IA et logistique : 2025, l'an 0 de la révolution des supply chains

IA et logistique : 2025, l'an 0 de la révolution des supply chains

En 2025, l'intelligence artificielle entre de manière systématique dans la logistique et le transport des marchandises, transformant les supply chains, les ports, les entrepôts et des filières de production entières. Selon des analyses récentes basées sur les données de l'ISTAT, l'adoption de l'IA par les entreprises italiennes a presque doublé en un an, et la logistique apparaît comme l'un des laboratoires les plus dynamiques de cette transformation, entre automatisation opérationnelle, optimisation prédictive et nouveaux modèles de business.[3][9]

Une actualité d'aujourd'hui : la logistique découvre l'IA comme infrastructure critique

Les dernières analyses sectorielles parlent ouvertement d'une « révolution en cours » liée à l'application toujours croissante de l'intelligence artificielle dans la logistique et le transport de marchandises, au point de définir 2025 comme « l'année zéro de l'IA pour la logistique ».[9] Cette définition n'est pas un artifice rhétorique : elle se fonde sur un changement d'échelle mesurable.

Selon les données de l'enquête ISTAT « Entreprises et TIC – Année 2025 », 16,4 % des entreprises italiennes d'au moins 10 salariés utilisent au moins une technologie d'intelligence artificielle, soit près du double par rapport à 8,2 % en 2024 et plus de trois fois plus que les 5 % de 2023.[3] Cette accélération n'est pas distribuée de manière uniforme : la logistique, les transports et les filières connexes (manufacturier, retail, e‑commerce) sont parmi les domaines les plus exposés à la nécessité d'optimiser les coûts, les délais et la résilience, et donc parmi les plus enclins à expérimenter des solutions d'IA.[1][9]

Pourquoi la logistique est devenue le banc d'essai de l'intelligence artificielle

Pressions structurelles sur les supply chains

Les supply chains, déjà stressées par les crises géopolitiques, la volatilité des coûts énergétiques et les pics de demande imprévisibles, opèrent aujourd'hui dans un contexte de marges réduites et d'attentes de service croissantes. Quatre forces poussent les opérateurs logistiques et les entreprises manufacturières vers l'IA :

• Variabilité de la demande : des estimations erronées génèrent des surstocks ou des ruptures de stock, avec des impacts directs sur les revenus et le fonds de roulement.[1]
• Congestion infrastructurelle : les ports, les nœuds intermodaux et les hubs urbains doivent orchestrer des flux toujours plus complexes, dans des espaces finis.
• Pression sur les coûts : le carburant, la main-d'œuvre spécialisée, la manutention et l'entreposage nécessitent une réduction structurelle des gaspillages.
• Contraintes réglementaires et durabilité : les objectifs de réduction des émissions et les nouvelles règles européennes pénalisent les modèles peu efficaces et difficilement traçables.[1]

Dans ce contexte, l'IA n'est pas perçue uniquement comme une technologie « nice to have », mais comme une infrastructure décisionnelle capable de transformer des données hétérogènes (capteurs IoT, systèmes TMS/WMS, ERP, données météo, trafic) en décisions opérationnelles automatiques ou semi‑automatiques.[1][9]

Du dato au decision making automatisé

Les solutions décrites par les analyses sectorielles tournent autour de trois axes principaux :

• Analyse prédictive : modèles qui estiment la demande future, les temps de transit, la probabilité de retards, la saturation des entrepôts et des moyens de transport.[1][9]
• Optimisation en temps réel : algorithmes qui recalculent les itinéraires, les plans de chargement et les séquences de picking lorsque les conditions extérieures changent (trafic, météo, pannes, annulations de commandes).[1]
• Automatisation intelligente : systèmes qui ne se limitent pas à collecter des données, mais activent directement des actions (ex. réaffectation automatique de conteneurs, replanification de slots à quai, reconfiguration de tours de travail en entrepôt).[1][9]

Cette combinaison explique pourquoi 2025 est présentée comme une année de tournant : le passage se fait de projets pilotes isolés à des plateformes d'IA intégrées au cœur opérationnel des chaînes de valeur.[1]

Cosa stanno facendo concretamente le aziende logistiche

Ottimizzazione dei trasporti e dei percorsi

Nei trasporti terrestri, marittimi e intermodali, l’AI viene utilizzata per:

• Routing dinamico dei mezzi: sistemi che calcolano rotte ottimali in funzione di traffico, finestre temporali di consegna, priorità di servizio e vincoli del mezzo (es. ADR, altezza, peso), aggiornando i percorsi in tempo reale.[1][9]
• Consolidamento intelligente dei carichi: modelli che combinano ordini di clienti diversi per massimizzare il coefficiente di riempimento di container, camion e pallet, riducendo viaggi a vuoto e costi per unità trasportata.[1]
• Previsione dei tempi di arrivo (ETA): algoritmi che integrano dati da GPS, port community system, condizioni meteo e storico ritardi per fornire ETA più accurati, migliorando la pianificazione a valle (magazzini, stabilimenti, punti vendita).[9]

