Le secteur de la chaîne logistique est devenu l’un des domaines les plus prometteurs pour les data scientists en 2026, non seulement en raison de la richesse des données disponibles, mais aussi de l’impact concret qu’ils peuvent avoir sur les opérations réelles. Après plus de dix ans d’expérience dans ce domaine — dont cinq consacrés à l’écriture sur ce sujet — je peux affirmer que la chaîne logistique offre un terrain de jeu unique où mathématiques élégantes, problèmes complexes et résultats tangibles se rencontrent. Une chaîne logistique, au sens large, regroupe toutes les étapes nécessaires à la livraison d’un produit au client : fabrication, entreposage, transport, planification. Ces activités génèrent une quantité massive de données transactionnelles dans des systèmes ERP, WMS ou TMS. Or, comme il est impossible de suivre chaque colis en temps réel, ces données deviennent la seule source fiable pour comprendre et améliorer les opérations. Le besoin en analytique logistique est donc fondamental. Elle se décline en quatre niveaux : 1. Analytique descriptive : rendre visible ce qui était invisible. Par exemple, un directeur logistique ne savait pas combien de palettes étaient stockées dans ses centres de distribution. Une simple visualisation en cartographie thermique (heatmap) a permis de découvrir que certains secteurs étaient surchargés à cause de produits à rotation élevée mal répartis — une découverte qui a conduit à une réingénierie réussie, générant plusieurs millions d’euros de valeur. 2. Analytique diagnostic : aller au-delà du « quoi » pour comprendre le « pourquoi ». En appliquant la méthode Lean Six Sigma, j’ai pu démontrer statistiquement que les délais plus longs dans une région nordique n’étaient pas dus aux chauffeurs, mais à des facteurs logistiques cachés — grâce à des tests comme le khi-deux et la validation croisée. 3. Analytique prédictive : anticiper les ruptures, les pics de demande ou les retards grâce à des modèles prédictifs basés sur des séries temporelles ou des arbres de décision. 4. Analytique prescriptive : proposer des décisions optimales. Par exemple, concevoir un réseau logistique mondial pour minimiser les coûts et l’empreinte carbone à l’aide de la programmation linéaire (avec PuLP en Python). Ces projets exigent une compréhension fine des contraintes opérationnelles — comme les différences de coût des matières premières selon les pays — pour éviter des solutions non viables. Ce qui distingue ce domaine, c’est que les data scientists ne sont pas des « théoriciens » isolés : ils doivent comprendre les réalités du terrain — comment fonctionne un entrepôt, comment sont planifiées les livraisons, comment les stocks circulent. Cette connaissance opérationnelle est essentielle pour bâtir des modèles crédibles et être entendu par les équipes terrain. Pour apprendre ce métier, je recommande une approche pratique : - Suivre ma playlist de vidéos explicatives de 5 minutes sur YouTube (Supply Science), qui couvrent les bases du stockage, du transport, de la planification. - Explorer des études de cas réels avec code source (GitHub) sur mon blog, notamment sur l’optimisation des processus de picking ou la simulation de gestion des stocks. - Déployer ses solutions via des outils comme Streamlit pour créer des applications web accessibles aux opérationnels. - Lire The Supply Chain Science de Wallace J. Hopp, un ouvrage qui allie rigueur mathématique et application concrète. En 2026, les entreprises cherchent des data scientists capables de traduire des données en actions. Ceux qui maîtrisent à la fois les outils de data science et les enjeux logistiques seront les plus recherchés. Ce n’est pas seulement une carrière, c’est une opportunité d’innover, de réduire les coûts, d’améliorer la durabilité — et de faire la différence.