L'impact de l'intelligence artificielle dans la logistique
Tirer parti des nouveaux leviers technologiques pour stimuler la croissance et la compétitivité
Les préconisations exclusives de nos consultants
L'analyse des applications de l'IA dans la logistique
Un état des lieux du déploiement de l'IA dans la logistique
Des études de cas sur les stratégies IA des logisticiens
La cartographie de 80 offreurs de solutions IA
3300 € HT
Les insights de l’étude
Comment les logisticiens peuvent-ils tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) pour stimuler leur croissance et leur compétitivité ? Notre étude exclusive identifie les cas d'usage les plus pertinents pour atteindre l'excellence opérationnelle, fluidifier le parcours client et réduire l'empreinte carbone des spécialistes de la supply chain.
Nous mettons notamment en lumière les solutions d'IA qui optimisent efficacement les besoins en main-d'œuvre. Le secteur doit en effet affronter des problèmes chroniques de recrutement et un absentéisme élevé. Plus de 6 millions de journées de travail sont perdues chaque année dans la branche transport et logistique, surtout à cause des accidents du travail. L'IA permet ainsi de simplifier le quotidien des livreurs et d'augmenter significativement la productivité, par exemple en rationalisant les tournées et en minimisant les pannes d'équipements. Par ailleurs, certaines applications d'IA améliorent la satisfaction client grâce à un traitement plus efficace des interactions clients à toutes les étapes, de la prise de contact à l'après-vente. Les progrès de l'IA peuvent aussi s'appliquer au pilotage des stratégies de responsabilité sociale et environnementale (RSE) des prestataires logistiques. Cependant, tous ne sont pas au même stade de maturité en matière de déploiement de l'IA. Si Amazon et Alibaba sont à la pointe, les autres leaders multiplient les efforts pour s'aligner. Dès lors, comment s'y prennent-ils ? Quelles sont les stratégies d'implémentation de l'IA chez les logisticiens ? Et quels cas d'usage sont les plus prometteurs ?
Plan détaillé
Présentation et chiffres clés
L’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier stratégique de transformation pour le secteur logistique. En optimisant la gestion des stocks, les tournées de livraison ou encore les flux de marchandises, elle accélère la digitalisation des chaînes d’approvisionnement. Grâce au deep learning et à l’analyse prédictive des données, l’IA permet d’automatiser les processus, de réduire les coûts opérationnels et d’améliorer la performance globale de la supply chain. Selon BlogIndustrie, le marché de l’IA appliquée à la logistique en entrepôt était estimé à plus de 15,7 milliards de dollars en 2023, avec une croissance annuelle moyenne de 14,8 % attendue jusqu’en 2030.
L’intégration de l’intelligence artificielle transforme les modèles d’organisation logistique, redéfinit les compétences métiers et intensifie la concurrence entre acteurs. Les grands groupes logistiques sont à la pointe de cette transition. Amazon optimise ses entrepôts avec Amazon Robotics et affine sa gestion des stocks grâce à Titan, intégré à Amazon Bedrock. En 2024, l’entreprise a lancé Nova, une suite d’outils d’IA dédiés aux opérations logistiques. Alibaba déploie la gamme Tongyi Qianwen (Qwen), des modèles d’IA spécialisés dans l’analyse de données et l’optimisation des stocks. FedEx et GXO misent sur l’automatisation avec des robots autonomes pour des interventions proches de la manipulation humaine.
Si les grands acteurs disposent des moyens techniques et financiers pour accélérer leur transformation digitale, l’adoption de l’IA reste plus inégale dans le reste de la filière. Les PME et ETI dépendent en grande partie de leurs fournisseurs technologiques pour accéder à ces innovations, ce qui freine parfois le déploiement de solutions d’IA à grande échelle.
