> Blog Manageris

Risque

Votre chaîne logistique est-elle suffisamment cyber-sécurisée ?

Votre chaîne logistique est-elle suffisamment cyber-sécurisée ?

98 % des entreprises ont déjà été affectées par un incident de cybersécurité initialement survenu chez un partenaire. Ce risque se renforce à mesure que les opérations sont digitalisées et que l’on accroît l’interconnexion entre les systèmes des différents parties prenantes : clients, distributeurs, partenaires, fournisseurs de rangs 1 et 2, etc.

Mais comment parer au mieux à la multiplicité des risques possibles ? Dans le cadre d’un recensement des bonnes pratiques du marché, les experts du Boston Consulting Group ont partagé une démarche de priorisation des efforts :

- Commencez par identifier le niveau d’information minimal requis pour évaluer le degré d’exposition de vos fournisseurs aux risques cyber. Focalisez ensuite vos analyses sur ceux qui semblent présenter le plus grand danger de contamination.

- Exercez-vous à différents scénarios de cyberattaques, en partenariat avec un échantillon représentatif de vos fournisseurs, afin de documenter avec le plus de précision possible vos principaux risques et les options possibles pour les contrer.

- Utilisez cette analyse pour identifier les actions de protection à mener en priorité en interne ou auprès des fournisseurs et partenaires clés.

Cette démarche permet de renforcer sa cybersécurité de façon ciblée et progressive : une approche bien plus efficace que d’essayer d’établir d’entrée de jeu une approche globale à déployer avec l’ensemble de ses fournisseurs.


Source : Is Your Supply Chain Cyber-Secure?, Kris Winkler, Colin Troha, Ben Aylor, Nadine Moore, Boston Consulting Group, octobre 2023.

Comment utiliser l’IA comme partenaire de réflexion ?

Comment utiliser l’IA comme partenaire de réflexion ?

Les nouveaux outils d’IA comme ChatGPT peuvent constituer de bons alliés pour accélérer les décisions et améliorer leur qualité. S’il n’est pas question de leur déléguer la décision à prendre, on gagne à les impliquer à trois étapes :

Cerner le contexte : ChatGPT aide à mettre en évidence les obstacles et les facteurs clés de succès pris en compte par d’autres entreprises dans des contextes similaires. Exemple de requête : Nous sommes une entreprise du secteur technologique, basée en région PACA. Nous avons des difficultés à attirer de nouveaux talents ; quelles peuvent être les raisons pour cela ?

Définir les options possibles : ChatGPT contribue à élargir le panel des options et à générer des pistes contre-intuitives. Exemple : Comment des entreprises sont-elles parvenues à limiter leur dépendance à l’égard de telle matière première ?

Évaluer les différentes solutions : pour l’instant, ChatGPT ne permet pas de comparer les avantages de chaque piste. En revanche, il permet de prendre conscience des biais qui nuisent à la qualité des décisions, dans certains contextes. Exemple : Quels sont les principaux risques à garder à l’esprit lorsqu’on cherche à recruter en un temps court ?

Pour obtenir la meilleure contribution possible des outils d’IA, l’interaction et le questionnement sont décisifs : on gagne à affiner ses questions et à creuser au-delà des premières réponses de l’IA.


Source : Using ChatGPT to Make Better Decisions, Thomas Ramge, Viktor Mayer-Schönberger, Harvard Business Review, août 2023.

Distinguer les signaux faibles réellement significatifs du bruit ambiant

Distinguer les signaux faibles réellement significatifs du bruit ambiant

On recommande souvent aux dirigeants et managers de scruter leurs données marchés et clients pour repérer d’éventuels « signaux faibles » - ces micro-changements ou ces attentes naissantes qui préfigurent les tendances de fond à venir. Mais comment savoir si telle anomalie dans les données est un signal faible, ou simplement une valeur qui s’écarte de la moyenne ? Le traitement de masses importantes de données implique nécessairement la présence de nombreuses anomalies qui, pour autant, ne sont pas toutes signifiantes.

Pour en juger, les experts en stratégie conseillent d’évaluer chaque anomalie selon trois dimensions :

Sa dynamique : l’anomalie persiste-t-elle dans le temps ? Croît-elle rapidement ? Les pionniers de votre secteur semblent-ils s’y intéresser de près ?

Sa robustesse : l’anomalie ressort-elle dans plusieurs lots de données ? Est-elle cohérente avec d’autres changements de votre environnement ?

Son impact : l’anomalie pointe-t-elle un angle mort non couvert par les offres actuelles ? Quelles pourraient être les implications si elle se généralisait ?

Un cadre d’analyse simple, à expérimenter pour ses prochaines sessions de réflexion stratégique.


Source : The Power of Anomaly, Martin Reeves, Bob Goodson, Kevin Whitaker, Harvard Business Review, juillet-août 2021.  

Essai gratuit

Découvrez des Synthèses Manageris gratuitement et sans engagement !

Essayer

Toutes les publications

Explorer