De l’effet de mode à l’impact réel : l’IA tient-elle vraiment ses promesses ?

Il y a peu encore, l’arrivée de ChatGPT a eu l’effet d’un choc. Les promesses de l'IA semblaient sans limites, et l'enthousiasme a gagné tous les secteurs, la logistique y compris. Difficile de s'en étonner : un secteur tout entier tourné vers l'efficacité, la performance et la précision du timing, c'est exactement le terrain sur lequel l'IA affirme exceller.  

Pourtant, à mesure que l'intérêt pour cette technologie grandit, les résultats, eux, se font attendre. 

La dernière étude BCG, menée en collaboration avec Alpega, le confirme : la grande majorité des acteurs logistiques en sont encore au stade pilote ou expérimental. Et seulement 13 % des prestataires ont, à ce jour, mesuré un impact réel. 

Voici quelques enseignements clés de cette étude et les conclusions, parfois inattendues, qu'elle révèle. 

L'IA face à la réalité 

Le constat est partagé : l’IA ne tient pas encore toutes ses promesses. À peine un prestataire sur dix observe un impact financier mesurable, et la majorité des acteurs - prestataires comme chargeurs - en est encore à explorer ou planifier. Le manque de visibilité sur le ROI reste le principal frein à l’adoption à grande échelle.  

Sur le terrain, les initiatives IA se limitent le plus souvent à : 

• des projets pilotes  
• des tests isolés  
• des initiatives sans suite  

Mais conclure à un échec serait prématuré. Le problème ne vient pas de la technologie, mais de son usage. L’IA est là, elle fonctionne. Ce qui manque, c’est la capacité - ou la volonté - de l’intégrer dans les processus du quotidien. 

Là où l’IA commence réellement à créer de la valeur 

À mesure que l’IA et ceux qui l’utilisent trouvent leurs repères, certaines applications se démarquent par leur impact concret sur la performance. 

Le rapport du BCG met en évidence trois domaines où l’IA génère déjà des gains mesurables. 

Planification et exécution du transport 

C’est le domaine où l’impact est le plus visible. Les applications opérationnelles de l’IA y produisent déjà des résultats, notamment : 

• Optimisation des itinéraires 

Réduction des coûts, des retards et des émissions.  

• Optimisation du réseau 

 Meilleure allocation des capacités, opérations plus résilientes et réduction des coûts.  

• Réduction des trajets à vide 

Rendue possible grâce à l’analyse prédictive et aux algorithmes. Selon l’étude, 64 % des prestataires logistiques ont déjà adopté ces approches, avec une légère avance sur les chargeurs. 

Prévision de la demande 

Parmi les principaux cas d’usage : 

• Planification prédictive des volumes 

En s’appuyant sur les données en temps réel et l’historique des flux, l’IA permet d’estimer plus précisément les volumes à venir.  

• Optimisation des capacités 

Réduction des trajets à vide et meilleure utilisation des ressources grâce à des calculs rapides et ajustés en continu. 

Visibilité et suivi 

Selon le rapport, 60 % des chargeurs se concentrent sur la visibilité et le suivi, signe que l’IA est encore perçue avant tout comme un levier de productivité. 

Exemples :  

• Suivi en temps réel 

L’IA nettoie et enrichit les données de localisation pour offrir une vision précise et actualisée des expéditions.  

• ETA prédictif 

Les heures d’arrivée sont estimées avec plus de précision en intégrant trafic, historiques et aléas.  

• Détection des anomalies 

 L’IA identifie immédiatement les retards inhabituels, écarts de trajectoire ou risques, permettant d’agir avant qu’un problème ne s’aggrave. 

Là où l’IA ne délivre pas encore de valeur 

Comme toute nouvelle technologie, l’IA passe par une phase d’exploration puis d’expérimentation, avec son lot d’essais et d’ajustements. Même les premiers gains doivent être prouvés et mesurés avant d’être déployés plus largement dans les opérations. En clair : il faut apprendre à marcher avant de courir.  

