Dans un contexte de marges réduites, de coûts de main-d'œuvre croissants, de perturbations fréquentes et d'exigences clients en matière de livraisons rapides et irréprochables, les entreprises de la chaîne logistique luttent sans cesse pour préserver leurs parts de marché et l'excellence de leurs prestations. L'intelligence artificielle générative (IA générative) aide les dirigeants, les managers et les analystes à exploiter les données et les informations interconnectées pour une prise de décision plus efficace en temps réel et une planification à long terme plus performante.

Les données opérationnelles sont générées en permanence par les machines d'entrepôt, les logiciels et les processus métier, mais dans la plupart des entreprises, elles restent cloisonnées et présentées dans des formats très disparates. Les dirigeants et les gestionnaires sont contraints de prendre des décisions basées sur des rapports obsolètes, des tableaux de bord aux vues limitées, des feuilles de calcul complexes et sur leur intuition.

Mon collègue, Ashwin Sridhar, Responsable des Solutions de Chaîne d'Approvisionnement et de Logistique chez Google Cloud, nous livre son point de vue : « Sans une vision globale, il est difficile pour les responsables d'entrepôts et de chaînes d'approvisionnement d'anticiper les perturbations et de résoudre les problèmes récurrents qui nuisent à l'efficacité et à l'expérience client. L'IA générative permet aux employés non techniques d'améliorer leur prise de décision, d'identifier les causes profondes des problèmes et d'optimiser la planification opérationnelle grâce à des données essentielles. »

L'IA générative transforme la prise de décision et les opérations d'entrepôt afin de réduire les coûts, de diminuer les délais de livraison et de limiter les risques.

D'après l'étude 2025 du Hackett Group, l'utilisation de l'IA pour anticiper les perturbations est une priorité absolue pour les responsables de la chaîne d'approvisionnement. L'étude indique que 89 % des dirigeants déploient activement l'IA pour améliorer la prise de décision ; 75 % d'entre eux citent l'incertitude économique comme un risque majeur, ce qui accélère l'adoption de l'IA. Les principaux domaines d'investissement sont l'analyse prédictive, la planification autonome, les jumeaux numériques, les achats pilotés par l'IA et la formation continue des employés.

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement sont conscients des mesures à prendre pour renforcer la résilience et réduire les coûts, notamment ceux qui ont piloté leur entreprise à travers des perturbations ces dernières années. Cependant, pour beaucoup, le processus décisionnel est encore marqué par l'absence de la confiance et des nouvelles perspectives qu'apporte la capacité à exploiter pleinement l'ensemble de leurs données : historiques et en temps réel, d'entrepôt et d'entreprise, et même dans des formats traditionnellement incompatibles.

Les interfaces Gen AI, qui utilisent la génération augmentée par la récupération (RAG) pour accéder en toute sécurité aux données protégées de l'entreprise, permettent aux dirigeants et analystes non techniques d'explorer rapidement et rigoureusement ces informations complexes. Gen AI identifie les schémas, les tendances et les anomalies au sein de volumes de données de l'ordre du pétaoctet et synthétise les résultats pour faciliter leur compréhension, leur partage et leur exploration approfondie. Plutôt que de passer des heures à analyser des feuilles de calcul et des tableaux de bord, Gen AI fonctionne grâce à des questions en langage naturel.

L'exploitation de l'analyse des données pilotée par l'IA dans l'entrepôt aide les entreprises de la chaîne d'approvisionnement à réaliser des gains d'efficacité plus importants, à réduire leurs coûts et à obtenir des avantages concurrentiels. Cela inclut :

• Planification de la demande et des stocks : l’IA générative peut servir de copilote, aidant les équipes à analyser les signaux de demande, de stocks et d’approvisionnement auparavant dispersés dans des rapports, des e-mails et des tableurs locaux. Au lieu de compiler manuellement l’historique, les promotions et les contraintes, les planificateurs peuvent poser des questions en langage naturel, par exemple : « Où sommes-nous le plus exposés aux ruptures de stock la semaine prochaine compte tenu des retards d’approvisionnement actuels ? », et obtenir une vue d’ensemble mettant en évidence les principaux facteurs. L’IA agentique va encore plus loin en proposant des actions de réapprovisionnement ou des ajustements de stock de sécurité et en les intégrant dans des scénarios comparables, simulables et validables par l’équipe de planification.

