Quels sont les défis de l'analyse prédictive en Supply Chain ?

Les principaux défis portent sur la qualité des données, l'intégration aux systèmes existants, la résistance organisationnelle et la dépendance excessive aux outils sans gouvernance adaptée. Parmi eux, la qualité des données est souvent la contrainte la plus forte : les modèles héritent des incohérences de leurs entrées, si bien que nettoyer les données de base, l'historique de ventes et les délais apporte souvent plus d'impact que de régler les algorithmes. L'intégration vient ensuite, car un insight prédictif n'a aucune valeur opérationnelle s'il ne peut pas être exploité dans les processus de planification existants. La gouvernance boucle la démarche en définissant qui possède les sorties des modèles, comment les exceptions sont traitées et comment la performance est suivie : c'est ce qui transforme l'analyse prédictive d'un projet ponctuel en capacité durable.