Vers une chaîne d’approvisionnement agroalimentaire plus résiliente face aux chocs

Youssef Mossadek, Consultant en stratégie et management

Les économies mondiales ont connu une déstabilisation de leurs chaînes d’approvisionnement agroalimentaire. La crise pandémique, la guerre en Ukraine, les derniers confinements en Chine et les changements climatiques sont recensés comme facteurs exogènes ayant perturbé le flux de ces chaînes.

Les différentes perturbations du secteur de la logistique ont été conditionnées par un dysfonctionnement de l’offre et de la demande, suivi d’un manque de main-d’œuvre pour cultiver les terres agricoles, ce qui a considérablement impacté le prix final de certains produits alimentaires. Une variation des rendements due aux températures extrêmes et des inondations a affecté la production du blé, riz, maïs, soja comme produits de première nécessité.

Par ailleurs, la relance post-Covid n’a pas laissé le temps nécessaire aux entreprises agroalimentaires à recruter la main-d’œuvre convenable à cause des restrictions sanitaires, mesures barrières et l’arrêt de la mobilité migratoire des pays du Sud pour aller travailler dans des champs avec des prix plus attractifs que chez eux.

De plus, le retard des livraisons des matières premières et des denrées a conduit à un ralentissement de la production alimentaire dans les usines de transformation et dans les chaînes de restauration. Entre 2020 et 2022 les prix de l’ammonitrate engrais azoté ont augmenté de 380%, des phosphates de 167%, de la potasse de 167%, impactant à la baisse des rendements et dégradant la protection des récoltes suite à une hyperinflation alimentaire. D’après l’ONU pour l’agroalimentation et l’agriculture, les prix internationaux des denrées alimentaires et aliments pour animaux dépasseront les 20% cette année. La plupart des agriculteurs et investisseurs qui n’ont pas pu risquer dans ces conditions, et les unités de stockage des entreprises agroalimentaires qui n’ont pu satisfaire une demande mondiale ont causé conséquemment quelques pénuries en produits finis.

Suite à ces crises perturbatrices, les entreprises agricoles comme transformateurs devront envisager d’impliquer une approche plus intelligente avec une maîtrise intelligente des coûts, une visibilité à court et moyen terme et une interaction intelligente avec leurs clients et fournisseurs en minimisant les risques. Pour atteindre cet objectif, elles auront à intégrer des données sources, établir une simulation pour divers modèles et scenarios de la chaîne d’approvisionnement, employer des algorithmes d’optimisation temporel en réponse aux chocs, ainsi produire des réponses automatiques comme un changement de plans de distribution, des ordres, de livraisons finales.

En conséquence, ces paramètres favoriseront, en premier lieu, une résilience et une économie des coûts de stockage, de production et de livraisons. En deuxième lieu, une visibilité avec planification de la chaîne d’approvisionnement avec la meilleure utilisation de données externes pour une exploitation spécifique à partir de l’analyse des données climatiques (humidité, pression, évaporation, contenance en eau), satellitaires (radiations, végétations), terriennes (surfaces, qualité du sol, fertilisants … ). En troisième lieu, ils favoriseront une précision des rendements des cultures avant la fin des saisons dans des zones géographiques spécifiques pour avoir une idée sur les récoltes et les productions.

Les défis de la chaîne d’approvisionnement requièrent une nature séquentielle et non linéaire, et les décisions incertaines ne permettent pas à atteindre une optimisation avancée. Pour prendre des décisions pertinentes, il est nécessaire d’intégrer fortement divers flux de données, des transactions, des planifications et exécutions des réponses, des changements de pratiques, des formations de main-d’œuvre de l’utilisation du système et un développement des fonctionnalités d’analyses pour traiter rapidement les erreurs.

Cette approche intelligente va permettre d’analyser le coût de stockage, des pénuries, les intervalles, les ajustements et les pics de la demande; prédire les changements qui prennent place au niveau de la main-d’œuvre, de l’énergie et des achats des consommateurs, contrôler l’état du trafic et suivre les indicateurs économiques et l’évolution des marchés financiers.

Enfin et pratiquement parlant, si une entreprise agroalimentaire connaît un choc prolongé cela diminuera entre 30 à 50% sa marge bénéficiaire sur un an. Les entreprises exploitant ce système de planification automatisé pourront faire augmenter leurs gains en leur offrant une flexibilité dans le but de contrer les différents chocs et surpasser les défis pour l’avenir.