Dans les transports terrestres, maritimes et intermodaux, l'IA est utilisée pour :

• Routing dynamique des moyens : systèmes qui calculent les itinéraires optimaux en fonction du trafic, des fenêtres temporelles de livraison, des priorités de service et des contraintes du moyen de transport (ex. ADR, hauteur, poids), en actualisant les parcours en temps réel.[1][9]
• Consolidation intelligente des chargements : modèles qui combinent les commandes de différents clients afin de maximiser le coefficient de remplissage des conteneurs, des camions et des palettes, en réduisant les trajets à vide et les coûts par unité transportée.[1]
• Prévision des délais d'arrivée (ETA) : algorithmes qui intègrent des données provenant du GPS, du port community system, des conditions météorologiques et de l'historique des retards afin de fournir des ETA plus précis, en améliorant la planification en aval (entrepôts, usines, points de vente).[9]

Pour les opérateurs logistiques, cela se traduit par moins de kilomètres parcourus, une consommation de carburant réduite, une diminution des retards pénalisants sur les contrats et une plus grande capacité à promettre des délais de livraison réalistes et compétitifs.

Entrepôts intelligents et automatisation adaptative

Dans les entrepôts, l'IA est utilisée pour coordonner :

• Systèmes de picking automatisés (des trieuses aux navettes en passant par les robots mobiles autonomes), qui doivent se déplacer de manière coordonnée avec les opérateurs humains, en réduisant les temps morts et les conflits de parcours.[1]
• Allocation dynamique des stocks : positionnement des articles sur les étagères en fonction de la demande prévue et de la fréquence de prélèvement, dans le but de réduire le temps moyen de picking et les goulets d'étranglement dans les zones les plus fréquentées.[1]
• Maintenance prédictive des installations : des capteurs IoT et des modèles prédictifs identifient les schémas anormaux dans les moteurs, les tapis et les chariots, en planifiant les interventions avant qu'une panne coûteuse de l'installation ne se produise.[1][9]

Dans ce contexte, l'intelligence artificielle ne remplace pas les WMS traditionnels, mais se superpose à eux comme une couche d'optimisation continue, capable d'apprendre des flux réels et d'adapter les règles opérationnelles sans intervention manuelle constante.[1]

Logistique urbaine et dernier kilomètre

L'explosion du e‑commerce a amplifié la complexité du dernier kilomètre. L'IA est utilisée pour :

• Micro‑planification des livraisons urbaines : réaffectation automatique des tournées en fonction des échecs de livraison, des créneaux réservés par le client et des restrictions d'accès (ZTL, horaires de chargement/déchargement).[1]
• Simulation de scénarios : analyse de ce qui se passerait en déplaçant un hub urbain, en modifiant les horaires de livraison ou en introduisant de nouveaux moyens de transport (e‑van, cargo bike), afin de soutenir les décisions d'investissement et les accords avec les administrations locales.[1]
• Suivi de l'expérience client : intégration des données de tracking, des feedback et des réclamations afin d'identifier les schémas de défaut de service et d'intervenir sur les itinéraires, les filiales ou les partenaires critiques.[1]

Cadre réglementaire et gouvernance responsable

La transformation de la logistique s'inscrit dans un cadre réglementaire européen et national de plus en plus articulé.

Au niveau de l'UE, l'AI Act introduit une approche basée sur le risque, avec des obligations spécifiques pour les systèmes à fort impact en termes de sécurité, de droits fondamentaux et de fiabilité.[1][2] Dans le secteur de la logistique, cela se traduit par la nécessité d'évaluer attentivement :

• les systèmes de surveillance automatisée dans les hubs logistiques ;
• les algorithmes de scoring qui influent sur l'affectation des chargements ou des quarts de travail ;
• les systèmes de décision automatique qui peuvent avoir un impact sur la sécurité, la conformité douanière ou les contrôles à l'exportation.[1][2]

En Italie, la loi nationale sur l'intelligence artificielle n° 132/2025 définit les principes généraux pour la recherche, le développement et l'adoption de l'IA, en renforçant la centralité de la responsabilité humaine, la traçabilité des décisions automatisées et la cohérence avec le RGPD et l'AI Act européen.[2] Deux agences publiques sont appelées à superviser la gouvernance et les notifications, en impliquant également les entreprises et les administrations publiques.[2]

Pour les opérateurs logistiques, cela signifie que les projets d'IA doivent être développés avec des journaux de décision, une auditabilité des modèles, une gestion rigoureuse des données personnelles et des rôles de responsabilité clairs entre les fournisseurs technologiques et les entreprises utilisatrices.[1][2]

