L’IA peut-elle vraiment doper la performance logistique ?

Prévoir la demande, arbitrer les investissements, optimiser les stocks : autant de décisions complexes, répétitives et à fort impact financier. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle suscite autant d’espoirs que de fantasmes. Entre promesse de révolution et crainte du gadget, une réalité s’impose : l’IA n’a de valeur que si elle produit des résultats mesurables.

Depuis 2024, l’enthousiasme autour de l’IA a poussé de nombreuses entreprises à “vouloir y aller”. Quitte à brûler les étapes. Résultat : des projets lancés sans cap clair, ni indicateurs de succès. Aujourd’hui, le discours a changé. « Les dirigeants veulent du concret. Un outil d’IA n’a de sens que s’il génère un impact financier mesurable », insiste Elliot Langella, senior manager chez Lokad, un editeur logiciel IA d’optimisation prédictive de la supply chain. Le mantra de ces experts en IA appliquée à la pièce automobile : penser les solutions sous un angle économique, visant à résoudre les "points de douleur" des clients. « La confiance en l'IA ne vient pas de la nouveauté, mais de sa capacité à produire des résultats cohérents et fiables, sur l’ensemble du processus automatisé », insiste-t-il . 

Le message est clair : l’IA n’est ni une baguette magique, ni un gadget. C’est un outil qui exige méthode et lucidité. Et qui s’ancrera par son ROI mesurable.
 

Dans la pièce de rechange automobile, la complexité atteint des sommets : des centaines de milliers de références, des demandes imprévisibles, des réseaux multi-sites,  des contraintes de livraison quasi immédiates. Chaque jour, des milliers de décisions doivent être prises : combien commander ? où stocker ? comment répartir ? quand réapprovisionner ?  Jusqu’ici, ces arbitrages reposaient largement sur les équipes. Mais face à l’explosion des données, la décision manuelle atteint ses limites.

Contrairement aux idées reçues, l’IA ne révolutionne pas tout. On l’applique là où elle est la plus utile : sur les décisions répétitives à fort impact financier. En gestion d’inventaire, trois décisions clés ressortent. 

D’abord, combien stocker ? L’objectif est de déterminer le niveau économiquement justifié en fonction de l’incertitude de la demande client et des objectifs de service, mais aussi de la marge et du coût d’investissement, de gestion, et de possession. 

Ensuite, où stocker ? Le stock doit être positionné dans le réseau de manière à maximiser la disponibilité sans multiplier les unités inutiles entre sites. Tout en respectant les contraintes logistiques : capacité d’envoi entrepôt, flotte de livraison, espace disponible. 

Enfin, quelles références activement stocker… dans un ou plusieurs points du réseau... ou aucun, en attendant une commande client ferme ? L’IA adapte les assortiments à la réalité de la demande locale et aux contraintes de capital. Lorsque ces trois décisions s’améliorent, les bénéfices suivent : moins de ruptures et de capital immobilisé, un meilleur service et une rotation plus rapide.

Différents cas d’usage ont permis à Lokad d’illustrer ces promesses !  Le distributeur croate Tokic (plus de 120 points de ventes en Croatie et Slovénie, 300 000 références annoncées) a ainsi rationalisé ses achats et son assortiment. Basée sur un algorithme prédictif, la machine gère le réassort de l’ensemble du réseau quotidiennement, pilotant dynamiquement la fréquence et les volumes en fonction des ventes. Résultat opérationnel : 5 % de taux de service gagné et une croissance supérieure à 10 % par an, tout en investissant moins que prévu en inventaire.

Chez Mister-Auto, l’IA permet de gérer des dizaines de millions de prix chaque jour sur plus de vingt pays, et coordonne les achats en conséquence. Un niveau de complexité impossible à absorber manuellement.

Même constat dans des environnements critiques comme Air France Industries, maintenant des centaines d’avion autour du monde, où la moindre rupture peut coûter plusieurs centaines de milliers d’euros. L’IA y sécurise des chaînes logistiques d’une extrême précision où les flux de pièces sont circulaires, mêlant achat à neuf et réparation.

Au-delà des cas d’usage, quatre bénéfices ressortent clairement : une meilleure visibilité avec des décisions compréhensibles, une fiabilité accrue (jamais de décisions aberrantes), une réactivité renforcée grâce à des cycles plus courts et une capacité de passage à l’échelle sans alourdir les équipes. Faut-il se convertir à l’IA ? « Fort probablement, parce que la concurrence va le faire et qu'il ne faut pas manquer ce train. » Mais sans se tromper de combat. Elliot Langella rappelle que les projets qui réussissent ne partent pas de la technologie, mais du terrain : quels problèmes concrets résoudre ?  Quels gains attendre ?  Comment mesurer la performance ? 

Car au fond, l’enjeu n’est pas de "faire de l’IA". L’enjeu est de prendre chaque jour de meilleures décisions, plus rentables, à grande échelle, avec moins d’interventions manuelles. Et dans un secteur où la performance se joue sur des milliers d’arbitrages quotidiens, c’est peut-être là que se trouve la vraie révolution.