L’IA en supply chain a quitté le stade des promesses : une dizaine de dirigeants et de responsables supply chain l’ont raconté le 23 juin 2026 au théâtre du Lucernaire, à Paris, lors du premier événement organisé par Voxlog. Le média en a tiré un dossier en 5 parties, publié le 1er octobre.
Sanofi, Michelin, Shiseido, des éditeurs de logiciels et un prestataire logistique y décrivent ce qui marche, ce qui bloque et ce que ça coûte. Leur constat commun : ce qui freine l’IA en supply chain, c’est rarement l’algorithme.
Combien d’entreprises utilisent vraiment l’IA ?
Les témoignages de grands groupes donnent une image flatteuse, que les chiffres de l’Insee nuancent. En 2025, 18 % des entreprises de 10 salariés ou plus déclarent utiliser au moins une technologie d’IA, 8 points de plus qu’un an plus tôt. Le taux monte à 58 % à partir de 250 salariés.
Les transports et l’entreposage sont parmi les plus en retard, à 9 %. Mais le chiffre trompe : les entreprises du secteur qui utilisent l’IA emploient 66 % de ses effectifs. L’IA y est donc surtout l’affaire des plus grandes structures.
Parmi les entreprises qui n’utilisent aucune IA, 71 % disent ne pas en voir l’utilité et 54 % évoquent un manque d’expertise. C’est le terrain que décrivent les intervenants du dossier : un besoin métier mal identifié et des compétences à construire.
Trois familles d’IA, trois niveaux de maturité
Jérôme Bour, associé du cabinet Newton Vaureal Consulting, distingue le machine learning, déjà mûr dans les APS, les WMS et les prévisions, l’IA générative, qui produit du texte ou du code, et les agents, qui prennent des décisions avec une part d’autonomie. Sur ces deux dernières familles : « leurs capacités à court terme sont surestimées, lorsque leurs impacts à long terme demeurent sous-estimés ».
Le détail des cas d’usage par fonction est dans notre guide complet sur l’intelligence artificielle et la supply chain.
IA en supply chain : partir du problème, pas de l’outil
Chez Shiseido, Faustine Latronche, responsable logistique, transport et douane pour la zone EMEA, reconnaît un départ où l’on voulait « faire de l’IA pour faire de l’IA ». Sans besoin métier pour tirer la solution, le groupe risquait « une usine à gaz ». Il a basculé vers la remontée de cas concrets par les équipes, à condition de disposer de données à peu près cohérentes.
SPI Group, spécialiste du conditionnement et de la logistique à valeur ajoutée, a fait encore plus simple : des ateliers sur l’art du prompt pour une soixantaine de cadres, une charte d’utilisation courte, puis autant de licences OpenAI.
La gouvernance avant les algorithmes
Chez Sanofi, l’impulsion est venue du sommet dès 2020-2021, raconte Diane Melul, responsable de la planification globale des approvisionnements. Le comité exécutif a adopté les outils le premier, une structure interne baptisée « l’Accélérateur » porte les projets, et les cas d’usage sont sélectionnés lors de sessions de pitchs des équipes.
Pour Stéphane Eliasu, directeur France et Benelux de Trans.eu, distribuer un outil en disant « à vous de jouer » ne suffit plus : l’IA traverse les opérations, le commerce et la finance.
Pourquoi 99,9 % de fiabilité ne suffit pas
Raphaël Hervé, de l’éditeur Manhattan Associates, pose le problème de l’adoption. En logistique d’exécution, une solution correcte 99,9 % du temps peut passer pour peu fiable, car la moindre erreur retient toute l’attention. Les utilisateurs reviennent alors à leurs anciennes méthodes, qu’ils maîtrisent.
Camille Demarquilly, vice-président global supply chain de Michelin, parle d’une « ligne de crête » : trop de prudence laisse les opportunités aux concurrents, trop de confiance expose à des risques réels. Quant au remplacement, Bertrand Gruson, PDG de Conex, dit de ses développeurs qu’ils ont été « augmentés ». Pour ce que disent les chiffres, voir l’IA et les suppressions d’emplois.
Ce que coûte vraiment l’IA en supply chain
CMP Group, distributeur d’équipement de la maison présent dans 80 pays, a multiplié en à peine 2 ans les projets d’IA, dont la prise de rendez-vous transport par agent vocal. Son DSI, Thibault Dallemagne, reconnaît des factures mensuelles de « plusieurs milliers de dollars ».
La raison tient aux tokens, l’unité de texte sur laquelle les modèles facturent ce qu’on leur envoie et ce qu’ils répondent. Dès qu’un agent consulte une base documentaire ou appelle plusieurs API d’un WMS, la consommation explose.
Sur son service client, qui traite plusieurs milliers de tickets par mois, chaque ticket coûtait au lancement entre 8 et 25 dollars. Après un travail sur les modèles et les traitements, il revient à 4 à 6 centimes d’euro : plus de 100 fois moins cher.
Luc Maufrais, directeur général de l’éditeur de WMS Infflux, tempère : « peu de projets d’IA affichent un retour sur investissement démontré ». À l’inverse, SPI Group, 120 millions d’euros de chiffre d’affaires, se dit prêt à investir 500 000 euros à 1 million d’euros dans un projet d’IA qui crée de la valeur.
Ce que ça change pour les équipes supply chain
Arnaud de Moissac, co-pilote du Lab digital et technologies de France Supply Chain, juge la maturité digitale du secteur « très hétérogène et plutôt faible ». Dans ce paysage, l’IA en supply chain profite d’abord à ceux qui savent formuler un problème métier, fiabiliser les données et faire adopter un outil. C’est le rôle d’un data translator comme Ahmed Marrakchi, de Carrefour, invité de la table ronde IA du Supply Chain Event le 2 décembre.
Si le sujet concerne votre équipe, voici ce que contient une formation à l’intelligence artificielle en supply chain. Et pour suivre d’autres actualités expliquées, rejoignez-moi sur LinkedIn.
Sources
- Matthew Perget, IA et supply chain : de la réflexion à l’action, Voxlog, dossier en 5 parties publié le 1er octobre 2026.
- Voxlog, Des coûts non négligeables, partie 5 du même dossier.
- Insee, Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025, Insee Première n° 2120, 21 juillet 2026.
- Insee, Les TIC et le commerce électronique dans les entreprises, jeu de données sur data.gouv.fr, enquête 2025.
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