Lors de la conférence « Logistikkdagen 2026 » à Åndalsnes, Marius Monsås Svenungsen, chef de produit chez CAI | Maritech, a présenté notre point de vue sur l'IA dans le secteur de la logistique. Voici les points clés de son intervention, à l'intention de ceux qui n'ont pas pu y assister.
Personne ne sait où va l'IA. Le fossé est bien réel.
Les prévisions concernant l'IA vont de « tout va changer » à « c'est un phénomène surestimé ». Ni le rythme ni l'orientation de cette évolution ne sont certains. Ce qui est certain, c'est qu'il existe un écart considérable entre ce dont les modèles linguistiques sont capables aujourd'hui et l'usage que la plupart des entreprises en font réellement.
Pour toute entreprise, l'investissement dans l'IA doit porter ses fruits de l'une des deux manières suivantes : une croissance accrue, une réduction des coûts, ou les deux.
Deux voies pour les initiatives en matière d'IA
Piste n° 1 : Améliorer la productivité de chaque collaborateur. Fournir aux collaborateurs de meilleurs outils, tels qu’un assistant de chat, tout en conservant les mêmes processus. Cette solution est facile à mettre en œuvre, mais elle se heurte à la limite que représente la capacité humaine.
Piste n° 2 : Repenser les processus autour de l'IA. Modifier les méthodes de travail afin que l'IA puisse en prendre davantage en charge. C'est exigeant, cela prend du temps et comporte davantage d'incertitudes, mais le potentiel est bien plus grand.
Ce n'est pas l'un ou l'autre.
Tu donnes les instructions, Claude utilise les systèmes
Aujourd'hui, un collaborateur saisit des données dans un TMS via un navigateur. À l'avenir, il donnera des instructions à un assistant IA, qui utilisera les systèmes à sa place. Chez Maritech, les personnes qui utilisent le plus l'IA travaillent déjà de cette manière : elles lancent la tâche dans Claude et extraient des données d'autres systèmes au fur et à mesure.
Les processus de vos systèmes TMS, CMS et WMS restent d'application, et l'humain garde le contrôle. Vous vérifiez le résultat sur l'écran habituel et corrigez les petites erreurs avant que le processus ne passe à l'étape suivante. Ce qui change, c'est la part du travail de routine que vous effectuez manuellement :
- Seuil d'accès plus bas, enregistrement plus rapide. Il faut tout de même comprendre le fonctionnement du système, mais l'IA détermine comment les données doivent être saisies et les complète automatiquement.
- Des données provenant de différents systèmes sans projet d'intégration. L'IA extrait les données de plusieurs systèmes en une seule opération, ce qui vous évite d'avoir à les copier d'un écran à l'autre.
- Un assistant qui apprend à connaître votre façon de travailler. Vous lui fournissez des informations sur vos processus, afin qu’il sache à la fois ce que contiennent les systèmes et comment vous souhaitez que le travail soit effectué.
Qu'est-ce que le MCP, et en quoi diffère-t-il de l'EDI et des API ?
MCP est une norme ouverte qui permet aux assistants IA d'utiliser vos systèmes. Le système décrit les capacités de l'IA ; une seule connexion suffit pour tous les assistants IA, et l'IA bénéficie des mêmes droits d'accès que l'utilisateur.
Une façon simple de voir les choses :
- L'EDI s'apparente à un formulaire standard envoyé par courrier. Il s'agit de messages standardisés dans un format commun, particulièrement adaptés aux commandes et aux factures entre partenaires.
- Une API, c'est un peu comme une chaîne de montage. Il s'agit d'une recette prédéfinie mise au point par un développeur, idéale pour assurer des connexions stables entre deux systèmes.
- MCP, c'est un peu comme un nouveau collègue. L'IA décide de la marche à suivre, en choisissant la meilleure approche pour diverses tâches qui concernent plusieurs systèmes.
Le MCP ne remplace ni l'EDI ni les API. Il s'appuie sur ces technologies. Utilisez une API lorsque le flux est connu et récurrent, et le MCP lorsque la tâche varie.
