IA en supply chain et logistique : entre réalités opérationnelles et effet d’annonce   

L’intelligence artificielle dans la Supply Chain promet des gains extrêmement intéressants pour les entreprises, aussi bien en termes d’efficacité, d’agilité ou encore de précision. De plus en plus de direction supply chain estiment que l’IA aura un impact considérable sur leurs process.  

C’est dans ce contexte que nous avons eu l’opportunité de participer au Talk de la Rédaction organisé par LSA, le 22 mai dernier, autour du thème « IA en supply chain et logistique : entre réalités opérationnelles et effet d’annonce ». L’occasion pour nous de partager notre retour d’expérience en tant que cabinet de conseil, de revenir sur quelques cas d’usage et leur degré de maturité, et de présenter les conditions clés pour transformer les promesses de l’IA en véritables leviers de performance. 

Des cas d’usage plus ou moins concrets et matures

Plusieurs applications de l’IA ont d’ores et déjà passé le cap de l’expérimentation pour entrer dans une phase d’adoption opérationnelle : 

Ces cas sont bien réels et apportent déjà des gains tangibles en productivité, réactivité et qualité de service.

« Un cas d’usage est opérationnel lorsqu’il est durable, utilisé de façon pérenne, et viable économiquement » Sophie Monier, associée Findle 

Néanmoins, tous les cas ne sont pas encore à maturité. L’exemple typique : les jumeaux numériques Supply Chain. Leur promesse est grande — vision E2E, simulation de scénarios, recommandations IA — mais leur mise en œuvre reste complexe. Les projets peinent à dépasser le stade de POC, et l’appellation est souvent

Trois clés pour passer d’un effet d’annonce à une réalité opérationnelle  

Ainsi en tant que cabinet de conseil, notre attention s’est portée sur les facteurs qui permettent de transformer une idée IA en solution déployée et utilisée au quotidien : 

Un alignement IT – IA – Métiers

C’est la condition sine qua non du succès. Les métiers définissent les enjeux concrets. L’IT garantit la qualité, la disponibilité et l’intégration des données. L’IA ne peut fonctionner que si la collaboration est fluide et si les équipes avancent ensemble, en mode co-construction. 

Ce que cela implique concrètement : 

L’IT n’est donc pas un simple « support technique », c’est un véritable co-pilote stratégique du projet, qui éclaire sur ce qui est faisable. 

Les modalités de conduite des projets

L’IA n’est pas un système déterministe. Il faut tester, apprendre, ajuster et donc rentrer dans une logique d’expérimentation continue et d’adaptation. On attend souvent que l’IA donne plus que ce qu’on aurait imaginé au début du projet d’où l’importance de réaliser des tests progressifs pour bâtir la confiance, côté système comme côté utilisateurs. L’éditeur Vekia préconise par exemple de commencer par un petit périmètre produit et l’étendre au fur et à mesure, selon une logique d’apprentissage partagée entre le modèle et les planificateurs. 

L’adoption des équipes et l’appropriation 

Adopter l’IA, c’est intégrer un nouveau collaborateur dans l’équipe. Même avec un bon modèle et des résultats probants, si les équipes n’utilisent pas l’IA ou la contournent, le projet échoue. Le facteur humain est donc décisif. 

Cela suppose d’acculturer les équipes au fonctionnement d’un modèle IA : ce n’est pas une boîte noire magique, mais un outil d’aide à la décision. 

Une scène culte du film 2001, l’Odyssée de l’espace illustrait déjà avec clairvoyance l’importance de l’humain dans ce type de projet… 

« L’IA n’est pas une fin en soi » Sophie Monier, Associée Findle 

L’IA en supply chain ne remplacera ni le bon sens ni l’intuition métier. Elle ne doit pas être mise partout, ne serait-ce que pour des questions de ROI et de durabilité. C’est un moyen d’apporter de la valeur dans nos processus supply, à condition de parvenir à en faire une réalité opérationnelle. 

Pour aller plus loin :

EmmaEmma
8 septembre 2025