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‘‘ Le WMS doit rester le cerveau du dispositif ’’
G. BLANC, MONSTOCK

Guillaume Blanc, Dirigeant de MONSTOCK

Entretien réalisé le mercredi 24 décembre 2025 par Frédéric LEGRAS, Directeur du Portail FAQ Logistique dans le cadre du dossier : « Automatisation : comment faire les bons choix ? ».

Automatiser un entrepôt est avant tout un projet de transformation, qui repose sur des choix d’organisation, de processus et de pilotage.
Dans un tel projet, le WMS ne se limite pas à un rôle d’exécution : il devient un outil d’orchestration, capable de porter les algorithmes, d’arbitrer les priorités et de coordonner les opérations dans des environnements hybrides.
Dans cet entretien, Guillaume Blanc, fondateur et dirigeant de Monstock, apporte un éclairage concret sur la manière de structurer une démarche d’automatisation, depuis le cadrage amont jusqu’au pilotage de la performance, et sur la place du WMS lorsqu’il est pensé comme un levier d’automatisation globale. .

Je suis fondateur et dirigeant de Monstock, une solution de digitalisation et d’automatisation de la gestion des stocks et des flux, lancée en 2018. Avant cela, j’ai travaillé pour plusieurs grands groupes sur des projets de digitalisation et de transformation, notamment dans la grande distribution et au sein du groupe La Poste.

Au fil de ces expériences professionnelles, j’ai été amené à piloter l’ensemble de la chaîne logistique : entrepôts, magasins, livraison, et à exercer des fonctions de direction de sites. Ce vécu opérationnel m’a permis de constater que les outils mis à disposition de la supply chain peinaient souvent à s’adapter à la diversité des réalités opérationnelles.

Oui clairement. Les approches trop spécialisées montrant rapidement leurs limites, il m’est apparu nécessaire de concevoir une plateforme capable d’accompagner des modes opératoires très différents, y compris au sein d’un même secteur. Monstock a donc été conçue comme une solution agile et reconfigurable, reposant sur des mécanismes d’automatisation des processus, de no-code et de règles métiers, pensés pour épouser les pratiques opérationnelles plutôt que les standardiser.

Proposée en mode SaaS, cloud, web et mobile, la plateforme s’appuie sur une architecture temps réel couvrant l’ensemble des briques de la supply chain. Ce socle permet d’intégrer des capacités avancées de pilotage et d’anticipation : un moteur de prévision, basé sur des approches de machine learning, analyse les historiques et projette les charges afin d’accompagner les entreprises dans une logique de tour de contrôle, combinant vision opérationnelle immédiate et aide à la décision.

Cette phase de structuration a été renforcée en 2020 par une levée de fonds de 2 millions d’euros, qui nous a permis d’accélérer le développement produit et de consolider les équipes.

Aujourd’hui, Monstock compte environ quarante collaborateurs, principalement basés en France, où nous réalisons près de 90 % de notre chiffre d’affaires. La solution est déployée dans des contextes variés (retail, e-commerce, services, logistique ou industrie), non pas pour adresser des verticales figées, mais pour accompagner des organisations aux modes opératoires hétérogènes, avec un socle commun d’orchestration et d’automatisation.

Avant d’envisager une technologie ou un niveau d’automatisation, il est essentiel de clarifier ses objectifs business et de comprendre précisément ses contraintes opérationnelles. Cela passe par une analyse terrain des flux, des processus et des usages, structurée dans un cahier des charges. À ce stade, l’intelligence artificielle peut aussi aider à objectiver les choix, en simulant différents scénarios d’organisation et en identifiant les gains potentiels avant d’investir. L’IA ne se limite plus à l’aide à la décision en amont : elle est désormais intégrée au cœur des opérations d’entrepôt pour l'automatisation. Elle permet notamment le comptage automatisé par vision, l’optimisation dynamique du slotting avec envoi des missions, optimisation des vides dans les colis, selon les usages réels, et l’automatisation de décisions opérationnelles traduites immédiatement en actions dans le WMS.

Cette étape de cadrage permet de définir une trajectoire d’automatisation réaliste, d’éviter les dispositifs surdimensionnés et de s’assurer que l’automatisation apportera une valeur concrète et mesurable. Elle permet également de vérifier que les technologies envisagées couvriront bien les processus métiers attendus, avec les bons niveaux d’optimisation.

Dans un tel projet, chaque système occupe un rôle bien défini.

L’ERP constitue le socle transactionnel : il gère les données de référence, les commandes et les flux amont. Le WCS, de son côté, pilote les équipements automatisés et assure le dialogue avec les machines.

Le WMS se positionne entre ces deux univers. Il couvre un périmètre que l’ERP ne traite pas et que le WCS ne peut pas assumer seul : la coordination des opérations, la gestion des flux, le pilotage en temps réel et le suivi de la performance. Il fait le lien entre les décisions métiers et leur exécution opérationnelle sur le terrain.