• Optimisation de l'efficacité opérationnelle en atelier : Dans l'entrepôt, l'IA générative analyse en continu les profils de commandes, la congestion, les niveaux de service et l'utilisation des ressources afin de déceler les goulots d'étranglement difficiles à identifier en temps réel. Un superviseur peut simplement demander : « Pourquoi n'avons-nous pas respecté notre SLA pour les expéditions tardives hier ? » et obtenir une analyse détaillée des causes profondes liées à la main-d'œuvre, aux équipements et à la composition des commandes. L'IA peut ensuite suggérer des actions concrètes : ajustement des schémas de lancement des vagues et des règles d'entrelacement des tâches, réaffectation du travail entre les zones, et soumettre ces modifications aux superviseurs pour validation avant leur application dans les systèmes de contrôle et d'exécution de l'entrepôt.

• Gestion du personnel et formation : La main-d’œuvre demeure l’un des principaux postes de dépenses, et l’un des plus variables, dans le secteur de l’entreposage. L’IA générative peut aider les responsables à anticiper les besoins en personnel en corrélant les volumes de commandes, les compétences, la saisonnalité et les performances historiques, puis en identifiant les zones où des pénuries de personnel sont les plus susceptibles d’apparaître. Parallèlement, un assistant IA peut accompagner les employés sur le terrain, en répondant à leurs questions (« comment faire… ») ou en les guidant dans l’exécution de tâches nouvelles. Grâce à l’IA agentique, ces informations peuvent être traduites en propositions de plannings, recommandations de formation croisée et réaffectations de tâches en temps réel tout au long de la journée, le tout accompagné d’explications claires et sous la supervision humaine, qui conserve le droit de décision finale.

• Maintenance des machines et fiabilité des actifs : grâce à l’enrichissement des données issues des convoyeurs, des systèmes de stockage et de récupération automatisés (AS/RS), des robots mobiles automatisés (AMR) et autres équipements, l’IA générative (Gen AI) aide les équipes de maintenance à interpréter les codes d’erreur, les journaux d’erreurs, les données de surveillance de l’état et l’historique des interventions. Au lieu de parcourir des dizaines de tickets, les techniciens peuvent demander : « Quels sont les schémas expliquant l’arrêt imprévu du mois dernier sur cette allée ? » et obtenir une explication concise des causes probables. L’IA agentique peut ouvrir et pré-remplir automatiquement les ordres de travail dans le système de gestion des actifs de l’entreprise (EAM), regrouper les tâches connexes et proposer un calendrier d’interventions optimal minimisant l’impact sur la production. Les techniciens et les planificateurs valident et ajustent ensuite ces plans.

Et il ne s'agit plus seulement de tableaux et de graphiques. Les systèmes d'IA générative d'aujourd'hui peuvent de plus en plus exploiter du texte, des données structurées, des images, des vidéos et des flux de capteurs, par exemple en combinant les données des systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) et des systèmes de contrôle d'entrepôt (WCS) avec les flux de caméras et la télémétrie des équipements de manutention, afin de fournir une image plus complète et en temps réel de ce qui se passe dans vos opérations.

Les analyses de données basées sur l'IA générative aident les organisations à déterminer où concentrer au mieux leurs investissements et leurs efforts, qu'il s'agisse d'optimiser l'emplacement et le stockage des stocks ou de déterminer quels quarts de travail ou opérateurs ont besoin d'une formation pour comprendre la valeur et le risque de prolonger la durée de vie des équipements actuels.

Gen AI, par exemple, peut examiner la corrélation entre les livraisons en retard, endommagées ou manquantes et des références, sites, équipes ou opérateurs spécifiques. Elle fournit ensuite un résumé clair et des solutions recommandées, accompagnées d'une analyse d'impact.

Les dirigeants visionnaires reconnaissent que la valeur stratégique de l'IA générative (Gen AI) dépasse largement l'amélioration de l'efficacité opérationnelle des entrepôts. L'IA générative et les opérations axées sur les données sont indissociables et génèrent un potentiel de transformation à l'échelle de l'entreprise. La capacité à exploiter et à utiliser efficacement les données est essentielle.

L'intelligence artificielle et les opérations axées sur les données sont indissociables. La capacité d'exploiter pleinement les précieuses données issues des équipements d'entrepôt et autres systèmes d'information recèle un potentiel de transformation considérable.

L'IA traditionnelle analyse les données pour reconnaître des tendances, faire des prédictions ou classer les informations. L'IA générative crée du contenu inédit, comme des synthèses d'analyses exploratoires et des suggestions d'actions.

