Les Langages de Programmation à maîtriser en supply chain

On ne parle pas suffisamment des langages informatiques en Supply Chain.

Des entreprises comme Amazon recherchent beaucoup de profils capables à la fois de comprendre l’univers de la Supply Chain et de développer des algorithmes/applications.

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D’ici 5 à 10 ans, des compétences en programmation seront un prérequis indispensable pour les profils hautement qualifiés. Je pense même que certains de ces profils vont être amenés à gagner plus que les Supply Chain Manager/Director s’ils sont capables d’automatiser des process essentiels de l’entreprise.

Je vais vous présenter les langages de programmation les plus utilisés qui auront un rôle majeur dans l’automatisation et l’innovation en Supply Chain durant les prochaines années.

Excel (VBA, PowerQuery, PowerPivot) : Encore très utilisé

Les macros Excel en VBA (Visual Basics for Application) permettent de contrôler l’interface utilisateur d’Excel pour automatiser des tâches manuelles. Elles sont encore aujourd’hui très appréciées par les entreprises, du fait de leur simplicité et leur facilité d’implémentation.

J’ai personnellement beaucoup utilisé VBA dans ma carrière, où j’ai pu apporter de la valeur à mes entreprises respectives en automatisant leurs process.

Microsoft compte aussi des modules sur Excel très utiles tel que Power Query et Power Pivot, qui sont en train de prendre le dessus sur VBA.

  • Power Query sert à importer et modifier des tables de données dans Excel.
  • Power Pivot permet de manipuler des tables et de conceptualiser des modèles de base de données dans Excel.

Beaucoup d’outils sont accessibles directement via les interfaces. Mais savoir coder en M (Power Query) et DAX (Power Pivot) est nécessaire dès que l’on veut accéder à des fonctionnalités plus poussées.

Miser sur les langages de programmation Microsoft est un bon point de départ, surtout si vous n’avez jamais codé auparavant.

DAX: Un Langage de programmation BI

Les logiciels de Business Intelligence sont extrêmement populaires dans tout type d’industrie.

Des outils comme Power BI permettent de visualiser et analyser des données de façon rapide et concise, c’est leur grande force, j’en parle notamment dans mon article Logiciels et ERP à maîtriser en supply chain.

Le langage DAX est de plus en plus utilisé, à la fois dans Excel et dans Power BI.

Vous pouvez vous former sur DAX via le site officiel de Microsoft.

SQL : Bases de données des Systèmes d’Information

SQL (Structured Query Language) est un langage des bases de données. Il permet « d’appeler » des données de différentes bases via des requêtes. Il est utile de maîtriser SQL lorsque l’on s’intéresse à l’analyse de données, car avant d’analyser il est nécessaire d’accéder aux données et de sélectionner les plus pertinentes.

Pour ma part, j’ai appris SQL lors de ma formation d’ingénieur et cela m’a permis de mieux comprendre le fonctionnement des systèmes d’information. Selon moi, SQL et VBA sont assez complémentaires et constituent les fondations des langages de programmation et de la gestion des données.

Il existe de nombreux cours sur Internet à ce sujet, vous pouvez notamment en trouver sur des plateformes telles que Coursera ou Udemy via une simple recherche « Cours SQL ».

Maîtriser VBA et/ou SQL constitue une bonne base pour débuter. Ensuite, vous avez différentes possibilités en fonction de vos aspirations.

Python : Machine Learning pour les prévisions

Selon moi, Python est un langage stratégique.

Il est le langage informatique le plus utilisé en science des données, notamment pour tout ce qui est Machine Learning / Intelligence Artificielle.

Je fais pour ma part beaucoup de Machine Learning en ce moment, et je peux vous dire que j’y vois un (très) gros potentiel en Supply Chain, pour tout ce qui concerne la prévision de ventes et la gestion de stock. Il bénéficie d’une courbe d’apprentissage rapide par rapport à d’autres langages, et les bibliothèques en accès libre permettent aujourd’hui de coder un algorithme de prévisions en seulement quelques lignes.

 Ce qui explique l’engouement pour Python qui a explosé ces 5 dernières années :

Google Trends Mars 2021 – Python, SQL, R, VBA

Si vous souhaitez vous spécialiser dans la donnée et devenir Supply Chain Analyst / Supply Chain Data Scientist, Python est un atout incontournable.

Vous trouverez des tas de formations gratuites pour débuter sur YouTube. Vous pouvez aussi voir du côté de certains sites assez pédagogues tel que RealPython.

R : Un outil de Data Science

Destiné initialement aux modèles statistiques, R s’est imposé dans l’univers de la data science et constitue aujourd’hui le second langage le plus populaire avec Python. Il bénéficie d’une communauté très active et, tout comme Python, dispose d’un grand nombre de bibliothèques en accès libre.

Quelles sont les différences entre R et Python ?

