Il y a deux semaines, Upply était au Grand Palais pour Adopt AI, un événement européen dédié à l’adoption de l’intelligence artificielle par les entreprises. Avec Adopt AI, plus de 25 000 participants et 500 intervenants ont partagé une certitude : l’IA n’est plus un sujet de R&D, mais un enjeu économique majeur, qui redessine les modèles, les métiers et les chaînes de valeur.
Dans cette effervescence, le transport et la supply chain ont trouvé un écho particulier. Car si un secteur incarne à la fois la complexité opérationnelle, la pression sur les coûts, la volatilité du marché et l’abondance de données… c’est bien le nôtre.
Un secteur riche en données, mais encore loin du plein potentiel de l’IA
Sur scène, aux côtés de Marie-Christine Lombard, directrice générale de Geodis, leader mondial du transport et de la logistique, Thomas Larrieu, CEO d’Upply a d’abord tenu à mettre les choses en perspective : la supply chain pèse lourd dans l’économie (autour de 10 % du PIB mondial) mais reste un secteur dont on parle finalement peu... Tant que les flux fonctionnent normalement.
Dans ce contexte, les enjeux auxquels fait face le secteur sont bien identifiés. Or, la difficulté n’est pas l’absence de données, mais leur exploitation à l’échelle. Dans la plupart des organisations :
- les données existent, mais elles sont éparpillées,
- les sources sont multiples et rarement homogènes,
- les processus restent très manuels,
- le marché évolue souvent plus vite que les outils qui sont censés en rendre compte.
Résultat : jamais la supply chain n’a disposé d’autant de données… et pourtant la prise de décision n’a jamais été aussi complexe.
L’IA comme accélérateur de simplification
Ce qui ressort des échanges à Adopt AI, c’est que l’intelligence artificielle n’est pas abordée comme une rupture technologique abstraite, mais comme un moyen de traiter des problèmes très concrets.
- structurer ce qui est fragmenté,
- détecter ce qui est peu ou pas visible,
- automatiser ce qui prend trop de temps,
- expliquer ce qui n’est pas intuitivement lisible.
Dans le transport, les enjeux sont bien identifiés : des volumes importants de données, des flux complexes à synchroniser, et des décisions à prendre en continu. L’IA permet justement de mieux structurer cette information, d’identifier des signaux difficiles à repérer manuellement et de réduire le temps passé à consolider ou interpréter les données. L’objectif n’est pas de remplacer l’expertise métier, mais de la soutenir, en apportant davantage de lisibilité dans un environnement complexe.
Un environnement qui accélère l’adoption de l’IA
1. La volatilité du marché rend indispensable l’analyse en continu
Les cycles qui se jouaient autrefois à l’échelle du trimestre se vivent désormais semaine par semaine, parfois jour par jour. Capacité disponible, prix du carburant, tensions géopolitiques, congestion portuaire : tout bouge plus vite.
L’IA permet d’absorber cette vitesse en analysant en continu les signaux de marché, là où les approches classiques peinent à suivre.
2. Des chaînes logistiques mondialisées… et plus fragiles
La supply chain est devenue un réseau global, interconnecté, où un incident local peut avoir un impact à l’autre bout du monde. Les modèles historiques, construits sur des moyennes et des hypothèses stables, montrent leurs limites.
L’IA aide à mieux comprendre ces interdépendances : elle identifie les corrélations, simule des scénarios, et met en évidence des risques qui seraient pratiquement impossibles à détecter manuellement.
3. Une pression croissante sur les marges
Entre la hausse des coûts d’exploitation, la volatilité de la demande et la compétition accrue, la marge de manœuvre des acteurs du transport se réduit. Dans ce contexte, avoir accès à la bonne information au bon moment devient un avantage concurrentiel décisif :
- optimiser les plans de transport,
- ajuster sa politique tarifaire,
- arbitrer entre différents scénarios de capacité.
Là encore, l’IA joue un rôle clé en transformant la donnée brute en décisions éclairées.
4. Une exigence de simplicité côté utilisateurs
Dans un environnement de plus en plus complexe, les équipes recherchent des outils faciles à utiliser, qui s’intègrent dans leur quotidien sans multiplier les interfaces. Les approches plus directes, basées sur la question-réponse, répondent à cette attente.
5. La décarbonation du transport devient incontournable
Dernier élément – et pas des moindres : la pression environnementale. Entre les objectifs européens de réduction des émissions, les réglementations (Fit for 55, CSRD, réglementations nationales), les attentes des donneurs d’ordre et des consommateurs, le transport est en première ligne.
L’IA apporte ici plusieurs leviers concrets :
- mieux mesurer les émissions sur l’ensemble de la chaîne,
- simuler l’impact de différents choix de modes, itinéraires ou partenaires,
- optimiser les taux de remplissage et éviter les trajets à vide,
- aider à arbitrer entre coût, délai et empreinte carbone.
En d’autres termes, l’IA ne sert pas uniquement à gagner en performance économique ; elle devient aussi un outil pour piloter la performance environnementale et accompagner la transition vers une logistique plus durable.
Vers une nouvelle génération de décisions dans le transport
Un message revient de manière constante dans les échanges : l’intelligence artificielle n’a de valeur que si elle améliore la prise de décision. Il ne s’agit pas d’ajouter une couche technologique supplémentaire, mais de permettre aux professionnels de travailler avec une information plus claire et plus fiable.
C’est dans cette logique qu’Upply développe ses solutions, avec l’ambition d’accompagner les acteurs du transport dans leurs décisions quotidiennes, qu’elles soient stratégiques ou opérationnelles.
Atlas : un agent d’intelligence de marché basé sur les données Upply
Dans cette logique, Upply a lancé Atlas, un agent d’intelligence de marché dédié au transport et à la supply chain.
Ce qui le distingue d’un outil généraliste type ChatGPT, c’est la qualité de ses sources : Atlas n’est pas construit sur une connaissance large du web, mais sur un socle de sources spécialisées transport, sélectionnées pour leur fiabilité et leur pertinence. Il s’appuie notamment sur les données exclusives d’Upply (Market Insights et baromètres mensuels – maritime, aérien, route France –, études et analyses économiques, Upply Freight Index) ainsi que sur des sources externes qualifiées (rapports spécialisés, presse sectorielle, données publiques et open data). L'objectif est simple : obtenir des réponses utiles pour le métier. Concrètement :
- vous posez une question en langage naturel,
- Atlas restitue une réponse claire, contextualisée,
- avec des insights orientés marché : tendances, signaux, évolutions de prix, lecture macro.
Envie d’en savoir plus sur Atlas ? Découvrez-le ici.
L’intelligence artificielle devient progressivement un sujet central pour le transport. Non pas comme une fin en soi, mais comme un moyen de répondre à des enjeux très concrets : visibilité, performance, résilience et réduction de l’impact environnemental. Les échanges à Adopt AI montrent une chose : le secteur est prêt à passer un cap. À condition de s’appuyer sur des cas d’usage réels, des données fiables et des outils pensés pour les métiers.
Pour aller plus loin, télécharger le livre blanc : les cas d’usage concrets de l’IA dans le transport
Upply a rassemblé dans un livre blanc des exemples directement applicables à la supply chain : lecture du marché, aide à la décision, performance et décarbonation. Découvrez comment l’IA s’intègre déjà, de manière pragmatique, dans les pratiques du secteur.