En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :
Les 10 préconisations stratégiques des experts Xerfi à destination des décideurs de la filière logistique
Les insights détaillés pour comprendre comment exploiter l'IA pour accroître les gains de productivité, fluidifier le parcours client et contribuer à la réduction de l'empreinte carbone
Des chiffres précis sur l'IA dans la logistique
Les fondamentaux de l'IA dans la filière logistique
- Les parties prenantes du secteur de la logistique face à l'intelligence artificielle
- L'intérêt stratégique de l'IA : optimisation des coûts et s'ouvrir de nouvelles opportunités d'affaires
- Les principales applications de l'IA dans la filière de la logistique et leur degré de maturité
Les principales applications de l'IA dans la filière de la logistique
- Le perfectionnement de la prévision de la demande grâce aux modèles de machine learning
- L'optimisation de la planification et de l'ordonnancement pour mieux gérer les ressources
- L'amélioration de la visibilité en temps réel sur la supply chain au bénéficie des clients
- L'automatisation des processus d'avant-vente et d'après-vente (aide aux commerciaux, appels d'offres, chatbots, etc.)
- L'amélioration de la qualité de service et de l'expérience client en fiabilisant la préparation de commandes et les livraisons
- L'automatisation des entrepôts grâce à la robotique avancée, avec des modèles de robots et drones pilotés par l'IA
- Le développement des véhicules autonomes s'appuyant sur les progrès de l'IA
- La maintenance prédictive des véhicules et équipements logistiques pour optimiser l'utilisation des actifs
- L'automatisation des flux de travail et des micro-tâches des conducteurs routiers et des livreurs
- Le pilotage des stratégies RSE et la maîtrise de l'empreinte carbone
L'adoption de l'IA au sein de la filière logistique
- Les principaux cas d'usage de l'IA générative dans la supply chain et l'impact sur la façon de travailler
- Le taux d'adoption de l'IA dans le secteur du transport et de la logistique
- Les modalités d'usage de l'IA : les principales utilisations par les entreprises du transport
- Le taux d'adoption de l'IA et le degré de maturité selon les cas d'usage
- Les leviers d'optimisation des coûts et les opportunités commerciales pour les acteurs de la logistique
Les acteurs de la logistique face à l'IA
- Les leviers de développement : accès et préparation des données, recrutement des talents et formations, insertion dans un écosystème de start-up, partenariats technologiques
- Étude de cas : Geodis, une plateforme centralisant la data comme socle de la stratégie d'IA
- Étude de cas : La Poste, un pôle data et IA au service des métiers du groupe et des clients
- Étude de cas : CMA CGM met le cap sur l'IA et noue une alliance stratégique avec Google
- Étude de cas : Amazon, un leader de l'IA, l'applique à son propre réseau logistique
- Étude de cas : Renault Group optimise sa supply chain complexe grâce à l'IA
L'analyse des offreurs de solutions IA dans la logistique
- Les éditeurs de logiciels de supply chain management (SCM) généralistes ou spécialistes (Blue Yonder, Descartes, Infor, etc.)
- Les spécialistes de l'optimisation de tournées de livraison : Kardinal, PTV Logistics, Urbantz, etc.
- Les plateformes spécialisées dans la data et l'IA : Alteryx, Dataiku, IBM, etc.
- Les start-up spécialisées dans l'IA pour la logistique : Altana AI, DCbrain, Docloop, Flowlity, Lokad, etc.
- Les offreurs de solutions d'IA générative : Anthropic, Mistral AI, OpenAI, etc.
Les mutations du jeu concurrentiel dans la logistique
- Les géants du numérique américains et chinois prennent position dans l'IA et la logistique
- Une course de vitesse dans l'IA générative à laquelle s'ajoute de nouveaux entrants
- La course au camion autonome : start-up vs constructeurs traditionnels
Sociétés étudiées
Expert
Au-delà de nos études, XERFI met à votre disposition son expertise sous forme d'échanges téléphoniques préparés, immédiatement actionnables et centrés sur les secteurs qui vous intéressent.
Alexandre Boulègue
Directeur des Opérations
Directeur du bureau d’études, Alexandre Boulegue pilote depuis plus de quinze ans la production économique et sectorielle du groupe.
Études connexes
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