L’écosystème français des startups de la Supply Chain

Startups et grands groupes rivalisent d’ingéniosité pour optimiser la chaîne logistique et proposer un service de livraison toujours plus rapide, en Day+1 ou Same Day et avec une transmission de l’information en temps réel ou quasi-réel.

La Poste, Cdiscount, La Redoute, champions français de la livraison se reposent sur des centres logistiques ultra sophistiqués qui représentent de lourds investissements qui leur permettent d’avoir leur mot à dire face à la marque au sourire et son service Amazon Prime.
De leur côté, des startups comme La Belle Vie font leur cheval de bataille de la livraison en moins d’une heure dans Paris de plus de 4000 références de produits alimentaires.

Pour arriver à de telles prouesses logistiques, ces acteurs mettent en place un arsenal de solutions s’appuyant sur des robots, convoyeurs, miniloads, transtockeurs ainsi qu’un panel de logiciels basés le plus souvent sur de l’intelligence artificielle et le machine learning.

Explication de la segmentation

Ce mapping couvre l’ensemble des « enablers » de la logistique c’est-à-dire les acteurs technologiques qui facilitent, optimisent et conçoivent la logistique outdoor et indoor, depuis l’expédition du centre de production à l’acheminement vers le client final en passant par le stockage en centre logistique, le tout reposant le plus souvent sur un S&OP (Sales and Operation Planning) assurant un planning de production optimal en fonction des prédictions de ventes et des coûts de stockage.

Ce mapping se situe nécessairement à la lisière avec les solutions de l’industrie 4.0 (voir mapping) sur tout ce qui concerne la robotisation en centre logistique ou les solutions de tracking. Plus en aval dans la chaîne logistique, il se retrouve également en superposition avec les solutions de retail et leur notion d’omnicanalité et de livraison du dernier kilomètre (voir mapping Retail).

• Le WMS « warehouse management system » se réfère à l’ensemble des technologies de stockage, triage, convoyage, emballage, colisage et expédition opérant dans un centre logistique.
• Le TMS ou « Transport Management System » quant à lui recouvre les solutions de transport soit avant soit après la phase de stockage en centre logistique.
• Le SCM ou « Supply Chain Management System » adresse les problématiques d’optimisation de la supply chain de bout en bout en intégrant l’ensemble des opérations logistiques, des infrastructures de transport et des enjeux business. Il recouvre également les solutions de collaboration entre les différentes parties prenantes et de pilotage des flux et de la performance: fournisseurs et partenaires.

Le passage vers une warehouse sans opérateur de collecte

Les centres logistiques du XXième siècle font muter la configuration historique des rayonnages statiques avec des opérateurs de collecte dotés d’un caddie et d’un casque donnant des instructions audios. Aujourd’hui, les rayons sont totalement mobiles et circulent dans un balai silencieux vers l’opérateur de picking grâce à des robots situés sous l’étagère. Après l’acquisition en 2012 de Kiva System par Amazon pour 770 millions de dollars, le marché a vu émerger des solutions françaises comme celles de Scallog et Exotec. Solutions que se sont empressés d’utiliser Gemo, Decathlon, La Poste pour la première et Cdiscount pour la seconde.

Toutefois cette transition vers un service plus performant n’est pas accessible à tous et laisse certains acteurs sur le carreau. Comme l’indique François Rochet, Associé chez Diagma, « ces systèmes d’automatisation à base de transstockeurs à palettes et à colis (pour le stockage), de miniloads et de systèmes à navettes (pour la préparation de commandes) nécessitent des niveaux d’investissement élevés et une visibilité que n’ont pas tous les secteurs économiques ».

Des solutions partiellement autonomes pourront donc être privilégiées dans un premier temps. L’order processing (gestion de la commande) passera par un opérateur assisté par un robot (Unsupervised.ai), allégé par un exosquelette (RB3D) ou guidé par de la réalité augmentée – “vision picking” (Pickeos).  

L’émergence des technologies blockchain

La traçabilité, déjà historiquement au service de l’amélioration constante de la productivité, semble adresser les nouveaux enjeux appelés par le consommateur grâce à la technologie blockchain. La provenance de matières premières et la date de la production ou de la transformation, le nombre de kilomètres parcourus par le produit final, les quantités d’antibiotiques utilisés dans le secteur agroalimentaire, les noms des opérateurs et les groupes industriels impliqués dans la supply chain sont des éléments que le consommateur prétend vouloir connaître afin de guider ses achats. C’est aussi l’occasion pour certains acteurs d’occuper un créneau premium et de garantir une qualité irréprochable à leur client. Même si nombre de solutions blockchain sont actuellement à l’étude, peu de gros acteurs ont véritablement franchi le pas. En cause ? Le coût exorbitant non pas de la technologie blockchain elle-même mais des implications terrains et opérationnelles : acculturation des différents fournisseurs, intermédiaires, mise au point de process digitalisés avec de l’IoT, sont autant d’étapes nécessaires et lourdes avant le déploiement d’une solution blockchain valable. La barrière peut également être psychologique lorsque le secret autour de l’identité des fournisseurs représente un avantage compétitif.