Dans ce dispositif, le WMS doit rester le cerveau. Il porte les règles de décision, arbitre entre ressources humaines et automatisées et assure la cohérence globale des opérations, qu’elles soient manuelles ou mécanisées. Couplé à des briques d’intelligence artificielle, le WMS peut également optimiser certaines décisions en temps réel, comme la priorisation des tâches et l’affectation des ressources.

En assurant cette continuité entre pilotage, exécution et performance, le WMS devient un élément structurant de la trajectoire d’automatisation, capable d’évoluer dans le temps sans remettre en cause les choix initiaux.

Les projets d’automatisation impliquent intrinsèquement plusieurs acteurs et expertises. Les intégrateurs intralogistiques apportent la couche matérielle, le déploiement terrain et parfois un WCS, et de notre côté, nous apportons la brique logicielle transverse : les algorithmes, le pilotage opérationnel, la gestion des commandes et la coordination entre ressources humaines et automatisées. Notre valeur ajoutée se situe aussi dans l’intelligence artificielle embarquée, qui permet d’optimiser l’orchestration des flux et de fiabiliser les décisions opérationnelles au quotidien.

L’enjeu est de faire cohabiter, dans un même environnement, des chaînes mécanisées et des flux manuels, puis de consolider l’ensemble des opérations en aval.

Cela commence par la définition d’indicateurs de performance en amont du projet, souvent avec l’appui de cabinets de conseil. Ces KPI constituent une base objective pour mesurer les gains attendus. L’approche peut être enrichie par le partage de retours d’expérience issus de clients de Monstock ayant déployé des dispositifs comparables, avant d’être formalisée avec les équipes du client.

Une fois la solution déployée, la comparaison des résultats avant et après mise en œuvre permet d’évaluer concrètement les bénéfices obtenus (opérationnels, organisationnels ou économiques) et d’ajuster la trajectoire si nécessaire.

L’amélioration durable de la performance repose d’abord sur l’optimisation de l’organisation physique des stocks et des flux.

Le WMS permet notamment d’analyser le rangement et les parcours à l’aide de cartographies 3D, afin d’identifier des implantations peu efficaces et de proposer automatiquement des réimplantations plus pertinentes.

Ces optimisations contribuent à réduire significativement les déplacements, à limiter la pénibilité pour les opérateurs et à diminuer les risques de casse. Dans des environnements robotisés, la réduction des distances parcourues a également un impact direct sur la maintenance, en limitant l’usure quotidienne des équipements.

Ces premiers gains peuvent ensuite être renforcés par des automatisations simples mais très concrètes, orientées vers la fluidité de l’exécution et la fiabilisation des processus.

Des boutons IoT peuvent par exemple être installés en bord de ligne de production afin de déclencher automatiquement des ordres de réapprovisionnement ou de rangement, sans ressaisie ni intervention manuelle.

Des étiquettes électroniques peuvent également être déployées sur les emplacements ou les unités de manutention pour digitaliser les informations opérationnelles, fiabiliser les échanges et limiter les ruptures ou les erreurs.

L’enjeu est donc d’adopter une automatisation pragmatique, fondée à la fois sur l’optimisation des flux et la simplification des opérations quotidiennes.

Nous intégrons un moteur d’orchestration BPMN 2.0 en no-code, qui permet de définir et de faire évoluer des workflows complexes sans développement spécifique.

Nous construisons les premiers processus avec nos clients, puis nous les formons pour qu’ils deviennent autonomes. Certains ont ainsi doublé le nombre de processus automatisés en un an, sans remettre en cause l’architecture initiale du projet d’automatisation.

Sur le volet intégration, la plateforme évolue afin de permettre à l’entreprise ou à ses partenaires de configurer directement de nouveaux connecteurs, sans dépendre systématiquement de l’éditeur. L’objectif est de garantir une solution réellement évolutive dans le temps.

Oui, clairement. L’automatisation ne se limite pas aux équipements ou à la robotisation d’un site. Elle s’étend aussi à l’automatisation des processus et des prises de décision, en particulier lorsqu’il s’agit de coordonner les stocks et les flux entre plusieurs sites. Elle s’inscrit ainsi dans une logique globale, qui couvre l’ensemble de la chaîne de valeur, de l’amont jusqu’à la livraison client. C’est précisément là que l’intelligence artificielle prend tout son sens, car elle permet d’arbitrer entre plusieurs scénarios logistiques et d’optimiser les décisions à l’échelle de l’ensemble de la supply chain.

C’est une approche que nous avons notamment adoptée chez H&M. La solution y synchronise automatiquement les besoins entre entrepôts centraux, entrepôts de proximité et magasins. Le système analyse les différentes options possibles, propose les scénarios logistiques les plus pertinents, puis déclenche les opérations associées, là où ces arbitrages étaient auparavant réalisés manuellement par les équipes.

Cette automatisation a contribué à une réduction substantielle des flux logistiques, tout en limitant fortement les traitements manuels et les décisions chronophages. Cet exemple illustre une forme d’automatisation décisionnelle, moins visible que la robotisation, mais déterminante pour fluidifier les opérations et fiabiliser la supply chain.