Dans un processus de développement d’une technologie, on distingue quatre étapes : la mise au point, la diffusion, l’usage courant et l’obsolescence. Ce processus s’étend, en général, sur plusieurs décennies (20 à 50 ans).

 

Si les technologies de l’industrie 3.0 (automatisation et robotisation) commencent à entrer dans une phase de large diffusion, les technologies digitales liées à l’industrie 4.0 n’en sont pas là en France.

 

Par ailleurs, on observe un temps assez long entre l’adoption et l’appropriation car il faut observer les bénéfices d’usage avant de généraliser la technologie ; de même, il existe de fortes disparités entre les entreprises, les TPE et les PME étant les moins bien loties (l’âge moyen de l’outil de production est de 19 ans en France). Il peut y avoir une certaine frilosité des dirigeants chez ces dernières.

 

Il est donc important que le choix des technologies soit étroitement corrélé au modèle de chaîne ; pour rapprocher la chaîne de valeur du client, certaines technologies sont plus pertinentes que d’autres.

 

• La chaîne d’approvisionnement doit non seulement être digitalisée pour des objectifs de résilience face au risque de rupture mais aussi pour des objectifs de satisfaction-client ; les entreprises ont besoin d’outils pour mieux comprendre et servir les attentes (Big Data, Machine Learning, IA) ; ces outils ne seront pas les mêmes selon que la supply chain est poussée par le fabricant (modèle classique) ou tirée par le client (customer-driven or service-driven) comme le montrent certains travaux.

 

• La chaîne de valeur d’une entreprise ne sera pas digitalisée de la même façon selon son organisation géographique (glocal, régional ou national) : la blockchain, au-delà des usages connus, peut servir une stratégie « glocale » (multi-locale) ; à titre d’exemple, la solution Te-Food adoptée par Auchan Retail permet un déploiement rapide et respectueux des pratiques locales et s’adapte aux outils de suivi déjà utilisés dans différents pays ; une entreprise distribuée (Voir Supra) aura aussi besoin de plateformes de données sur les nouveaux clients (Customer Data Platforms).

 

Découvrez l’intégralité de l’étude : Entreprise et Création de Valeur – Comment rapprocher la chaîne de valeur au plus près du client ?