Longtemps considérée comme un centre de coût, la supply chain est devenue un actif stratégique et une source de valeur pour l'entreprise. Lors du Tech For Industry Show 2026 (Paris Expo Porte de Versailles), trois industriels — Christophe Villain (Groupe Nestlé), Ludovic Doudard (Renault Group) et Perceval de Cagny (Latecoere) — ont confronté leurs feuilles de route face à une instabilité devenue structurelle, autour d'un même horizon : la supply chain autonome.

Pour Nestlé, la supply chain n'est plus un centre de coût « acquis », mais une source de valeur ajoutée qui contribue à la croissance et à la réponse au consommateur. Dans l'aéronautique, le constat est encore plus net : « on n'a pas de problème de vente », les flottes se renouvellent et tous les OEM (Airbus, Boeing) croissent. L'enjeu devient de produire au bon coût et à la bonne vitesse — et la maîtrise de la supply chain devient le maillon clé de la performance de toute l'industrie.

Le Covid a révélé une fragilité structurelle : beaucoup de petits acteurs, peu d'investissement dans les outils, fort turnover des compétences. Exemple frappant : en 2025, une usine de Pennsylvanie, mono-source sur des composants clés, brûle. Résultat : rupture d'approvisionnement, puis mouvement de panique — chacun sur-stocke pour se protéger, créant une « bulle de demande » qui aggrave la crise initiale. « On est vraiment sujet à l'effet papillon, on l'observe tous les jours. »

Fragmentation des flux, barrières douanières, événements géopolitiques : les ondes de choc se multiplient. Exemple concret côté aéronautique : au début de la guerre en Ukraine, l'interdiction du titane russe — celui de l'aéronautique — a forcé toute la filière à se reconfigurer en urgence vers d'autres sources, avec des mouvements de panique « premier arrivé, premier servi ».

Nestlé pointe trois autres facteurs. Le risque climatique, de plus en plus prédominant (zones de production de café, rendements agricoles). La cybersécurité : la mutualisation des zones de stockage expose à des attaques externes — « on s'est retrouvé avec 70 000 palettes bloquées », et même trois camions de KitKat volés par usurpation d'identité (impersonation). Et le changement des consommateurs : le e-commerce représente désormais 30 % des volumes food, avec des cycles de livraison très variables — de Carrefour tous les deux jours à la livraison en 15 minutes en Inde. Le tout dans un écosystème vertigineux : 337 usines, 1 milliard de produits vendus par jour, 2 000 marques, 100 000 fournisseurs.

Renault a élargi son scope à tous les fournisseurs de rang n : plus de 40 000 fournisseurs sur tous les continents, ~4 000 de rang 1, et plus de 22 000 points de distribution. Guerre en Russie (usines perdues), cyberattaques quotidiennes via les « tuyaux » logistiques, inondations : cet environnement expose à une explosion des décisions à prendre à chaque instant (suppléer un fournisseur, changer de transport, détourner des bateaux). D'où l'entrée dans le règne de l'intelligence des décisions, moteur de toute la transformation digitale.

Avant, rappelle Renault, la donnée n'était « pas fiable, pas disponible en temps réel, pas complète » — d'où de mauvaises décisions, ou pas de décision du tout. Le groupe a donc basculé data driven à l'échelle de tout Renault Group : pour construire une supply chain efficiente, il faut aussi les données de l'ingénierie et des achats (optimiser le transport selon des grilles tarifaires, charger selon le poids des pièces…). Les silos entre grandes fonctions ont été cassés, la donnée mise à disposition du plus grand nombre.

Pour élargir la visibilité jusqu'aux rangs n, Renault a déployé des control towers — plateformes collaboratives où les acteurs partagent la donnée pour décider. Côté IT : un hyperscaler, un data lake, et un parti pris fort — stocker le maximum de données (pas seulement celles utiles à un use case immédiat), pour disposer plus tard de la profondeur historique nécessaire aux modèles d'IA prédictifs (ex. estimer le coût d'un dépannage transport urgent).

Nestlé insiste sur un point complémentaire : la consommabilité de la donnée dépend de son interopérabilité. Sans standards précis, pas de vision end-to-end. L'approche : traiter des bouts de chaîne intégrés (source-to-pay, order-to-cash, plan-to-produce) avant d'orchestrer la chaîne de valeur intégrale. « Un résultat n'est pas seulement la somme des excellences fonctionnelles, c'est le fruit de l'orchestration de toute la chaîne de valeur. »

Pour l'aéronautique, l'IA est une rupture : elle libère des activités transactionnelles pour se concentrer sur la création de valeur. Exemple envisagé : un agent d'approvisionnement autonome qui gère la partie administrative (partager un forecast, confirmer la réception, relancer, négocier des dates) pour laisser à l'humain la vraie discussion à valeur ajoutée avec le fournisseur.

Tous partagent le « graal » de la supply chain autonome, où chacun décide de façon autonome grâce à une vue globale. Renault prévient : l'agentique rend ce rêve « à portée de main », mais à deux conditions. D'abord les fondations data : sans bascule data driven préalable, l'agentique ne fonctionnera pas — « on a l'illusion avec les LLM qu'on va tout réconcilier même si la data n'est pas structurée : non, ça ne marche pas ». Il faut de l'ontologie et des couches sémantiques (que l'IA peut aider à produire plus vite). Ensuite, ne pas céder à la complexité : l'IA doit pousser à simplifier, pas à complexifier, et garantir des résultats fiables sans hallucinations.