Voici les principales différences entre les deux langages de programmation :

  • Approche axée sur les statistiques/visualisation de données
  • Utilisation locale
  • Courbe d’apprentissage plus longue
  • Possibilité d’utiliser des modèles directement via les librairies, modèles très nombreux
  • Approche plus générale
  • Déploiement d’algorithmes à grande échelle
  • Courbe d’apprentissage plus rapide, syntaxe simple
  • Possibilité d’utiliser des modèles directement via des librairies ET de coder des modèles à partir de zéro

Miser sur R peut être un atout différenciant si vous avez de bonnes bases en statistiques et si vous souhaitez devenir expert en Supply Chain Analytics. Mais Python reste selon moi le langage leader de la data science.

C/C++ et Java : Robotisation des entrepôts

Dans le domaine de la logistique, l’automatisation / mécanisation des entrepôts est un sujet majeur d’innovation. De nombreuses solutions sont en cours de développement pour tout ce qui concerne le déchargement des camions, la palettisation, le stockage/déstockage des étagères etc. En 2020, Amazon comptait près de 200 000 robots dans ses entrepôts.

De plus en plus de spécialistes seront nécessaires pour la R&D ou pour la maintenance / exploitation de machines et flottes de robots. Des langages de programmation connus tels que C/C++ ou Java sont utilisés pour permettre le pilotage de robots.

Se spécialiser dans l’un de ces langages peut être intéressant si vous souhaitez travailler dans la mécanisation ou la robotisation logistique.

Les langages spécifiques ERP

Un autre domaine intéressant des langages de programmation concerne les ERP.

L’un des langages ERP les plus intéressants est ABAP (Advanced Business Application Programming) détenu par SAP.

ABAP permet de réaliser :

  • Des Rapports: il s’agit de programmes dont la sortie est sous forme de liste. Ils permettent de faire des requêtes de données ou de modifier des données.
  • Des Transactions: des programmes exécutent des successions d’écrans de la même manière qu’un utilisateur le ferait manuellement.

Si vous utilisez SAP de manière quotidienne, cela peut être intéressant d’apprendre à coder en ABAP, afin d’automatiser des tâches chronophages.

Il existe aussi une demande assez forte de professionnels expérimentés en RPG (Report Program Generator), le langage de l’ERP IBM i (plus connu sous son ancien nom AS/400).

Savoir coder en RPG est stratégique dans la mesure ou les spécialistes de ce langage et plus généralement des ERP IBM se font de plus en plus rares. Même s’il ne sera clairement pas l’ERP majeur en termes d’innovation pour les prochaines années, IBM i a su évoluer et est toujours utilisé dans certaines entreprises.

La tendance du No Code

Récemment, on assiste de plus en plus à la tendance au « No-Code ». Il s’agit de la mise à disposition de plateforme de développement Cloud qui fonctionne uniquement par interface graphique, sans la nécessité de passer par de longues lignes de code.

Cela a été pensé pour des utilisateurs business afin de court-circuiter les cycles de développement IT et de gagner en rapidité de développement d’applications.

En bref, la programmation va devenir de plus en plus accessible.

Conclusion : Quels langages de programmation apprendre en Supply Chain ?

Nous l’avons vu, il n’y a pas de meilleur langage informatique en tant que tel. Ma recommandation:

  • Focalisez-vous sur le langage qui sera le plus utile dans votre quotidien / qui correspond à vos ambitions.
  • Apprenez les bases théoriques.
  • Exercez-vous sur des problèmes business concrets le plus rapidement possible.

Personnellement, je ne me suis jamais considéré comme un expert en programmation. Mais je me suis confronté à suffisamment de cas pratiques à résoudre via des programmes, qui m’ont amené à comprendre la logique algorithmique et la programmation orientée objet. Ce qui a eu un impact non négligeable sur mes résultats.

Retenez bien, la programmation n’est pas une fin en soi.

L’important n’est pas de devenir un expert en développement informatique (sauf si c’est votre objectif de carrière), mais plutôt de comprendre la logique sous-jacente des algorithmes. Je vois au quotidien la différence entre les gens « cablés » programmation et ceux qui ne le sont pas. Ceux-ci ne sont pas capables de mener des discussions techniques avec les équipes de développement. Et c’est bien dommage, car les programmes sont là pour nous aider à optimiser et automatiser, afin que l’on puisse consacrer plus de temps à l’analyse et à la prise de décision.

L’émergence du No-Code va rendre le développement d’applications de plus en plus simple. Mais il sera toujours indispensable d’avoir cette « culture » de la programmation pour maîtriser ces nouveaux outils.

C’est pourquoi apprendre à coder aujourd’hui est un moyen d’accélérer sa carrière en Supply Chain.

Pour aller plus loin

Si vous voulez développer vos compétences et augmenter votre attractivité, consultez mes articles :

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