Le secteur de la logistique n’est pas toujours considéré comme un leader de la transformation numérique. Pourtant, il mérite de l’être. C’est ce que montre une récente étude de McKinsey, qui met en évidence un niveau élevé d’adoption des technologies numériques, des investissements soutenus et un intérêt croissant pour l’IA générative chez les chargeurs comme chez les prestataires logistiques.
Les grandes entreprises multiplient les nouveaux cas d’usage numériques en complément de systèmes déjà matures, notamment à travers plusieurs initiatives autour de l’IA générative.
C’est également ce que nous constatons sur le terrain. La plupart des grands acteurs de la logistique déploient aujourd’hui des feuilles de route ambitieuses en matière de digitalisation. Parmi les priorités figurent l’analyse pilotée par l’IA pour accélérer la prise de décision, le suivi en temps réel grâce à l’Internet des objets (IoT), l’automatisation des processus afin d’éliminer les saisies manuelles, les plateformes cloud pour gagner en évolutivité et en mobilité, ainsi que des chaînes logistiques plus durables.
Le défi majeur : la fragmentation des systèmes
Disposer d’une feuille de route ne garantit toutefois pas le succès.
Le principal obstacle reste la fragmentation des systèmes, qui limite souvent les projets d’IA à quelques cas d’usage isolés. La transformation numérique de la logistique s’est construite par étapes : d’abord autour des ERP et des systèmes RH, puis des WMS, TMS et GMAO. Ces solutions coexistent fréquemment sans remplacer totalement les processus papier. Il en résulte une maturité numérique inégale, avec des systèmes très avancés dans certains domaines et des pratiques héritées dans d’autres.
Il y a quelques années, FM Logistic était confronté à cette situation. Malgré sa présence internationale et son positionnement de leader de la logistique durable, la gestion de la maintenance constituait un domaine perfectible. Les bâtiments, les équipements, les véhicules et les machines d’emballage étaient gérés à l’aide de plusieurs outils spécialisés qui ne prenaient pas en charge la mobilité et ne permettaient pas de supprimer les processus papier.
Comme le rappelle Frédéric Marcelle, Directeur Projets Maintenance, les ordres de travail et les comptes rendus étaient souvent transmis oralement ou sur papier, avec une traçabilité limitée.
« Lorsqu’un technicien était sollicité pour une intervention, les informations lui étaient transmises sur papier ou oralement. Une fois l’intervention terminée, il revenait simplement faire un bref compte rendu. »
Faire émerger les besoins réels
Deux éléments ont largement contribué à la réussite de ce projet de modernisation.
Tout d’abord, FM Logistic a volontairement évité une approche centrée sur la technologie. Les besoins ont été recueillis auprès des différentes fonctions de l’entreprise, sans partir d’une solution prédéfinie.
Ensuite, le périmètre du projet a été volontairement élargi. La maintenance ne concerne pas uniquement les équipes techniques : elle impacte également les finances, les ressources humaines, la conformité réglementaire et les objectifs de développement durable. Prendre en compte ces interactions dès le départ permet de créer de la valeur à l’échelle de l’entreprise plutôt qu’au sein d’un seul service. Une approche similaire est aujourd’hui adoptée dans d’autres secteurs comme l’énergie ou la construction.
Cette démarche a également permis d’éviter une erreur fréquente : choisir une simple GMAO alors qu’une plateforme EAM répondait beaucoup mieux aux enjeux opérationnels, financiers et réglementaires de l’organisation.
Valoriser les investissements existants sans rester prisonnier des systèmes historiques
FM Logistic a également constaté que repartir d’une page blanche ne signifiait pas abandonner les investissements existants.
Dans des domaines tels que la maintenance, l’interopérabilité avec les systèmes en place est une condition essentielle pour créer de la valeur.
L’intégration avec les ERP est naturellement indispensable. Plus largement, les solutions qui ne disposent pas de connecteurs standards ou qui reposent sur des configurations complexes et fortement dépendantes de l’éditeur finissent souvent par devenir un frein à l’évolution. La logistique fonctionne comme un écosystème connecté où l’interopérabilité est essentielle.
Deux autres critères méritent une attention particulière.
Le premier est la mobilité. Des capacités mobiles limitées ou l’absence de fonctionnement hors ligne compromettent rapidement l’adoption de la solution ainsi que la qualité des données, notamment dans les grands centres logistiques.
Le second concerne les workflows. Lorsque des processus courants, comme les validations ou la création d’ordres de travail, restent largement manuels ou complexes, ils mobilisent inutilement les managers et ralentissent l’exécution, particulièrement lors des pics d’activité.
Les ambitions autour de l’IA reposent avant tout sur des données fiables
Cette logique consistant à construire des fondations solides est également indispensable pour réussir les projets d’intelligence artificielle.
De nombreuses initiatives autour de l’IA générative peinent à produire des résultats en raison de données incomplètes, peu fiables ou insuffisamment intégrées. Pour être performante, l’IA nécessite une base de données de qualité ainsi que des outils capables de consolider l’ensemble des informations disponibles.
Une fois cette fondation en place, les capacités d’IA peuvent être déployées progressivement, avec un objectif clair : produire des résultats fiables, précis et réellement exploitables.
Pour les entreprises de la logistique, qui attendent des bénéfices mesurables en quelques mois, cette approche est particulièrement pertinente. Investir dans des fondations solides en matière de données et de gestion des actifs porte rapidement ses fruits et continue de soutenir l’innovation à mesure que les besoins opérationnels évoluent.
Une bonne plateforme est conçue pour durer. Elle évolue au rythme d’un secteur où le changement est devenu la seule constante.
À propos de l’auteur
Édouard Podolak est Executive Industry Consultant chez Octave. Spécialiste des solutions numériques dédiées à la maintenance et aux opérations, notamment l’Enterprise Asset Management (EAM) et l’Asset Performance Management (APM), il accompagne depuis de nombreuses années des organisations des secteurs des services publics, du transport, de la construction et de l’industrie manufacturière dans leurs projets de transformation digitale et d’amélioration de la performance opérationnelle.
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