Trois exemples tirés de la logistique au quotidien
Une commande type passe par les étapes suivantes : réception, planification, réservation de capacité, communication avec le chauffeur, gestion des documents, formalités douanières et facturation, le tout accompagné d'une communication continue avec le client. La plupart de ces étapes sont aujourd'hui effectuées manuellement, et bon nombre d'entre elles se prêtent bien à l'intervention d'agents d'IA. Nous en avons présenté trois :
- Commande par e-mail. L'IA lit l'e-mail reçu, en extrait les informations relatives au client, à l'enlèvement et à la livraison, aux marchandises et à la date, vérifie le client et le prix convenu dans le TMS, crée la commande et répond en indiquant le numéro de commande. Vous pouvez ensuite la consulter dans le TMS.
- Planification d'une commande pour un véhicule. L'IA identifie les commandes pour lesquelles aucun véhicule n'est encore attribué, vérifie votre propre flotte, sollicite des devis auprès des transporteurs par e-mail et via des portails, compare les prix, les délais et les capacités, puis sélectionne la meilleure option dans le TMS. Il ne vous reste plus qu'à valider le transporteur.
- Dédouanement. L'IA analyse la facture, le bordereau d'expédition et le certificat d'origine, classe les marchandises, calcule les droits de douane et la TVA, remplit la déclaration dans le CMS et gère les réponses. Vous effectuez une vérification avant l'envoi. À terme, le dédouanement pourrait devenir presque entièrement automatisé.
Qui est le plus exposé, et qui réussira ?
Les modèles de langage de grande envergure (LLM) ne modifient pas l'aspect physique de la logistique, mais ils en transforment l'aspect lié à la connaissance. Plus votre valeur repose sur l'information et la coordination, plus vous êtes exposés. Les terminaux et les entrepôts bénéficient d'une meilleure planification. Les transporteurs sont aidés dans la planification des itinéraires, la réservation et les formalités administratives. Ce sont les transitaires, dont la valeur repose sur les connaissances, les réseaux et les documents, qui connaissent le changement le plus important.
Les entreprises qui réussiront seront celles qui changeront leur façon de travailler. Pour cela, trois éléments sont indispensables : la maîtrise des processus, la maîtrise des technologies et le leadership en matière de changement. La maîtrise des processus est primordiale. La taille joue également un rôle : les petites entreprises peuvent passer à côté des avantages liés à l'échelle, tandis que les grands groupes peinent à mobiliser l'ensemble de leur organisation.
Il faut également faire preuve d'honnêteté quant aux conséquences. Si vous réussissez, vous aurez besoin de moins de personnel pour effectuer le même travail, et de nombreuses personnes trouveront un nouvel emploi : faire en sorte que l'IA fonctionne le mieux possible.
Questions en suspens
- Acheter ou développer en interne ? Quelles technologies achetez-vous auprès d'un fournisseur comme Maritech, et lesquelles développez-vous vous-mêmes ? Si tout le monde achète la même chose, il n'y a pas d'avantage concurrentiel.
- Qu'est-ce qui reste constant ? L'IA évolue rapidement, mais un modèle général ne connaîtra jamais votre entreprise. C'est le meilleur collègue qui soit, mais il a besoin d'être formé pour chaque tâche. Vos données et votre contexte, ainsi que la manière dont vous les utilisez au fil du temps, seront déterminants.
Personne n'a encore la réponse, pas même nous. Le changement se fera progressivement, et non du jour au lendemain. Un bon point de départ consiste à revenir à l'essence même de la logistique : acheminer des marchandises d'un point A à un point B, pour le compte de tiers, au bon moment, avec la qualité requise et au moindre coût. Partons de cet objectif, et non de la manière dont le processus est mené aujourd'hui.
À suivre : quatre analyses approfondies
Cet article est une présentation générale. Au cours des prochaines semaines, nous publierons quatre articles complémentaires qui approfondiront certains aspects de la conférence :
- EDI, API ou MCP ? Quelle est la différence entre ces trois technologies, et quand faut-il utiliser chacune d'entre elles ?
- Trois tâches logistiques courantes que l'IA peut prendre en charge : la gestion des commandes par e-mail, la planification du chargement d'une commande sur un véhicule et le dédouanement.
- Qui est le plus exposé, et qui s'en sortira ? Les terminaux, les transporteurs et les transitaires, et les compétences requises.
- Deux voies possibles pour l'IA dans la logistique : de meilleurs outils pour chaque collaborateur, ou des processus repensés autour de l'IA.
Vous souhaitez découvrir ce que l'IA pourrait apporter à vos processus TMS, CMS ou WMS ? Contactez l'équipe Maritech et suivez-nous pour ne pas manquer les quatre prochains articles.