Impact sur le Business

Efficacité opérationnelle et marges

L'adoption de l'IA dans la logistique a un impact direct sur les coûts opérationnels, la qualité du service et la capacité à faire évoluer le business. L'augmentation du nombre d'entreprises qui utilisent l'IA – de 5 % en 2023 à 8,2 % en 2024, puis à 16,4 % en 2025 – reflète la perception de l'IA comme un levier économique plus que comme une simple innovation technologique.[3][5]

Les principaux impacts incluent :

• Réduction des coûts de transport grâce à l'optimisation des itinéraires, à la réduction des trajets à vide et à une meilleure saturation des moyens de transport.[1][9]
• Diminution des arrêts opérationnels grâce à la maintenance prédictive sur les flottes et les installations de manutention.[1]
• Meilleure utilisation des actifs (entrepôts, docks, quais de chargement) grâce à la planification algorithmique des flux entrants et sortants.[1][9]

Pour les entreprises clientes de la logistique (manufacturier, retail, e‑commerce), cela se traduit par des délais de livraison plus stables, moins de ruptures de stock et un rapport plus prévisible entre les coûts logistiques et le chiffre d'affaires.

Nouvelles métriques de service et avantage concurrentiel

L'intelligence artificielle déplace l'attention des seules métriques traditionnelles (coût par livraison, ponctualité) vers des indicateurs plus sophistiqués :

• précision des prévisions de demande ;
• exactitude des ETA communiqués aux clients ;
• résilience de la supply chain face aux chocs imprévus (événements météorologiques, fermetures soudaines d'infrastructures, pics de demande).[1][9]

Les opérateurs qui parviennent à intégrer l'IA de manière mature peuvent :

• proposer des services premium (par exemple, des fenêtres de livraison ultra‑restreintes garanties par des algorithmes de routing avancés) ;
• offrir une visibilité end‑to‑end tout au long de la chaîne, en unifiant les données de différents partenaires sous une seule plateforme analytique ;
• monétiser leurs propres données logistiques, en les transformant en services de conseil et de prévision pour les clients industriels.[1]

ROI, risques et barrières à l'adoption

Malgré la croissance, les analystes soulignent que l'IA est encore loin d'une diffusion généralisée.[3] Les principales barrières incluent :

• complexité d'intégration avec les systèmes legacy (TMS, WMS, ERP) ;
• pénurie de compétences internes pour évaluer, entraîner et gouverner les modèles d'IA ;
• incertitude réglementaire et réputationnelle : crainte de mettre en œuvre des systèmes perçus comme opaques ou potentiellement discriminatoires envers les travailleurs et les partenaires.[1][2]

Pour obtenir un retour sur investissement durable, les entreprises les plus avancées adoptent une approche graduelle :

• départ de cas d'usage à fort impact mais confinés (par exemple, maintenance prédictive sur une ligne de tri spécifique) ;
• mesure rigoureuse des KPI pré et post AI ;
• extension progressive des modèles, une fois que le bénéfice économique et opérationnel a été validé.[1]

Rôle des partenaires technologiques et supply chain collaborative

L'évidence empirique montre que la plupart des projets d'IA logistique naissent d'écosystèmes qui impliquent :

• opérateurs logistiques ;
• fournisseurs de plateformes cloud et IA ;
• intégrateurs de systèmes ;
• parfois des universités et des centres de recherche pour la modélisation avancée.[1][9]

Cette approche permet de partager les données, de mieux allouer les coûts de développement et d'accélérer la phase d'expérimentation, tout en maintenant des règles claires sur la propriété intellectuelle, la confidentialité et la sécurité des données. Pour les entreprises de la filière, la capacité de s'asseoir à cette table écosystémique est déjà aujourd'hui un facteur compétitif aussi important que la dimension de leur propre parc de véhicules ou la superficie des entrepôts et des hubs.[1]

Un scénario en rapide maturation

Les analyses les plus récentes indiquent qu'en 2025, les contenus générés par l'IA sont devenus de masse sur le web, poussant les plateformes et les entreprises à miser sur la qualité et sur l'utilisation la plus mature des technologies.[6] Dans le monde de la logistique et des supply chains, cette maturation se traduit par le déplacement de l'IA du marketing et de l'expérimentation superficielle vers l'épine dorsale des processus critiques : planification, transport, entrepôt, dernier kilomètre.[1][6][9]

L'« année zéro » de l'IA pour la logistique, décrite par les sources sectorielles, représente donc moins un point d'arrivée que le début d'une phase où la compétitivité des entreprises et des filières entières sera mesurée aussi par leur capacité à :

• construire des infrastructures de données solides ;
• intégrer des modèles prédictifs et décisionnels dans les processus quotidiens ;
• gouverner les risques et les responsabilités dans un cadre réglementaire toujours plus exigeant.[1][2][9]

Pour les professionnels, les managers et les entreprises, le message est clair : la logistique n'est plus seulement une fonction de support, mais le terrain d'essai où l'intelligence artificielle démontre – avec des chiffres et des résultats opérationnels – sa propre capacité à redéfinir le périmètre du business.