Les scanners intelligents et capteurs de convoyeurs sont passés du statut de gadgets à celui de piliers des entrepôts modernes. Aujourd’hui, ils alimentent des modèles d’IA capables d’optimiser la planification des équipes, de détecter les pertes, voire de prévenir les défaillances de rayonnages.

En 2024, les investissements mondiaux en IA logistique ont atteint près de 11 milliards de dollars — et devraient dépasser les 40 milliards d’ici 2030, portés par les attentes en matière de livraisons le jour même et par la pénurie chronique de main-d’œuvre.

Parmi les cas d’usage les plus performants : le comptage d’inventaire par vision, les robots mobiles autonomes, ou encore la maintenance prédictive. Selon les études de référence, l’IA permet de réduire les erreurs de préparation de commandes d’environ 30 % et d’accélérer le passage quai-stock de près de 20 %. Les grands opérateurs, qui déploient déjà des centaines de milliers de robots mobiles, observent une baisse à deux chiffres de leurs coûts de traitement des commandes.

Mais l’IA n’est pas une solution miracle prête à l’emploi. Qualité des données, accompagnement du changement et supervision humaine hybride restent essentiels. Une feuille de route progressive — en démarrant par l’analyse vidéo, avant d’intégrer le picking robotisé et les tableaux de bord vocaux — offre un retour sur investissement rapide tout en valorisant les compétences humaines sur des tâches à plus forte valeur.