Minh Tam Tran est Professeur Assistant en Sciences de Gestion et en Recherche Opérationnelle à NEOMA Business School, France. Il a obtenu deux masters en Ingénierie Statistique et Financière, Science des Données, ainsi qu'en Mathématiques de l’Assurance, de l’Economie et de la Finance à l’Université Paris-Dauphine, l’Université Paris Sciences et Lettres (Université PSL) et à l’École Normale Supérieure de Paris, Université PSL. Il a achevé son Doctorat en Génie Industriel à l’Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon). Avant de rejoindre NEOMA Business School, il était Chercheur Postdoctoral au Laboratoire de Génie Industriel et au Future Cities Lab de CentraleSupélec, Université Paris-Saclay.

Ses recherches offrent des perspectives qualitatives et quantitatives sur la transformation numérique des chaînes d'approvisionnement, avec un accent sur les aspects économiques et financiers. Il examine, par exemple, comment la blockchain et l'intelligence artificielle (IA) peuvent améliorer la performance des chaînes d'approvisionnement en réduisant les coûts et en améliorant les niveaux de service. De plus, il explore les stratégies de chaînes d'approvisionnement omni-multicanal et la gestion des flux pilotée par les données. Son travail comprend le développement de solutions basées sur les données et l'apprentissage automatique pour relever les défis liés à la gestion du transport et des ressources. Ses recherches ont été publiées dans l'International Journal of Production Economics et présentées lors de conférences internationales telles que l'International Symposium on Inventories (ISIR), l'International Working Seminar on Production Economics (IWSPE), et l'Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) Annual Meeting.