Data management supply chain : comment orchestrer ses données ? C’est la question à laquelle répond le numéro 219 (juin 2026) de Stratégies Logistique, qui y consacre cinq pages (pages 28 à 32) sous la plume de Renaud Chasle. Saâd Kadioui, responsable de la transformation SI chez Citwell, y partage son regard d’expert sur la gouvernance des données, leur qualité et le niveau de maturité des entreprises.
Pourquoi le data management supply chain devient critique
La donnée a toujours été au cœur des logiciels de supply chain management. Elle ne suffit pourtant plus à garantir leur pertinence ni leur bonne utilisation : avec la multiplication des systèmes, leur interconnexion croissante et l’arrivée de l’intelligence artificielle, la manière de gérer les données, le data management, devient critique.
Pour être exploitable, une donnée doit être de qualité, c’est-à-dire exacte et précise, mais aussi partageable : unifiée, ou du moins utilisable par l’ensemble du système d’information.
Dans la réalité de l’écosystème logistique, on en est encore loin. Les données restent souvent non harmonisées et cloisonnées. La conséquence : une performance moindre, un système d’information moins bien optimisé et des freins au déploiement de l’IA. Pour faire circuler l’information entre un APS, un OMS, un WMS ou un TMS, il faut recourir à des intégrateurs ou à des outils d’agrégation, ce qui implique souvent des développements spécifiques coûteux.
Data fabric, MDM, tour de contrôle : gouverner toutes les données
C’est là qu’entre en scène la gouvernance des données, associée à des outils dédiés. Ils portent des noms variés (data fabric, master data management ou MDM, tour de contrôle, logiciel d’orchestration, plateforme d’agrégation, data sharing…) mais poursuivent le même objectif : s’intégrer au système d’information pour connecter et gérer de façon fluide des données dispersées entre des dizaines de partenaires, de formats et de systèmes, et offrir un accès constant à des informations fiables.
Concrètement, ces outils collectent les données sur les flux, les produits et les équipements, mais aussi sur la météo, le trafic ou l’actualité. Elles proviennent des ERP, des logiciels de supply chain management, des systèmes IoT, des systèmes automatisés ou des plateformes de visibilité. Les outils les centralisent, les unifient et traduisent au passage les formats hétérogènes, afin de supprimer les silos et de gérer de très gros volumes.
Le rôle du MDM, selon Saad Kadioui
Pour Saad Kadioui, les données critiques (référentiels, articles, produits, nomenclatures, gammes) exigent une gouvernance très robuste. Le MDM joue alors le rôle d’orchestrateur de leur qualité. Il peut par exemple centraliser les données de plusieurs ERP utilisés par différentes business units afin d’obtenir une source unique de vérité pour l’ensemble du SI, avec des règles unifiées de dédoublonnage, d’analyse, d’extraction et de mise à jour.
Et le data fabric ?
L’éditeur IBM le définit comme une approche qui connecte et centralise des données issues de sources et d’environnements disparates, pour qu’elles circulent librement entre les clouds et les systèmes de l’entreprise. Il associe pour cela machine learning, métadonnées actives, interfaces de programmation (API) et technologies comme les data lakes, les entrepôts de données et les clouds hybrides.
Qu’est-ce qu’une donnée de qualité ?
La notion est subjective : elle varie souvent d’un département à l’autre, selon ses propres critères. En supply chain management, Saad Kadioui distingue cinq paramètres :
- la complétude ;
- l’intégrité ;
- l’unicité ;
- la fraîcheur ;
- la pertinence.
Pour SAP, la qualité d’une donnée est une mesure de sa pertinence et de sa fiabilité par rapport à un usage particulier. La gouvernance des données vise donc à déterminer ce qui est pertinent selon l’activité, à standardiser les valeurs, à supprimer les doublons, à appliquer des règles dès la création de la donnée et à automatiser le contrôle de sa qualité. Sylvain Guilbaud, ingénieur commercial chez InterSystems, ajoute qu’une donnée de qualité est une donnée en temps réel, vérifiée, qui peut aussi être harmonisée : une même donnée de référentiel peut en effet porter des références différentes dans deux systèmes d’information.
