Taille et prévisions du marché de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, par mode de déploiement (sur site, cloud) ; utilisateur final (logistique et transport, santé, commerce de détail, industrie manufacturière, autres) - Tendances de croissance, principaux acteurs, analyse régionale 2026-2035

Facteurs de croissance et défis du marché de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement :

Moteurs de croissance

• Intelligence artificielle et analyse prédictive pour la prévision de la demande : l’IA est largement utilisée pour la prévision de la demande, la maîtrise des coûts de stockage et l’optimisation de la flexibilité de la chaîne d’approvisionnement dans le contexte commercial actuel. L’analyse des données en temps réel permet aux entreprises d’anticiper la demande et, par conséquent, de maîtriser leurs stratégies d’approvisionnement. En juin 2024, Kinaxis a lancé Kinaxis Maestro, une plateforme d’orchestration de la chaîne d’approvisionnement basée sur l’intelligence artificielle, permettant de gérer les décisions de la planification à la livraison. Face aux fluctuations de la chaîne d’approvisionnement et du comportement des consommateurs, les modèles prédictifs sont devenus un outil indispensable à la gestion des risques. L’intégration de l’IA permet également d’automatiser la prise de décision, afin que les entreprises puissent s’adapter aux variations de la demande sans se retrouver avec des stocks excédentaires ou en rupture de stock. Avec la sophistication croissante des chaînes d’approvisionnement, l’IA s’avère un outil précieux pour améliorer leur fonctionnement et leur robustesse.
• Analyse de données dans le cloud et visibilité en temps réel : L’adoption croissante des solutions d’analyse dans le cloud révolutionne la transparence de la chaîne d’approvisionnement, en fournissant des données en temps réel, de la flexibilité et une accessibilité accrue. De ce fait, les plateformes natives du cloud sont désormais utilisées pour consolider les données provenant de différentes interfaces de la chaîne d’approvisionnement et ainsi améliorer son efficacité. En décembre 2024, Zebra Technologies a déployé MicroStrategy ONE, une plateforme d’analyse basée sur l’intelligence artificielle, pour sa suite Workcloud Workforce Optimization, afin d’optimiser la gestion des effectifs et la logistique. Le recours au cloud computing permet le traitement de volumes importants de données en temps réel, minimisant ainsi les perturbations de la chaîne d’approvisionnement. L’évolutivité des solutions cloud les rend également accessibles aux entreprises de toutes tailles, des PME aux grandes multinationales. Malgré la transition vers l’Industrie 4.0, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement dans le cloud restera le principal moteur de croissance.
• Transformation numérique dans la production et la logistique : l’utilisation de l’IoT, de la blockchain, de l’IA et de la robotique accélère la digitalisation des secteurs de la production et de la logistique. L’analyse des données de la chaîne d’approvisionnement est désormais utilisée pour la gestion des entrepôts, la planification des itinéraires de livraison et le suivi des stocks. Selon Research Nester, le marché de l’IoT était évalué à 800 milliards de dollars en 2023 et devrait dépasser le billion de dollars d’ici 2026, ce qui souligne l’importance des objets connectés dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. En mars 2024, Accenture a acquis Flo, une société d’analyse logistique, afin de renforcer ses compétences en analyse de données logistiques et d’aider les entreprises européennes à optimiser l’utilisation des solutions Oracle pour la chaîne d’approvisionnement. De nombreux fabricants utilisent désormais l’analyse de données pour une planification et une programmation de la production plus efficaces, tandis que les entreprises de logistique utilisent l’IA pour la planification des itinéraires afin de réduire les délais de livraison et les coûts de carburant. Cette évolution transforme la dynamique de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, rendant les processus plus efficaces et plus économiques.

Défis

• Menaces de cybersécurité dans les chaînes d'approvisionnement pilotées par les données : Avec la digitalisation croissante des chaînes d'approvisionnement, le recours au big data, à l'IA et au cloud computing, les cybermenaces constituent une préoccupation majeure. Les cyberattaques ciblant les chaînes d'approvisionnement ont augmenté ces dernières années, perturbant le commerce mondial et exposant des informations opérationnelles cruciales. Selon le Forum économique mondial, plus de 800 000 cyberattaques ont été recensées en 2023, dont plusieurs visaient les systèmes logistiques et d'approvisionnement. Malgré l'augmentation des investissements des entreprises dans la cybersécurité et les solutions de sécurité basées sur la blockchain, les risques demeurent préoccupants et sont exploités par le biais d'attaques ciblant les chaînes d'approvisionnement. Une simple fuite de données peut entraîner des perturbations importantes de l'activité, des pertes financières et une atteinte à l'image de marque. La détection des menaces par l'IA et le chiffrement de bout en bout apparaissent comme des solutions clés pour renforcer la cyber-résilience des chaînes d'approvisionnement.
• Complexité de l'intégration et silos de données : la plupart des organisations peinent à adapter leurs anciennes plateformes aux nouvelles plateformes analytiques, créant ainsi un manque de données. La structure intégrée des infrastructures existantes ne permet pas non plus l'échange de données en temps réel entre les différents services ou partenaires. Ce manque d'intégration des données empêche les entreprises d'avoir une vision globale de leur chaîne d'approvisionnement, ce qui nuit à la prise de décision. Par ailleurs, le recours à l'IA et à l'analyse de données dans le cloud engendre des coûts considérables liés à l'acquisition de nouveaux logiciels, à la formation du personnel et aux transferts de données. Les entreprises qui ne relèvent pas ces défis d'intégration risquent d'être distancées par leurs concurrents ayant adopté des environnements d'analyse en temps réel entièrement connectés.