Dans un contexte de volatilité de la logistique et de la supply chain, l’Intelligence Artificielle est apparue comme la prochaine frontière technologique de l’optimisation continue. Cependant, une étude récente menée par le BCG pour Alpega révèle une réalité contrastée sur le continent européen.
L’Europe connaît une adoption fragmentée de l’IA. Si les prestataires de services logistiques (LSP) mènent la danse, les chargeurs accusent un retard significatif. Cette dynamique soulève des défis majeurs mais ouvre également la voie à une transformation stratégique profonde pour l’ensemble de l’écosystème. Olivier Gonon, Chief Revenue Officer d’Alpega, nous décrypte cette étude dont les résultats de cette étude ont d’ailleurs été présentés et discutés lors de la SITL à Paris le 1er avril 2026.
L’Europe logistique face au défi de l’IA, une adoption à deux vitesses
L’étude met en lumière une fracture numérique nette au sein du secteur européen. Alors que 44 % des LSP ont déjà déployé des solutions d’IA, une écrasante majorité d’environ 70 % des chargeurs en sont encore aux phases d’exploration ou de pilotage. Cette asymétrie place les prestataires logistiques en position de moteurs de l’innovation. Ils déterminent l’orientation et le rythme de la transformation par l’IA.
Pourtant, même les leaders européens accusent un retard notable par rapport à leurs homologues nord-américains et asiatiques. Ainsi, seulement 6 % des LSP européens déclarent un déploiement réussi.
« L’IA dans la logistique n’est plus théorique. L’opportunité existe et est déjà visible. Ce qui distinguera désormais les leaders, ce n’est pas l’accès à la technologie, mais la capacité à l’appliquer dans les opérations quotidiennes, à développer les compétences adéquates et à la transformer en valeur ajoutée mesurable » souligne Daniel Cohen, PDG du groupe Alpega.
Quelles solutions face à l’asymétrie dans la logistique européenne ?
Face à cette urgence et à ce potentiel inexploité, l’action est impérative pour garantir la compétitivité et l’efficacité du secteur. Ceci passe d’abord par l’accélération de la sensibilisation. Les acteurs clés doivent promouvoir activement les bénéfices concrets de l’IA pour les chargeurs, en mettant en avant des cas d’usage éprouvés.
Ensuite, l’investissement dans des projets pilotes structurés. Pour les chargeurs, initier des projets pilotes ciblés, en collaboration avec leurs LSP partenaires, permet de démontrer rapidement le retour sur investissement et d’engager les équipes.
Enfin, la création des feuilles de route stratégiques. Il faut définir une stratégie IA claire. Même à ses débuts, cette étape est cruciale pour orienter les investissements et les efforts de digitalisation.
Quand l’IA réinvente la planification et l’exécution des transports
Les LSP ne se contentent pas d’explorer. Ils intègrent l’IA au cœur de leurs opérations quotidiennes, avec un impact direct sur la planification et l’exécution des transports. L’IA entre dans des domaines critiques pour l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.
Près des deux tiers, soit 64 %, des LSP l’adoptent pour l’analyse prédictive, l’optimisation de réseau et la minimisation des trajets à vide (back-haul). La visibilité et le suivi des expéditions bénéficient également d’une adoption significative d’environ 50 %. Et ce grâce à des données visuelles et la détection proactive des défauts.
L’IA devient ainsi un catalyseur d’efficience opérationnelle selon Olivier Gonon. L’intégration des algorithmes d’IA dans les systèmes de gestion des transports (TMS) améliore la logistique. Elle apporte une optimisation dynamique des itinéraires, du chargement et de l’affectation des ressources.
C’est aussi une amélioration de la visibilité en temps réel. Utiliser l’IA pour analyser les données télématiques et les flux vidéo permet une détection précoce des anomalies. L’estimation des ETA (Estimated Time of Arrival) s’en retrouve améliorée.
L’IA assure aussi une optimisation proactive des flux. Recourir à l’analyse prédictive pour anticiper les goulots d’étranglement, gérer les pics de demande et réduire les kilomètres à vide contribuent ainsi à la durabilité des opérations.