L’étude révèle que l’IA crée encore peu de valeur dans les domaines suivants : 

• Automatisation complète de bout en bout  
• Opérations logistiques entièrement autonomes  
• Programmes de transformation à grande échelle 

Autrement dit, des ambitions trop élevées, dans les usages comme dans les résultats attendus, ne se traduisent pas encore en valeur concrète. Une approche progressive et maîtrisée reste aujourd’hui la plus efficace pour déployer l’IA dans les opérations. 

Cela dit, les 13 % de prestataires qui ont intégré l’IA au cœur de leurs activités prennent déjà de l’avance sur les 56 % encore en phase d’exploration ou de test.  

Réussir avec l'IA, ça ne doit rien au hasard 

Les déploiements qui fonctionnent partagent trois caractéristiques :  

• ils sont ancrés dans les opérations. 
• Ils s'intègrent dans les flux de travail existants. 
• Ils produisent des résultats mesurables. 

Dans la plupart des cas, la valeur vient d’usages précis et ciblés, pas d’une transformation globale. Mais ces premiers résultats montrent la voie ; le déploiement complet restant encore rare dans le secteur. 

Ce qui a changé, c’est la nature du problème. Au départ, les freins étaient technologiques et financiers. Aujourd’hui, l’enjeu est ailleurs : c’est un défi d’exécution. 

Les organisations qui sauront intégrer l’IA dans leurs opérations, embarquer leurs équipes et mesurer concrètement les résultats seront celles qui prendront de l’avance.  

Ce que les décideurs peuvent mettre en place 

L’étude dessine le portrait d’un secteur qui apprivoise l’IA progressivement et commence à en tirer des résultats. Voici comment en faire autant : 

• La précision avant tout  

Inutile de vouloir tout confier à l’IA. Mieux vaut se concentrer sur 2 ou 3 cas d’usage avec des résultats clairs, puis s’appuyer dessus pour aller plus loin.  

• Garder le ROI en ligne de mire dès le départ  

L’IA reste un outil au service d’un objectif. Le retour sur investissement doit guider les décisions. Il doit être concret, mesurable, et visible rapidement.  

• Intégrer l’IA dans les opérations  

L'IA ne peut pas rester en marge des processus, elle doit en faire partie. Cela implique de revoir les TMS et les flux opérationnels en fonction de ce qu'elle peut apporter, plutôt que de la forcer à s'adapter à des systèmes conçus sans elle.  

• Éviter l’innovation sans suite  

Multiplier les projets pilotes sans vision de suite, c'est avancer sans direction. Le passage à plus grande échelle doit être anticipé dès le départ et rester un objectif réel, pas seulement une intention. 

La vision d'Alpega : une feuille de route IA ancrée dans le réel 

Comme la plupart des acteurs de la logistique, Alpega croit au potentiel de l'IA. Collaborer à cette étude nous a permis d'identifier comment l'ensemble du secteur peut en bénéficier. Mais pour y parvenir, il ne suffit pas de repérer des cas d'usage. Il faut prendre les enseignements les plus significatifs et les appliquer à de vrais environnements opérationnels.  

Pour citer Daniel Cohen, CEO d'Alpega : « Nous concentrons nos investissements sur notre avantage fondamental : une plateforme unifiée qui connecte chargeurs et transporteurs, construite sur une base solide de données partagées. »  

Ce positionnement oriente une R&D centrée sur la transformation de données logistiques fragmentées en signaux temps réel, directement actionnables. 

Pour y parvenir, Alpega intègre l'IA directement dans les flux opérationnels pour que les décisions se prennent plus vite, de manière automatisée, et se déploient sur l'ensemble des activités. 

En définitive : l'IA ne vaut quelque chose que si elle s'utilise tous les jours et allège vraiment le travail des équipes. 

Pour conclure 

L’IA crée déjà de la valeur dans la logistique, mais seulement là où elle est réellement mise en œuvre. Ce n’est pas une solution universelle : tout se joue dans la capacité à l’adapter à vos opérations, à vos clients et à vos enjeux.