Mi-juillet cette année, le groupe de réflexion s’est à nouveau réuni pour discuter, réfléchir et partager études de cas et bonnes pratiques sur le sujet choisi pour cette session : évaluer l’impact environnemental des produits. Les marques de mode sont engagées dans une véritable course contre la montre afin de mesurer leur empreinte environnementale et ainsi se conformer aux nouvelles réglementations. La traçabilité de la chaîne d’approvisionnement joue un rôle clé pour y parvenir. La disponibilité et la gestion des données sont donc devenues essentielles. Les gouvernements et autorités réglementaires ne leur ayant pas fourni de normes spécifiques en matière de données, les entreprises développent donc des modèles différents reprenant ceux que leurs logiciels utilisent déjà.
Chaque entreprise a sa propre définition de l’impact environnemental d’un produit et son propre système de notation, ce qui conduit à des résultats assez hétéroclites.
So far on the market, not many solutions have been specifically developed for gathering, storing, and analyzing sustainability data. These fashion companies had to resort to using legacy systems such as PLM, PIM, ERP, SCM and Microsoft Excel to retrieve the required product data and sort them according to sustainability criteria, which was time-consuming.
Il existait jusqu’ici dans le secteur peu de solutions spécialement conçues pour la collecte, le stockage et l’analyse des données relatives à l’empreinte environnementale des produits. Les différents acteurs devaient donc utiliser les outils dont ils disposaient déjà (PLM, PIM, ERP, SCM ou Microsoft Excel) pour collecter les données produit nécessaires et les classer selon des critères environnementaux, ce qui constituait une activité particulièrement chronophage.
Les marques disposaient des informations concernant leurs produits mais devaient par exemple obtenir de leurs fournisseurs les données relatives à leur consommation d’énergie : une tâche fastidieuse, complexe et difficile à adapter à l’ensemble d’une collection. Sans ces données essentielles, il est impossible de procéder à un calcul précis de l’empreinte environnementale d’un produit. Afin de faire avancer la réflexion, Lectra a donc suggéré la solution suivante : développer ensemble un modèle de données standardisé, collecter les données relatives à un vêtement similaire auprès de différents participants et réaliser un test de fonctionnement sur le logiciel. Il s’agit d’un travail de longue haleine qui donnera lieu à d’autres sessions de travail collectives au cours desquelles les participants devront évaluer les résultats des tests de manière régulière afin de parvenir à un consensus et atteindre leurs propres objectifs.