L’intelligence artificielle est déjà largement présente dans les projets de transformation des entreprises. Pourtant, les bénéfices financiers et opérationnels restent souvent difficiles à démontrer.
Une étude publiée par BCG indique que seulement 13 % des entreprises logistiques interrogées déclarent obtenir actuellement un impact financier mesurable grâce à l’IA.
Le problème ne semble donc plus être l’accès à la technologie. Il concerne plutôt son intégration dans les processus, la qualité des données et la capacité des équipes à utiliser les résultats.
Plusieurs déploiements récents montrent néanmoins que l’IA peut apporter des gains mesurables lorsqu’elle répond à un problème opérationnel précis.
Une adoption déjà très avancée
Publié le 1er octobre 2026
Par Daniel, rédacteur de IA du Dimanche
Dans le transport et la logistique, l’IA n’est plus uniquement expérimentale.
Selon une étude publiée par McKinsey, près de 90 % des chargeurs interrogés avaient adopté au moins un cas d’usage lié à l’IA dans le transport. Dans les entrepôts, 96 % avaient déployé au moins un usage numérique ou fondé sur l’IA étudié dans l’enquête.
Les applications concernent notamment la prévision de la demande, la planification des réseaux, le transport, la visibilité des stocks et l’automatisation des entrepôts.
Cette adoption massive ne garantit toutefois pas automatiquement un retour sur investissement.
Pourquoi de nombreux projets ne produisent pas encore de résultats
Les entreprises peuvent facilement tester un outil ou financer un projet pilote. Transformer réellement les opérations est beaucoup plus complexe.
Les difficultés concernent souvent les données dispersées, les systèmes anciens, le manque de compétences internes et les solutions déployées de manière isolée.
Une IA peut produire une excellente prévision. Si cette information n’est pas transmise au bon moment à la bonne équipe, elle n’améliore aucune décision.
Le sujet n’est donc pas seulement technologique. Il concerne l’ensemble du processus qui transforme une donnée en action opérationnelle.
Le cas concret des ruptures de stock
Au Vietnam, le producteur de boissons végétales Vinasoy a déployé une solution capable d’analyser automatiquement les photographies des rayons prises par ses équipes commerciales.
Avant ce projet, les contrôles nécessitaient près de 2 000 heures de travail par cycle. L’entreprise ne couvrait qu’environ 17 % de ses points de distribution chaque mois et un cycle complet pouvait prendre plus de 20 jours.
La reconnaissance d’images identifie désormais les produits, leurs formats et les emplacements vides. Le résultat est transmis aux équipes commerciales en un ou deux jours.
Deux mois après le déploiement, l’entreprise annonce une réduction de 20 % de son taux de rupture de stock. La couverture des contrôles est passée à plus de 70 % des points de distribution et la fréquence est passée d’une fois par mois à une fois par semaine.
Ces résultats ont été communiqués par AWS, partenaire technologique du projet. Ils doivent donc être considérés comme des résultats déclarés par les acteurs du déploiement, et non comme une évaluation indépendante.
Ce que ce cas montre aux entreprises
Le principal enseignement n’est pas le choix d’un modèle d’intelligence artificielle.
L’entreprise est partie d’un problème clairement identifié : les informations sur les rayons arrivaient trop tard pour éviter certaines ventes perdues.
Le processus disposait également d’indicateurs mesurables : nombre d’heures consacrées aux contrôles, proportion de magasins couverts, délai d’analyse et taux de rupture.
L’IA a ensuite été intégrée directement dans le travail des équipes commerciales.
Elle ne remplace pas leur présence sur le terrain. Elle automatise l’analyse répétitive des photographies afin que les collaborateurs puissent intervenir plus rapidement auprès des magasins et des distributeurs.
C’est probablement l’un des modèles les plus crédibles pour l’IA en entreprise : automatiser une tâche lente et répétitive afin d’accélérer une décision humaine.
La technologie ne suffit pas
Une IA qui détecte une rupture de stock n’apporte aucune valeur si personne ne corrige ensuite le problème.
La performance finale dépend toujours de la qualité des données, de la rapidité de transmission des résultats et de la capacité des équipes à agir.
Avant de déployer l’IA à grande échelle, une entreprise devrait donc commencer par identifier les informations qui arrivent actuellement trop tard pour permettre une bonne décision.
Les projets les plus utiles ne seront pas nécessairement les plus impressionnants. Ce seront ceux qui résolvent un problème précis et dont les résultats peuvent être mesurés.
Sources consultées
AWS, 29 septembre 2026, Vinasoy réduit ses ruptures de stock de 20 % grâce à une solution utilisant l’IA générative.
McKinsey, 8 septembre 2026, Créer de la valeur avec l’IA et les outils numériques dans les opérations logistiques. [mckinsey.com]
BCG, août 2026, Pourquoi l’IA ne produit pas encore pleinement ses résultats financiers dans la logistique. [bcg.com]
Auteur : Par Daniel, rédacteur de IA du Dimanche
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