L'IA en supply chain : les tendances technologiques du Baromètre 2026
Quelles sont les priorités d’investissement de la tech en supply chain ?
85% des entreprises déclarent investir dans la technologie pour mieux répondre aux exigences de leurs clients. Rapidité, visibilité, fiabilité — ces trois attentes sont devenues le fil directeur des décisions d’investissement.
Les budgets sont là. Mais investir dans la technologie ne suffit pas : encore faut-il miser sur les bons usages.
Quelle est l’évolution du niveau de maturité de l’IA ?
Entre 2020 et 2025, la part d’entreprises pilotant leurs opérations avec une IA robuste à grande échelle a été multipliée par 2,3. En cinq ans, l’IA est passée du stade expérimental à un outil de pilotage industrialisé dans beaucoup d’entreprises.
L’objectif de cette montée en puissance ne se limite pas à mieux voir ou mieux prévoir. Il s’agit de décider mieux et plus vite — en s’appuyant sur des modèles capables de produire des plans d’action directement exploitables sur le terrain.
Quels sont les principaux apports de l’IA en supply chain ?
Dans la répartition des principaux apports de l’IA en supply chain, on observe :
Optimisation des opérations — 65% : planification transport, modélisation et simulation des flux, palettisation et chargement, picking.
Prévision de la demande — 20% : demand sensing, forecast, sales & operations planning, signaux marché.
Vision et automatisation entrepôt — 11% :computer vision, Robotics Process Automation (RPA), contrôle qualité.
Autres usages — 4% : IA générative, copilotes, documentaire, support, génération de contenu.
Près des deux tiers de la valeur IA en supply chain reposent donc sur des technologies d’optimisation. L’IA décisionnelle — recherche opérationnelle et optimisation mathématique appliquées aux décisions de planification — est l’usage de l’IA avec le plus d’impact sur la performance opérationnelle.
Et pourtant, quand on entend parler d’IA en supply chain, il s’agit généralement de prévision de la demande ou d’IA générative. Le Baromètre remet les choses en perspective : la vraie valeur se crée au niveau de l’optimisation des décisions.
Quel est le niveau d’automatisation des processus ?
Si la majorité des entreprises ont digitalisé ou semi-automatisé leur supply chain avec des TMS, WMS et ERP, la réalité opérationnelle est plus nuancée. Les décisions de planification du transport et des entrepôts restent encore largement manuelles ou dépendantes d’arbitrages humains.
Focus sur deux processus clés :
Palettisation et chargement 3D (packing) — Seulement 10% des entreprises ont majoritairement automatisé ce processus, et 7% l’ont entièrement automatisé. Cela signifie que plus de 80% des entreprises gèrent encore le chargement de manière manuelle ou semi-manuelle — alors qu’un solveur d’optimisation peut réduire significativement le nombre de véhicules nécessaires (-30% de la taille de la flotte) et maximiser le taux de remplissage (> 90%).
Plans de transport et tournées (expédition) — 21% des entreprises ont majoritairement automatisé la planification de leurs tournées, et seulement 3% l’ont entièrement automatisée. Autrement dit, pour la grande majorité des entreprises, les plans de transport sont encore construits à la main ou avec des outils qui ne tiennent pas compte de l’ensemble des contraintes réelles.
Le paradoxe est le suivant : les maillons les plus critiques et les plus coûteux restent très largement sous-automatisés. Pourtant, le potentiel de gains est immense et immédiatement actionnable grâce à des solveurs d’optimisation.
Ce qu’il faut retenir
La plupart des entreprises ont franchi les premières étapes de la transformation digitale de leur supply chain. Les outils sont en place, les données sont disponibles, les budgets sont alloués. Mais la planification — c’est-à-dire la couche décisionnelle qui transforme la donnée en action — reste trop peu exploitée.
La nouvelle génération de technologies d’optimisation d’Atoptima permet désormais de franchir ce cap : passer d’une supply chain digitalisée à une supply chain véritablement automatisée, plus agile et plus performante. C’est ce passage à l’IA décisionnelle qui sépare les entreprises qui investissent dans la technologie de celles qui en tirent réellement de la valeur.
Source : Baromètre 2026 — Tendances technologiques en Supply Chain, France Supply Chain – BearingPoint, 3ᵉ édition.