Nestlé a commencé tôt, dès 2019, avec des modèles prédictifs de prix des commodités (café, cacao, sucre) pour son hedging. Après un an de benchmark, verdict : avec de bonnes fondations de données, la machine génère une prédiction 50 % meilleure que l'expert humain — d'où une refonte du modèle et de l'organisation (les experts passent à l'amélioration des algorithmes). Aujourd'hui, 1 000 agents optimisent des points fonctionnels et, de plus en plus, des décisions sur toute la chaîne de valeur.

La réponse de Nestlé est nuancée : l'IA gère la complexité, les volumes et la rapidité de l'information ; la décision reste humaine, sauf pour des activités très tactiques déjà automatisées (ex. choisir le fret aérien le moins cher et le moins émetteur de CO₂). L'humain est en revanche « exclu » de la collecte et de l'analyse des données — ce qui prenait 3 semaines prend désormais 30 secondes (la dépense achats mondiale de Nestlé est disponible en 10 secondes depuis 2019). Frein persistant : le savoir humain n'est pas totalement intégré dans les bases, et les hallucinations restent présentes.

La souveraineté se heurte à la compétitivité : créer une double source coûte cher. Il faut anticiper et modéliser des scénarios (un conflit à Taïwan, par exemple), un domaine où l'IA aide à pousser très loin l'analyse pour assurer la résilience à tous les rangs.

Chez Renault, la part logistique de l'empreinte carbone d'un véhicule est de 1 à 2 % (l'essentiel venant de l'usage) — d'où la priorité à l'électrification, mais aussi un travail sur le network design, l'optimisation du remplissage et des écosystèmes locaux (autour de l'usine de Douai qui produit R5 et Scénic électriques, approvisionnement en camion électrique : plus d'un million de kilomètres, Trophée Everest). Chez Nestlé, la durabilité est « intrinsèque à la stratégie » : travail avec les agriculteurs (cacao, dairy en Inde et enjeu méthane), design to value intégrant l'impact ESG dès la conception, usines « zéro eau », suivi satellite de la déforestation pour l'huile de palme. Avec un enseignement d'humilité : après avoir réduit de 236 000 tonnes de plastique, les recycleurs ont cessé de recycler certains produits devenus non rentables — « on crée parfois une nouvelle problématique en essayant d'en résoudre une ». D'où le choix de travailler avec les ONG plutôt que de se défendre.

La disparition des tâches transactionnelles impose une montée en gamme : maîtrise de la donnée, des dashboards, data analytics. De nouveaux métiers apparaissent (data steward, data analyst) et d'autres deviennent pivots, comme le SPM (Supplier Performance Manager) dans l'aéronautique, qui pilote la maturité industrielle du fournisseur avec une vision 360° (qualité, commercial, production). Un chantier compliqué par le turnover post-Covid.

Les trois industriels convergent : la boussole est la création de valeur, pas la digitalisation pour elle-même. L'aéronautique investit dans un département de data analysts et s'appuie sur l'initiative Aéro Excellence (cadre commun de maturité industrielle pour toute la filière). Nestlé associe revue des processus et revue de l'organisation (créée à une ère « pré-digitale »), et identifie le vrai défi : non les moyens, mais la capacité à changer et la résistance au changement, quand on part de centaines de milliers de salariés. Renault insiste sur la réactivité : sur la ligne de Douai coexistent Mégane, Scénic et Alpine ; quand les ventes d'électriques doublent, il faut passer de 600 à plus de 1 000 voitures/jour en quelques semaines — « sinon le client ira acheter une voiture disponible, chinoise ou autre ».

Qu'est-ce qu'une supply chain autonome ? Une chaîne d'approvisionnement où chaque acteur décide de façon autonome grâce à une vue globale et à un accès à la donnée en temps réel, avec l'appui d'agents IA. Elle suppose des fondations data solides (structuration, ontologie) avant toute couche agentique.

Pourquoi la supply chain est-elle devenue stratégique ? Parce qu'elle est passée d'un centre de coût à une source de valeur et de compétitivité, et parce que l'instabilité structurelle (géopolitique, cyber, climat, attentes consommateurs) en fait le maillon clé de la performance industrielle.

Qu'est-ce qu'une control tower logistique ? Une plateforme collaborative qui partage la donnée entre les acteurs de la chaîne (jusqu'aux fournisseurs de rang n) pour donner à chacun la visibilité nécessaire à ses décisions.

L'IA va-t-elle remplacer la décision humaine dans la supply chain ? Non à ce stade : selon les intervenants, l'IA gère la complexité, les volumes et l'analyse des données, mais la décision stratégique reste humaine, sauf pour des tâches très tactiques déjà automatisées.

Cette table ronde a été enregistrée lors du Tech For Industry Show 2026, le salon B2B de la transformation industrielle (Smart Manufacturing, IA, Supply Chain) à Paris Expo Porte de Versailles. Retrouvez l'intégralité des échanges en vidéo ci-dessus, et rendez-vous les 19 et 20 mai 2027, Hall 7, pour la prochaine édition.