L’intelligence artificielle (IA) : levier majeur de performance dans la logistique et le transport de marchandises
Un guide pour accélérer l’adoption de l’IA
La filière logistique et transport de marchandises représente près d’1,8 million d’emplois en France et constitue un rouage essentiel de l’économie nationale. Elle fait face à des enjeux multiples (augmentation des volumes, transition environnementale, attractivité des métiers, instabilité internationale) qui font de l’IA une opportunité à saisir.
Coordonné par France Logistique avec les contributions de la Direction générale des Entreprises (DGE) et de l’AI Cargo Foundation, le Guide pour l’adoption de l’IA dans la filière logistique et transport de marchandises s’inscrit dans le plan gouvernemental « Osez l’IA », lancé en 2025. Ce plan vise à faire de l’intelligence artificielle un outil accessible et concret pour toutes les entreprises françaises d’ici 2030.
Pourquoi les entreprises du transport de marchandises et de la la logistique doivent s’intéresser à l’IA ?
L’intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles opportunités à toutes les entreprises du secteur du transport de marchandises et de la logistique, quelle que soit leur taille. Toutes les entreprises peuvent en tirer des bénéfices concrets, grâce à des outils accessibles, simples et souvent peu coûteux.
Avec l’IA, elles peuvent améliorer la performance de la chaîne logistique en :
- automatisant certaines tâches,
- accélérant l’analyse des données,
- facilitant la prise de décision,
- optimisant les opérations.
Pourtant, seules 15 % des entreprises du secteur du transport et de la logistique utilisent l’IA selon les données du Baromètre France Num 2025 et pour la plupart uniquement l’IA générative alors que d’autres types de solutions peuvent être exploitées.
Les entreprises de la filière peuvent, en effet, tirer parti de trois grandes familles technologiques de l’IA :
- L’IA générative qui permet de produire ou résumer du texte et d’analyser des documents ;
- L‘IA prédictive qui aider à anticiper des retards, des volumes ou des ruptures de stock ;
- L’IA d’optimisation qui facilite l’identification du meilleur plan sous contraintes : tournées, chargements, ressources.
Dans la logistique, la valeur provient souvent de la combinaison de ces approches.
Dans un contexte marqué par l’augmentation des volumes, les exigences environnementales et l’évolution des compétences, elle constitue une opportunité pour rendre la logistique plus performante et durable.
Ne pas s’y engager expose les entreprises à un risque de décrochage face à la concurrence.
Quels sont les bénéfices observés de l’IA pour la filière ?
Les retours d’expérience montrent des gains concrets pour les entreprises du transport de marchandises et de la la logistique :
- des gains de temps important : avec des temps de traitement divisé par 10 dans certains cas ;
- une fiabilité accrue : par exemple 98 % de succès avec la lecture automatique de documents ;
- une meilleure anticipation des opérations ;
- une réduction des tâches répétitives
- une amélioration de la qualité de service
L’IA permet aussi de recentrer les équipes sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Quels sont les usages concrets de l’IA pour les entreprises du transport de marchandises et de la la logistique ?
Si toutes les fonctions des entreprises du secteurs sont concernées, certains usages se développent plus vite, car plus faciles à mettre en œuvre. Les fonctions supports, avec l’IA générative, sont ainsi aujourd’hui la fonction qui tire le plus parti des bénéfices de l’IA.
Voici les principaux usages de l’IA répertoriés par le guide par fonctions :
1. Fonctions support
- Automatisation de tâches administratives : facturation, conformité documentaire, etc. ;
- Chatbots pour les clients ou les collaborateurs ;
- Analyse et traitement de documents ;
- Aide au développement informatique ou à la formation.
2. Transport et opérations
- Prévision des heures d’arrivée et gestion des retards ;
- Optimisation des plans de transport ;
- Analyse des litiges de livraison ;
- Mutualisation des flux entre acteurs.
3. Intralogistique (entrepôts)
- Prévision de la demande et réapprovisionnement ;
- Automatisation des inventaires (analyse d’images) ;
- Vérification des commandes ;
- Robots autonomes ;
- Optimisation des organisations via des jumeaux numériques.
4. Ports et infrastructures
- Analyse automatisée des flux de conteneurs ;
- Assistance à la navigation ;
- Renforcement de la cybersécurité.
Comment adopter l’IA pour les entreprises du transport de marchandises et de la la logistique ?
Passez à l’action
Le déploiement de l’IA repose sur les étapes suivantes :
- Identifier les usages prioritaires
- Tester l’IA sur un cas simple et mesurable
- Former les équipes
- Évaluer les impacts (métiers, environnement, sécurité)
- Déployer progressivement à d’autres cas d’usages
Les clés pour réussir et les pièges à éviter
- Partir du terrain : les projets efficaces répondent à un besoin opérationnel clair, avec des objectifs mesurables.
- Avancer progressivement : commencer par des cas d’usage simples permet de démontrer rapidement la valeur.
- Impliquer les équipes : la co-construction avec les métiers facilite l’adoption et la pertinence des solutions.
- Former et acculturer : le développement des compétences est indispensable à tous les niveaux de l’entreprise.
- Intégrer l’IA aux processus existants : la valeur est maximale lorsque l’IA est directement connectée aux outils et opérations.
Le guide identifie également 11 pièges récurrents à éviter, parmi lesquels : partir de la technologie plutôt que d’un problème opérationnel, sous-estimer la qualité des données, négliger la cybersécurité, ou confondre expérimentation et déploiement réel (le « POC éternel »).
Adopter l’IA de manière responsable
Le guide insiste sur 3 dimensions essentielles d’une adoption responsable :
Placer l’humain au centre. L’IA doit être un outil qui augmente les capacités des équipes, et non qui les remplace. Les déploiements réussis partent des réalités du terrain et sont co-construits avec les équipes opérationnelles. L’IA doit « augmenter » les métiers, pas les contourner. La formation est dans ce contexte essentielle.
Maîtriser l’impact environnemental. Le numérique représentait déjà 4,4 % de l’empreinte carbone française en 2022 selon l’Ademe. Les IA génératives et agentiques sont particulièrement consommatrices en ressources. Le guide recommande de réaliser une évaluation environnementale complète de tout projet IA, en tenant compte des impacts métier et numériques.
Garantir la souveraineté et la confiance. Il est essentiel de prendre en compte les risques liés à l’usage non encadré des IA grand public : fuite de données, divulgation d’informations stratégiques. Le guide recommande de privilégier des solutions françaises ou européennes, de mettre en place une charte éthique et une gouvernance adaptée.
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