Les avancées technologiques ont transformé le paysage de la chaîne d’approvisionnement, offrant des solutions innovantes pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts. Ces outils modernes nous font la promesse de prises de décisions éclairées avec un moindre effort intellectuel, parfois même sous forme d’un « presse-bouton » magique. Cependant il est crucial de comprendre que la maîtrise du métier, et la connaissance de la signification des données et des enjeux sont essentielles pour atteindre le plein potentiel de ces nouvelles technologies. Et bien évidemment une connaissance (minimale) de la logique de fonctionnement de tels outils est recommandé.
Dans cet article nous nous allons aborder ce thème appliqué à la problématique du sourcing ou achat transport, et voir que la façon dont on construit l’appel d’offres est aussi importante que son dépouillement.
Prenons l’exemple d’un acteur international de l’agroalimentaire utilisant un outil de sourcing qui fait office de portail de e-sourcing pour standardiser les réponses à l’appel d’offres, et qui est également doté d’un moteur d’optimisation de dépouillement d’appel d’offres (au sens propre du terme, il ne s’agit pas de règles de tri basiques mais d’un modèle d’optimisation mathématique sous contraintes…).
Le process de l’appel d’offres consiste à proposer aux soumissionnaires des demandes de transport, i.e. des volumes à transporter sur des lignes par origine-destination. Il est effectué tous les 3 ans avec contractualisation sur 3 ans puis quelques ajustements annuels. Les décisions issues du process de l’appel d’offres ont ainsi un impact fort sur une période assez longue, il convient donc de les prendre de manière éclairée.
Exemples d’informations à fournir aux transporteurs :
- Calendrier des livraisons : des dates clés et des plages horaires pour éviter les retards.
- Volumes estimés : une bonne prévision des volumes pour une planification efficace.
- Conditions spéciales : restrictions ou priorités spécifiques, comme des livraisons urgentes, la nuit…
- Saisonnalité : s’il y’a des pics et creux il faudra les identifier et dupliquer l’appel d’offres en saison haute et basse par exemple
- Engagements clients : délais , qualité, RSE…
Viennent ensuite les contraintes stratégiques imposées par le chargeur (le donneur d’ordre) et également exprimées par les transporteurs, ci-dessous quelques exemples non exhaustifs:
- Côté transporteurs :
- Capacité max du transporteur à opérer (un nombre de camions maximum)
- Un volume (ou CA) minimum d’engagement par transporteur
- Type de flotte
- …
- Côté Chargeur (donneur d’ordre) :
- Un nombre max de transporteurs contractualisé pour faciliter la gestion quotidienne
- Se prémunir du risque avec des volumes ou un nombre minimum / maximum de transporteurs par ligne, région, BU
- Un nombre minimum de camions par jour à opérer par ligne de transport
- …
Les informations ci-dessus sont assez classiques, mais il est intéressant d’étudier l’impact de la valeur des paramètres de certaines de ces contraintes.
Prenons l’exemple du nombre maximum de transporteurs contractualisés pour faciliter la gestion quotidienne. Ce chiffre est généralement le fruit de l’expérience des responsables transport et du contrôle de gestion. Dans notre cas, ce nombre était de 15. Mais que se passe-t-il si ce chiffre passe à 16,17 voire 20 ?
La courbe ci-dessous illustre l’impact de cette contrainte :
Vu qu’on utilise un moteur d’optimisation, à chaque valeur de la contrainte du nombre maximum de fournisseurs correspond un dépouillement optimal respectant les contraintes avec le budget transport correspondant. Un acheteur qui ne pousse pas l’étude plus loin pourra s’arrêter à la contrainte initiale de 15, faisant confiance aux résultats du moteur d’optimisation. Pourtant, s’il passait à 20 fournisseurs maximum, le budget transport diminuerait de plus de 1M€ soit 5%. En ayant cette information on peut se poser la question suivante : « Est-ce que gérer 5 transporteurs de plus me coûtera 1M€ ? »
Prenons un autre exemple.
Notre acteur agroalimentaire estime pour chacune de ses lignes de transport un nombre de camions (ou un volume moyen) journalier. Ce volume sera confronté à la capacité du transporteur à opérer les ordres de transport correspondants.
Le graphique ci-dessus représente sur une année entière les besoins en nombre de camions pour une ligne donnée :
- 10 jours dans l’année on a besoin de 1 camion, 20 jours de 2 camions, 180 jours de 3 camions, 30 jours de 4 camions et 20 jours de 5 camions.
- Le nombre total de camions pour cette ligne sur une année est de 10X1+20X2+3X180+4X30+5X20 = 810 camions
Dans l’appel d’offres, on communique aux soumissionnaires un nombre de camions à l’année pour chaque ligne (ici 810), ainsi qu’un engagement sur la capacité à traiter un certain nombre de camions journalier.
Dans notre exemple, le client souhaite une disponibilité du transporteur répondant à toute éventualité, il est exigé du transporteur qu’il soit en capacité d’opérer 5 camions par jour (pour être en mesure de répondre à la demande même les jours de PIC).
Cette contrainte va exclure de cette ligne tous les transporteurs qui n’ont pas ces capacités même s’ils sont très compétitifs. Ou pire encore, on peut y affecter un transporteur compétitif qui n’aura plus la capacité d’opérer d’autres lignes de l’appel d’offre. Alors que se passe-t-il si on diminue de 1 cette contrainte (passer d’un minimum de 5 à 4 camions journaliers) ?
La courbe bleue représente la contrainte paramétrée à 5 camions (issue de l’exemple précédent), la rouge à 4. Logiquement moins on a de fournisseurs (15) plus l’écart se creuse entre les courbes rouges et bleu, avec un gain de prêt de 1M€ à 15 fournisseurs et d’à peu près 500 k€ avec 20 fournisseurs max.
Donc à cause de 20 jours par an, on va imposer une contrainte globale de minium de camions à un transporteur (5 dans notre cas) sur une ligne qui coûte 1M€ de plus sur l’intégralité de mon plan de transport ! Est-ce que cela me coûtera 1 M€ de traiter ces 20 jours de l’année à part, même en spot ?
Dans les exemples cités, ce n’est pas le logiciel qui sort ces résultats « tout seul », mais c’est bien l’utilisateur, avec ses capacités d’analyse, sa connaissance du métier et de la logique des modèles qui permet d’optimiser les gains. Cette aide à la décision est précieuse pour l’acheteur lors du dépouillement : en ayant ces éléments les équipes opérationnelles pourront arbitrer sur les décisions à prendre. Sans ces analyses, l’allocation aurait été effectuée et les contrats signés sans utiliser le logiciel au maximum de son potentiel. Ainsi, la seule acquisition d’un outil à base d’IA et d’optimisation n’est qu’une partie du chemin pour atteindre l’excellence opérationnelle.
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