Pour résumer, le déploiement d’une solution blockchain se justifie souvent – au delà d’une approche ROIste – en prenant compte les retombées en termes d’image.

Pour régler les problèmes de marché gris, de contrefaçon ou pour régir le travail collaboratif entre un écosystème de fournisseurs, des usages intersectoriels sont mis au point. “Responsabiliser les acteurs de la chaîne permet d’arrêter que l’un paye pour les autres.” souligne Ownest.io, spécialiste des solutions blockchain au service de la supply chain. La réduction des vols ou des pertes, casses de marchandises sont aussi des drivers qui poussent certains industriels à regarder la technologie.

Prise en compte du meilleur de l’IA et des données du terrain

On l’a vu les chaînes logistiques B2B sont de plus en plus complexes drivées par des exigences de traçabilité, de flexibilité avec une logique d’optimisation de coûts : “S’il n’y a pas de ROI il n’y a pas de projet” ne manque pas de nous rappeler Rodolphe Héliot chez Schneider Electric.  

La compréhension et la modélisation de ces réseaux complexes est cruciale. La recherche d’optima qui préservent la qualité de service avec une gestion optimisée des ressources est au centre d’un nombre croissant de problématiques clients.

Cette modélisation ne peut se faire qu’en étant au plus proche des problématiques métiers : celles du livreur et du transporteur contraint par des événements terrain, de son manager soumis à des contraintes de respect du temps de travail, de l’affréteur qui doit prendre en compte les réglementations de circulation en milieu urbain ou maritime. Il faut donc rester au plus prêt des métiers pour appliquer les technos de machine learning et anticiper les data et événements « du terrain ». L’optimisation algorithmique se fait « sous contrainte ». On ne recherche pas forcément la solution la plus optimisée qui plante au moindre imprévu mais bien celle qui est la plus robuste capable de s’adapter en temps réel aux conditions opérationnelles.

En BtoC, le transport représente un enjeu majeur pour tous les acteurs de la livraison à domicile car le coût parfois très élevé du dernier kilomètre (jusqu’à 30% du coût de la livraison selon Bertrand Bathelot) a des répercussions immédiates sur le prix et donc sur la valeur perçue du service et le volume de ventes online.

Il importe à tous les acteurs d’optimiser cette étape essentielle de la vente sur internet.

Des solutions de startups françaises comme Citodi permettent ainsi d’optimiser les plans de tournées des livreurs en temps réel et offrent un gain d’efficacité allant jusqu’à 40%. Pour y parvenir, Citodi a développé une intelligence artificielle qui construit des tournées dynamiques prenant en compte l’ensemble des variables d’une livraison ainsi que les remontées terrain en temps réel. Comme le souligne Cédric Hervet, co-fondateur de Citodi : “Un plan de tournée doit pouvoir être challengé pendant la journée”. Éviter un quartier pendant la sortie d’une école, prendre une nouvelle route en cas de déviation, s’arrêter pour mettre de l’essence sont autant d’actions que le plan de tournée doit savoir appréhender.

Vekia, la pépite française de l’optimisation des prévisions de ventes et de pilotage des stocks a su rendre son outil plus robuste que les solutions sur le marché grâce à l’IA. Il y a souvent une grosse différence entre les données terrains et les données mises à disposition lors des appels d’offre. “Néanmoins notre solution conserve les meilleures prévisions quand bien même les données terrain sont entachées d’erreurs.” peut se targuer Manuel Davy.

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Vers toujours plus de performance

A l’orée de la démocratisation des nouveaux modes de livraison – voitures et camions autonomes, drones et même en ballons dirigeables avec la solution française Flying Whales qui a levé récemment 25 millions d’euros – les horizons restent ouverts.

L’exigence du consommateur n’a jamais été aussi élevée et alimente cette fuite en avant de la performance. “Nos clients ont un niveau d’exigence extrêmement fort. L’e-commerce et ses divers modes de livraison exigent des délais de préparation et de livraison visant l’excellence et toujours plus rapides, d’atteindre les 100 % en termes d’OTIF (On-Time In-Full), et en même temps d’avoir une supply chain la plus efficiente possible afin de facturer le moins cher possible”, résume assez bien Cédric Beaujard, Directeur des Opérations de Viapost Logistique Connectée (groupe La Poste).

Les exigences du marché n’ont jamais été aussi élevées et chaque segment de la chaîne de valeur voit émerger son champion. Les américains dominent assez largement le marché de la logistique dans son ensemble. Néanmoins, les acteurs français se déploient rapidement dans les pays frontaliers pour se positionner en tant que leader sur le marché européen et affronter la concurrence internationale. C’est ce vers quoi tend Vekia qui a levé 12 millions en mars dernier.

On souhaite à toutes les autres startups françaises la même réussite !