L'investissement IA dépasse la préparation des données : l'étude GS1 US Supply Chain Readiness Gap

GS1 US a publié « The Supply Chain Readiness Gap » le 3 novembre 2026. Près de 60 % des organisations interrogées déclarent avoir automatisé la plupart de leurs processus supply chain ou déployé l'IA/ML ; seulement 38 % disposent de systèmes centralisés intégrant les données en temps réel. Par ailleurs, 32 % intègrent encore manuellement des données issues de plusieurs sources, 41 % peinent à industrialiser des pilotes réussis et 62 % désignent la fragmentation des données comme obstacle majeur, contre 63 % pour le manque de financement. Ces chiffres distinguent adoption et préparation à l'exécution. Un assistant de planification ou un agent autonome peut travailler sur des référentiels de fournisseurs, de stocks et de transactions disjoints sans pouvoir établir quel enregistrement décrit l'état décisionnel réel. La valeur dépend donc d'identifiants communs, de données opérationnelles rapprochées et d'une responsabilité explicite sur les données mobilisées. Le compromis porte sur l'ordre des investissements : consolider les fondations avant de multiplier les agents ralentit les déploiements visibles, mais limite la multiplication de décisions contradictoires. Photo : Pexels (stock libre de droits).