L'axe Gestion et Organisation de la chaîne Logistique appréhende et gère la complexité, l’instabilité et l’hyperconnectivité des chaines logistiques.

Les travaux conduits dans l’axe Gestion et Organisation de la chaîne Logistique (ou GOL) résultent des problèmes posés par la confrontation de trois phénomènes relativement récents et parfaitement inéluctables :

• Le développement de plus en plus criant du caractère distribué et collaboratif des chaînes d’approvisionnement, autrement appelés chaînes logistiques
• L’absolue nécessité de savoir composer avec les perturbations et aléas qui peuplent désormais le quotidien des organisations qui composent ces chaînes
• La formidable opportunité qu’offrent les nouvelles technologies de l’information et de la communication présentes au sein de ces chaînes

Au croisement de ces phénomènes, se pose la question de la performance, de sa nature, de son niveau et de sa maîtrise. Il s’agit de trouver les moyens d’appréhender et gérer la complexité, l’instabilité et l’hyper-connectivité des réseaux d’organisations que sont les chaînes logistiques.

Objectif principal

Cet axe consiste à développer des outils d’aide à la décision capables de bien considérer les risques et opportunités (incertitudes) auxquels les acteurs des chaînes logistiques doivent désormais faire face. I 
Il s’appuie sur l’exploitation de données disponibles, désormais nombreuses, issues des différents systèmes d’information présents dans les chaînes logistiques (ERP, APS, objets connectés, M2M, TMS, WMS, etc.). D’une façon pratique, les travaux de l’axe se concentrent principalement sur les activités de production, distribution, transport et planification.

Verrous scientifiques

L’état des connaissances et pratiques actuelles en matière de gestion des chaînes logistiques permet, en situation de fonctionnement « normal » (i.e. peu variable et certain), de garantir l’efficacité et l’efficience des organisations concernées. Mais à l’évidence de telles conditions n’existent plus, et il convient d’actualiser les connaissances et pratiques courantes afin d’être en meilleure capacité d’appréhender l’incertitude inhérente au monde économique actuel.

Pour ce faire, plusieurs verrous scientifiques sont à lever :

1. Comment bénéficier de la richesse offerte par les différentes sources de données aujourd’hui disponibles dans les chaînes logistiques ? 
   Cet enjeu scientifique s’intéresse à la captation de données hétérogènes, à leur structuration et à leur exploitation. Il implique notamment la formalisation d’une base de connaissances ad hoc.
2. Comment garantir la prise en compte des différentes sources de variabilité (demande, approvisionnement, interne) dans les prises de décisions stratégiques, tactiques ou opérationnelles ? 
   Cet enjeu scientifique s’intéresse aux moyens concrets d’améliorer l’agilité, la robustesse et la résilience des chaînes logistiques en développant des capacités de détection et d’adaptation semi-automatisées des comportements.
3. Comment évaluer les impacts potentiels des décisions prises sur la performance des chaînes logistiques ? 
   Cet enjeu scientifique s’intéresse aux techniques de modélisation, de simulation et d’évaluation des activités logistiques permettant de choisir rapidement et pertinemment parmi les solutions alternatives envisagées.

Positionnement de l’axe dans le contexte national et international

Les travaux de l’axe s’appuient sur un réseau de partenaires académiques et industriels vaste et international.

On soulignera en particulier les collaborations industrielles historiques avec les entreprises PIERRE FABRE et AGILEA Conseil qui ont fortement contribué à l’essor de l’axe ces dernières années et qui continuent de supporter une part importante des développements.

Au-delà, de nombreuses autres connexions avec des industriels « end-users » et/ou offreurs de service ont été établies et vont servir de vecteur aux futurs travaux de l’axe : SCALIAN, NEXT4, EFS, FAURECIA, ALLIANZ, REPORTONE...

Côté académique, l’axe a également organisé un réseau de partenariats dense lui permettant d’asseoir sa légitimité et d’étendre ses compétences vis-à-vis du domaine. On citera notamment les collaborations existantes avec l’IRIT ou le GSCOP au niveau national et avec Georgia Tech, Polytechnique Montreal, Beijing Jiaotong University, Michigan State University ou Valencia University au niveau international.

Par ailleurs, il est important de rappeler ici l’investissement conséquent des équipes de l’axe dans les sociétés savantes et conférences de référence du domaine telles que : GDR MACS, GDR RO, ILS, IESM, IISE, POMS, EURO, etc.

Cet ensemble d’interactions permet de garantir un positionnement pertinent des travaux de l’axe vis-à-vis des problématiques industrielles adressées d’une part, et une valeur ajoutée significative des contributions scientifiques proposées vis-à-vis de l’état des connaissances sur le sujet d’autre part.

In fine, cet axe de recherche appliquée se démarque par :

• Une prise en compte en compte effective et systématique des risques et opportunités dans les prises de décision
• Une capacité à alimenter pertinemment et dynamiquement les décisions avec les données massives aujourd’hui disponibles dans les chaînes d’approvisionnement (IoT, progiciels de gestion, Open Data, etc.)
• Une maîtrise de paradigmes métiers en rupture avec les outils et techniques existants : Demand-Driven Material Requirement Planning ou Physical Internet par exemple

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