Où en est le data management supply chain dans les entreprises ?
Les entreprises, notamment celles dont les supply chains sont complexes, commencent à s’approprier ces méthodes et ces outils, mais le niveau de maturité reste peu élevé et très disparate. Selon Saad Kadioui, la prise de conscience de l’importance de la donnée remonte à une dizaine d’années, avec l’arrivée du big data, qui a introduit la notion d’urbanisation autour de la donnée, devenue un actif à valoriser. En revanche, le déploiement d’une véritable gouvernance de la data et d’outils dédiés ne concerne encore qu’un petit nombre d’entreprises.
Le sujet est déjà pris en compte dans l’aéronautique, l’automobile et la pharmacie. Il monte en puissance dans d’autres domaines, mais semble moins répandu dans le retail, l’agroalimentaire et l’e-commerce, et plus encore dans le BTP.
Le panorama des technologies 2026 publié par France Supply Chain, cité dans l’article, dresse l’état des lieux :
- 72 % des industriels sondés ont déjà défini et mis en œuvre leur stratégie de gestion des données, contre 60 % des prestataires logistiques et 55 % des distributeurs ;
- en 2025, 7 % des entreprises n’utilisent pas d’outils de data management, contre 41 % en 2020 ;
- 56 % déclarent disposer d’une plateforme collaborative commune aux différentes fonctions et d’une infrastructure SI robuste permettant l’analyse de données à grande échelle, contre 27 % en 2020 ;
- 20 % estiment bénéficier d’un modèle de data management éprouvé, étendu à toute l’entreprise, interfonctionnel et sécurisé.
L’IA a besoin de données fiables
Le data management vise à améliorer la performance des supply chains et devient stratégique avec le déploiement de l’IA. Partager les données dans un environnement gouverné par l’entreprise permet de fluidifier les échanges entre plateformes, avec à la clé moins de silos, la disparition des doublons et la possibilité de déployer à grande échelle une IA prédictive, générative et autonome.
L’article le rappelle : l’IA analytique et agentique, présente dans toutes les couches d’un SI, doit s’appuyer sur des données de qualité, centralisées, et ne pas être freinée par la multiplicité des formats. Le rôle d’une plateforme de data management n’est pas de remplacer l’IA intégrée aux différents logiciels, mais de s’assurer que ces multiples IA se fondent sur la même donnée pour produire des analyses et des interactions pertinentes et durables.
Le MDM en pratique : exemples d’accompagnement
Dans le retail, Citwell a accompagné la mise en place de gouvernance de la donnée et de solutions MDM : des marques de la mode comme Fast Retailing (Uniqlo, Princesse tam.tam…) avec la solution PMDM de l’éditeur Centric, et un célèbre fabricant de sacs de luxe avec une cellule MDM centralisée de data owners et de data stewards. Dans la pharmacie, le cabinet a aidé Sanofi à instaurer des rituels de mise en qualité des données après son passage à l’ERP SAP S4.
L’article cite aussi d’autres démarches. Chez Saint Maclou, la refonte de la plateforme data s’appuie sur Snowflake et Fivetran pour synchroniser automatiquement les données d’une quinzaine de sources : l’ajout d’une nouvelle source se fait désormais en quelques heures, et les équipes disposent d’une vision unifiée de leurs données. Sodebo fonde ses prévisions de ventes sur des données météorologiques, tandis que JDE Coffee intègre à son APS les données d’un stock géré par le fournisseur (VMI) pour ajuster ses prévisions et son stock.
Pour ces entreprises, l’intégration de systèmes de data management améliore la visibilité sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement et renforce leur capacité à anticiper la demande et à gérer les approvisionnements de manière proactive.
Ce qu’il faut retenir
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- La donnée doit être de qualité et partageable pour que les outils supply chain et l’IA donnent leur pleine mesure.
- Un MDM ou un data fabric permet de supprimer les silos et d’obtenir une source unique de vérité.
- La maturité reste faible et très disparate : seule une minorité d’entreprises a déployé une véritable gouvernance de la data.
Source : « Data management : comment orchestrer ses données supply chain ? », Renaud Chasle, Stratégies Logistique n° 219, 1er juin 2026, pages 28 à 32.