Jumeau numérique : pas mieux que l’IA pour clarifier les schémas logistiques complexes
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.