Optimisation de la performance de la chaîne logistique par l'automatisation intelligente du traitement documentaire -cas d'une entreprise agroalimentaire-

Abstract

Ce mémoire porte sur l'optimisation de la performance de la chaîne logistique par l'automatisation intelligente du traitement documentaire, au sein du service Planning d'une entreprise agroalimentaire algérienne, filiale d'un groupe international néerlandais. La problématique centrale interroge la mesure dans laquelle une solution d'automatisation documentaire reposant sur la reconnaissance optique de caractères et un grand modèle de langage local, conçue à travers la plateforme BRUNs Logistics, a la capacité d'optimiser le processus de gestion des commandes d'importation. Le processus actuel, qui repose sur la saisie manuelle des données extraites des documents de transport, se caractérise par une charge de travail élevée (entre sept et quinze minutes par booking), un risque significatif d'erreurs de saisie et une fragilité informationnelle qui affecte la fiabilité des indicateurs de performance du Supply Planning Inscrite dans une posture qualitative exploratoire, l'étude adopte une démarche d'étude de cas unique. Les données ont été collectées au moyen d'entretiens semi-directifs conduits auprès de cinq acteurs clés et analysées sous NVivo selon trois approches complémentaires, lexicale, linguistique et thématique, complétées par une synthèse stratégique en double matrice SWOT. Dans le cadre de cette étude exploratoire à cas unique, les résultats révèlent une convergence entre les constats du terrain et la littérature sur le potentiel du RPA et du Document AI en gestion logistique. Trois catégories analytiques émergentes structurent la contribution de la recherche : la fatigue mentale et optique, la cascade aval et le passage du mode réactif au mode prédictif. La solution BRUNs Logistics, testée sur un échantillon de dix bookings lors d'une démonstration chronométrée en conditions réelles, a permis de réduire le temps de traitement à environ une minute par booking sans erreur d'extraction détectée, tout en fiabilisant la donnée à la source et en matérialisant un dispositif d'alerte anticipée sur le risque contractuel des quarante-cinq jours. Six recommandations managériales et opérationnelles structurées clôturent la recherche, articulées sur les registres opérationnels, managérial et stratégique