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Une approche d'IA ciblée pour optimiser la valeur dans l'exécution des commandes

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5 février 2026

L'exécution des commandes, qui englobe l'entreposage, la gestion des stocks et le transport, y compris le dernier kilomètre, est l'un des segments les plus coûteux de la chaîne d'approvisionnement. Il représente souvent plus de 40 % des coûts logistiques totaux.^[1] La dépendance à la main-d'œuvre, les opérations à forte consommation de carburant et les systèmes fragmentés entraînent des inefficacités qui ralentissent les marges et les temps de réponse.

Aujourd'hui, la logistique d'exécution évolue d'un processus manuel vers un réseau intelligent et auto-optimisé, capable d'agir plus rapidement, d'utiliser les ressources plus efficacement et d'améliorer l'expérience client tout en réduisant les coûts de service. Résultat : des coûts réduits, une plus grande capacité et une empreinte environnementale réduite.

Notre point de départ est le cadre de catégorisation des coûts de la supply chain 2x2 de la page Faire des supply chains autofinancées une réalité : marche à suivre pour bénéficier d'une croissance autonome de bout en bout. Le cadre classe les coûts selon leur part du coût total dans un domaine donné et la capacité de l'IA et des technologies autonomes à le réduire, à améliorer l'efficacité et à optimiser l'évolutivité. Dans le rapport principal, nous appliquons cette méthode à quatre domaines opérationnels (planification, achats, fabrication et exécution) pour montrer où l'amélioration des décisions en matière d'IA et d'autonomie peut générer des économies rapides et des gains de productivité mesurables.

Les grandes entreprises se concentrent sur les leviers de réduction des coûts d'exécution suivants, qui offrent un impact maximal : réduction significative des dépenses, évolutivité efficace et économies immédiates pour financer la prochaine phase d'investissement.

Éléments des coûts d'approvisionnement

Automatisation des entrepôts

Les mouvements manuels, le rainurage statique et les systèmes déconnectés ralentissent les opérations de l'entrepôt, ce qui engendre un encombrement, un temps d'inactivité, des risques de sécurité et des coûts plus élevés, tandis que la capacité est sous-utilisée et que la précision des stocks diminue.

Une automatisation plus intelligente est la voie à suivre. Les robots mobiles autonomes (AMR) gèrent désormais le prélèvement, l'emballage et le mouvement des palettes grâce à la planification dynamique des itinéraires et à la détection des mouvements humains qui améliorent la sécurité et l'utilisation. Les systèmes modernes de gestion des entrepôts (WMS) ajoutent des flux de travail personnalisables, un rainurage dynamique et des analyses en temps réel pour améliorer la précision, la productivité et les performances en matière de coûts. Ensemble, ces avancées permettent d'améliorer la précision des stocks de 15 %, de réduire les coûts d'entreposage de 22 % et de gagner jusqu'à 20 % de productivité.^[2]

Amazon fournit un exemple clair. Son modèle de base d'IA, DeepFleet, utilise l'apprentissage de renforcement pour optimiser le routage des robots, en augmentant la vitesse de déplacement de 10 %, en accélérant le traitement des commandes et en réduisant les coûts de livraison.^[3] Sur plus de 9 500 robots déployés, l'entreprise a réduit le temps de préparation de 71 % et les coûts d'exploitation de 20 %.^[4]

Optimisation des transports et des itinéraires

Le routage manuel, les systèmes cloisonnés et les processus de construction de charges statiques entraînent une sous-utilisation de la capacité, des kilomètres superflus et un traitement lent des exceptions dans la logistique. Ces inefficacités entraînent une hausse des coûts et empêchent les équipes de se concentrer sur l'optimisation proactive au lieu de lutter contre les problèmes.

Pour rompre ce cycle, les entreprises déploient des modèles de routage et d'optimisation de charge pilotés par l'IA qui planifient dynamiquement les itinéraires et les affectations de transporteurs en fonction de la capacité, de la demande et des contraintes en temps réel. Ces outils contribuent également à améliorer les taux de remplissage de charge et l'utilisation des camions, réduisant ainsi la consommation de carburant et les déchets opérationnels.

