direct avec la logistique urbaine) facilitent cette collecte.

Sources :
Wikipédia | Inserm | Tracktor.fr | Acteos | HBR France

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