Une automatisation intelligente des processus vient aussi avec l’adoption de l’intelligence artificielle. Elle peut prendre en charge des tâches répétitives comme le traitement des e-mails pour les devis, le suivi des expéditions ou la qualification des demandes. L’humain peut se concentrer sur d’autres tâches.
L’IA comme différenciateur commercial et levier client
L’IA ne se limite pas à l’efficacité interne. Elle devient aussi un puissant avantage concurrentiel et un facteur clé de différenciation commerciale. L’étude d’Alpega révèle que 45 % des LSP se tournent vers l’IA pour améliorer leur service client, répondant aux attentes croissantes des chargeurs. Ceux-ci, à hauteur de 40 %, accordent déjà une grande importance aux capacités en IA de leurs partenaires logistiques lors de la sélection.
Olivier Gonon explique : « En s’alignant sur les flux de travail logistiques, les prestataires de services logistiques se positionnent comme des partenaires stratégiques qui comprennent et répondent aux priorités absolues du client. (…) Les chargeurs n’en étant qu’aux prémices de leur parcours dans l’IA, les prestataires de services logistiques ont l’opportunité d’unifier l’écosystème et d’établir des normes pour son adoption. »
Les LSP qui intègrent l’IA dans leur offre de services construisent une relation client plus solide et plus résiliente. C’est la personnalisation de l’expérience client. Ainsi, déployer des chatbots intelligents et des assistants virtuels permettent de mieux répondre aux requêtes courantes. Elles fournissent des mises à jour proactives et personnalisent les interactions.
C’est aussi offrir des services à valeur ajoutée. Des tableaux de bord et des rapports d’analyse de performance enrichis par l’IA permettent aux chargeurs de mieux comprendre leurs propres flux logistiques.
Valoriser l’expertise IA permet de plus de mettre en avant les capacités technologiques. L’expertise en IA devient alors un argument clé lors des appels d’offres et des négociations commerciales.
Elle conduit aussi à un développement des solutions collaboratives. Co-construire avec les chargeurs des solutions IA spécifiques pour leurs défis renforce le partenariat stratégique.
Construire l’IA dans la Supply Chain.
Pour soutenir cette transformation numérique, les LSP investissent également dans leurs ressources humaines. Environ 50 % d’entre eux anticipent la nécessité de requalifier (reskilling) leur personnel. Le but est d’accompagner les décisions augmentées par l’IA et favoriser une plus grande autonomie opérationnelle. Cette approche nuancée met en lumière une évolution des rôles plutôt qu’une substitution.
Les chargeurs découvrent tout juste le potentiel de l’IA. Les LSP ont l’opportunité de jouer un rôle central en tant que « guides ou partenaires » de confiance en unifiant l’écosystème et en établissant des normes d’adoption. C’est dans cette optique que des entreprises comme Alpega intègrent les conclusions de leur étude dans le développement de solutions basées sur l’IA.
Elles mettent l’accent sur l’intégration de l’intelligence dans l’exécution logistique quotidienne. Pour une adoption réussie et standardisée de l’IA, plusieurs leviers stratégiques sont à activer. Il faut investir massivement dans la formation et le développement des compétences. Mettre en place des programmes de formation continue pour les équipes, de la data science à la gestion de projet IA favorise une culture de l’innovation.
Renforcer la collaboration inter-entreprises, c’est établir des partenariats stratégiques entre chargeurs, LSP, éditeurs de logiciels et start-ups technologiques. Cette coopération a pour but de mutualiser les efforts de R&D et standardiser les interfaces.
En développant une gouvernance des données claire, on met en place des cadres robustes pour la collecte, le traitement, le partage et la sécurité des données. Ces points restent essentiels au bon fonctionnement des systèmes IA.
En plus de la promotion d’une vision éthique et responsable de ces dernières. Il faut donc assurer une transparence sur le fonctionnement des algorithmes et considérer l’impact humain de l’IA, que ce soit sur les effectifs ou sur les conditions de travail.
