Supply Chain
Mis à jour le
8/12/2025
9/9/25

Comment identifier et gérer les risques de votre chaîne d’approvisionnement grâce à la data en 5 étapes-clé

Dans l’agroalimentaire, la data est essentielle pour anticiper et gérer les risques de la chaîne d'approvisionnement. En centralisant les informations, en suivant des indicateurs clés et en automatisant les alertes, les entreprises gagnent en réactivité, conformité et sécurité.

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Introduction

Dans le secteur agroalimentaire, la chaîne d’approvisionnement est souvent complexe et exposée à de nombreux risques : qualité, sécurité, délais, réglementation… Pour mieux piloter ces risques, les données sont un atout majeur. Découvrez comment identifier et gérer efficacement les risques de votre chaîne d'approvisionnement grâce à une exploitation intelligente de la data.

Pourquoi la data est essentielle dans la gestion des risques

Les données collectées tout au long de la chaîne : audits fournisseurs, résultats d’analyses en laboratoire, incidents qualité, historiques de livraison; permettent de détecter les signaux faibles avant qu’ils ne deviennent des crises. Mais il faut savoir centraliser, structurer et analyser ces informations.

Étape 1 : Centraliser toutes les données fournisseurs et produits

La première étape consiste à rassembler toutes les informations pertinentes (certifications, résultats tests, incidents, documents réglementaires) dans une base unique. Cela évite les silos et facilite la visibilité globale.

Étape 2 : Qualifier et classer les fournisseurs selon leur niveau de risque

À partir des données, il est possible de créer des indicateurs clés (KRI – Key Risk Indicators) pour évaluer la fiabilité, la conformité et les risques liés à chaque fournisseur. Par exemple : fréquence des non-conformités, retards de livraison, résultats d’audits…

Étape 3 : Surveiller les risques en temps réel avec des alertes automatisées

Une bonne plateforme de compliance intègre des outils d’alerte qui signalent dès qu’un indicateur dépasse un seuil critique (certificat expiré, résultat d’analyse hors norme). Cela permet d’agir rapidement pour limiter l’impact.

Étape 4 : Prendre des décisions éclairées grâce à la data analytics

L’analyse des données historiques et en temps réel permet d’anticiper les risques futurs, d’optimiser les plans de contrôle et de prioriser les actions. Les tableaux de bord personnalisés facilitent la prise de décision.

Étape 5 : Améliorer la collaboration et la transparence avec les fournisseurs

Partager certaines données et indicateurs avec vos fournisseurs crée un climat de confiance et favorise l’amélioration continue. La data devient un outil de pilotage commun.

Conclusion

Exploiter la data pour identifier et gérer les risques dans la chaîne d'approvisionnement agroalimentaire n’est plus une option, mais une nécessité. Avec des outils adaptés comme Tracklab, vous gagnez en visibilité, réactivité et performance, tout en renforçant votre conformité et la sécurité de vos produits.

Charlotte Picard

Ingénieure Qualité | Tracklab

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