L'augmentation des taux de remplissage des camions à 97 % (contre 85 à 90 % pour le moment) grâce à l'optimisation des itinéraires basée sur l'IA, par exemple, peut entraîner une diminution des coûts de carburant et de logistique de 15 %.^[2] Unilever a atteint cet objectif avec Solvoyo, en augmentant les taux de remplissage de charge de 300 points de base, en réduisant les coûts de transport de 5 % et les émissions de CO₂ de 400 points de base.^[5] ProvisionAI a pu constater des bénéfices similaires, en faisant passer l'utilisation de 90 à 98 % et en économisant jusqu'à 8 % sur les frais de transports connexes.^[6]

Détection de la demande en IA et rééquilibrage des stocks

Le rééquilibrage dynamique des stocks devient de plus en plus difficile dans un contexte de délais d'exécution volatils, de demande imprévisible et d'incohérence des données entre les nœuds du réseau. Les décisions de transfert complexes et les retards de données affaiblissent souvent la précision, ce qui entraîne des déséquilibres de stock, des coûts de transport plus élevés et des risques de niveau de service.

Pour relever ces défis, les entreprises adoptent des plateformes d'inventaire compatibles avec l'Internet des objets (IoT) qui suivent les performances en temps réel et prennent en charge le rééquilibrage dynamique. La détection de la demande basée sur l'IA et l'IA agentique anticipent les fluctuations et optimisent le réapprovisionnement, réduisant ainsi les stocks excédentaires tout en maintenant des niveaux de service élevés.

Les résultats peuvent être transformateurs : Les entreprises indiquent une réduction de 20 à 30 % des coûts d'exploitation, une réduction de 35 à 45 % des stocks et une amélioration de 40 % de la précision des prévisions. La réorganisation automatisée a permis de réduire le travail manuel de 60 %, ce qui a permis aux équipes de se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée.^[8] Les systèmes d'IA axés sur le client augmentent ces gains, en réduisant les coûts d'exécution de 10 à 15 % et en augmentant les retours de stock jusqu'à 25 %.^[2]

L'exécution intelligente en pratique

Grâce à l'IA agentique, les Supply Chains d'aujourd'hui transforment le traitement des commandes, passant d'une charge de coûts à un avantage concurrentiel. En s'adaptant en temps réel aux besoins des clients, elles offrent un service plus précis et maintiennent des performances optimales dans l'entreposage, la gestion des stocks et la livraison finale.

PUMA India est confrontée à une pression croissante pour fournir un service plus rapide et plus fiable sur un marché en pleine expansion. À mesure que les attentes des consommateurs augmentent, l'entreprise avait besoin d'un réseau de distribution plus agile, évolutif et économique.

Pour relever ce défi, PUMA India s'associe à Accenture pour repenser sa Supply Chain de bout en bout à l'aide de la technologie de jumeau numérique et d'analyses avancées. La transformation inclut la reconfiguration des dispositions des centres de distribution, l'amélioration du flux de matériaux, la reconstruction du réseau de distribution sur de grands centres et entrepôts régionaux, ainsi que la mise en œuvre d'un modèle opérationnel basé sur l'analyse sur les canaux de commerce électronique et hors ligne. Ensemble, ces initiatives constituent la base d'un système de traitement plus intelligent et plus autonome.

La refonte du réseau devrait augmenter la vitesse de livraison jusqu'à 70 %, réduire les coûts de la Supply Chain jusqu'à 10 % et doubler la capacité de livraison express pour les commandes en ligne. ^[7]

Consultez la page « Faire des supply chains autofinancées une réalité : Marche à suivre pour bénéficier d'une croissance autonome de bout en bout » pour comprendre comment l'approvisionnement contribue à transformer la supply chain de bout en bout, de façon intégrée.