Après le CES Las Vegas 2026 — le plus grand salon mondial dédié aux innovations technologiques — une conviction s’impose : l’accélération technologique va profondément transformer les Supply Chains dans les prochaines années.
Notre partenaire EOL vous invite à un webinaire exclusif pour décrypter les signaux majeurs observés au CES 2026 et analyser leurs impacts concrets sur vos métiers.
À cette occasion, vous accéderez en exclusivité au rapport stratégique de SprintProject, enrichi de l’analyse sectorielle experte des équipes d’EOL
dynamiques d’innovation, stratégies des acteurs majeurs de la Tech et vision prospective des transformations à venir.
quels impacts réels sur les métiers, les organisations et les modèles opérationnels des Supply Chains ?
IA (GenAI, Physical AI), robots humanoïdes, véhicules autonomes, jumeaux numériques, data management, nouveaux devices.
Pour répondre à vos besoins de retombées opérationnelles immédiates, EOL vous propose trois créneaux selon votre secteur d’activité. Retrouvez les deux autres dates sur notre page évènements
Session Supply Chain
Session Industrie
Session Retail
Vous allez réaliser une autoévaluation de la maturité de votre Supply Chain.
Cet autodiagnostic, crée par le LAB ETI/PME de France Supply Chain à partir d’une sélection de 22 questions du Référentiel d’Excellence de France Supply Chain, n’a pour objectif que de fournir une évaluation du degré de maturité des fondamentaux de votre Supply Chain et de vous positionner par rapport aux meilleures pratiques du terrain.
Les données renseignées sont à usage exclusif de France Supply Chain pour alimenter une base de données permettant à chaque entreprise répondante de se comparer par rapport à des moyennes anonymisées.
Afin de vous permettre de réaliser cette comparaison, le remplissage de ce diagnostic nécessite la collecte de vos coordonnées.
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Les données renseignées sont à usage exclusif de France Supply Chain pour alimenter une base de données permettant à chaque entreprise répondante de se comparer par rapport à des moyennes anonymisées.
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