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Dans un contexte marqué par la volatilité des marchés, l’intégration mondiale et les exigences croissantes de durabilité, l’évaluation de la performance de la chaîne logistique constitue un enjeu stratégique majeur. Les approches quantitatives classiques, telles que les méthodes multicritères ou la programmation mathématique, montrent toutefois des limites importantes, notamment leur incapacité à capturer les relations non linéaires de cause à effet entre indicateurs, leur orientation rétrospective et leur manque de flexibilité. Par ailleurs, bien que le référentiel SCOR® Digital Standard (SCOR DS, ASCM 2022) offre un cadre structuré intégrant les dimensions digitale et durable, les modèles actuels fondés sur SCOR® exploitent insuffisamment son potentiel prédictif et sa compatibilité avec le benchmarking international. Un déficit persiste ainsi dans les modèles prospectifs capables d’associer cette normalisation à des mécanismes avancés d’apprentissage automatique. Ce travail propose une approche innovante de prédiction de la performance logistique fondée sur l’alignement du SCOR DS avec l’intelligence artificielle.