Cette fonctionnalité génère des rapports et des mises à jour pour les parties prenantes, permettant ainsi une meilleure diffusion des connaissances issues des données au sein de l'organisation, sans surcharger les responsables, analystes et autres employés. Au lieu de s'efforcer de collecter les données pertinentes, de les analyser et de rédiger un rapport, ils font appel à Gen AI pour les assister et corriger les résultats.

Les employés au plus près des processus quotidiens possèdent souvent des connaissances précieuses sur les inefficacités opérationnelles et les pistes d'amélioration. L'IA générative facilite l'exploration, la modélisation et l'itération des idées soumises par les employés qui peuvent identifier - et être frustrés par - les goulots d'étranglement et les redondances moins évidents pour les dirigeants.

D'après le rapport 2025 de Perceptyx sur les tendances en matière d'expérience employé, seuls 31 % des employés étaient tout à fait d'accord pour dire que leur opinion comptait au travail. Écouter les idées des collaborateurs permet d'obtenir des gains surprenants en termes d'efficacité opérationnelle et de productivité. Cela démontre que les dirigeants se soucient de leur avis, un élément clé pour les fidéliser dans un secteur où le taux de rotation du personnel est élevé.

Enfin, nouer des partenariats avec des fournisseurs de technologies qui privilégient l'IA facilite l'exploitation des innovations futures. Des entreprises technologiques comme Dematic et Google Cloud explorent le rôle de l'IA générative dans une automatisation plus intelligente.

L'automatisation actuelle repose en grande partie sur des seuils. Une action autonome se déclenche lorsqu'un ensemble d'entrées prédéfini atteint un certain seuil. Dematic explore la possibilité d'une automatisation plus prescriptive, basée sur des systèmes multi-agents d'IA incluant l'IA générative, qui exploite un grand nombre de données pour étayer les décisions. Lorsque nous déployons des innovations de ce type en production, nous aimons collaborer avec des clients pionniers afin d'explorer ensemble les possibilités offertes.

Les organisations accèdent à des capacités d'IA de pointe et aux innovations futures qui vont au-delà de l'automatisation de base basée sur des seuils en s'associant à des partenaires technologiques tels que Dematic et Google Cloud. Ces partenaires explorent l'automatisation prescriptive grâce à des systèmes multi-agents d'IA intégrant l'IA générative.

Alors que l’IA occupe une place grandissante dans les opérations d’entrepôt et de la chaîne logistique, des garde-fous robustes deviennent aussi essentiels que des modèles performants. Le contrôle d'accès basé sur les rôles, la récupération sécurisée des données provenant de sources fiables, les pistes d'audit et l'intervention humaine garantissent que les copilotes et les agents agissent sur la base des informations pertinentes et respectent des limites clairement définies. Dematic et Google Cloud conçoivent des solutions d'IA de nouvelle génération et des solutions agentiques intégrant une sécurité, une gouvernance et une conformité de niveau entreprise, permettant ainsi aux clients d'innover en toute confiance sans compromettre la sécurité, la protection des données ni les exigences réglementaires.

Les solutions d'IA de Dematic reposent sur la plateforme de données et d'IA moderne de Google Cloud, combinant BigQuery, les modèles Gemini, Vertex AI et les logiciels propriétaires de Dematic, tels que Dematic Control Tower et Sprocket (gestion des actifs d'entreprise). Cette combinaison offre aux clients une solution sécurisée et évolutive pour connecter leurs données opérationnelles, les rendre accessibles via des interfaces en langage naturel et intégrer l'IA directement dans les décisions stratégiques.

Tout aussi important, ces fonctionnalités constituent un socle pratique pour l'IA agentique en entrepôt. En intégrant des agents d'IA orientés objectifs dans des applications Dematic éprouvées et des intégrations Google Cloud co-conçues, les clients peuvent évoluer progressivement d'une meilleure visibilité et d'une aide à la décision vers des opérations semi-autonomes plus prescriptives, tout en conservant le contrôle humain des objectifs et des contraintes.

Pour les organisations confrontées à des marges réduites, des contraintes de main-d'œuvre et des attentes croissantes en matière de service, ce partenariat offre une voie éprouvée pour transformer l'IA générative, d'une expérience à un avantage durable dans leurs entrepôts et l'ensemble de leur réseau de chaîne d'approvisionnement.