Dossiers > La Supply Chain à l'heure de l'IA : quelles applications concrètes ? > Entretien B2P

‘‘ Commencer par mettre de l’ordre dans ses données ’’
A. BARBE & C. LEININGER, B2P

Aurélien BARBE, Responsable Product Owner et Christophe LEININGER, DSI chez B2P.

Entretien réalisé le jeudi 19 février 2026 par Frédéric LEGRAS, Directeur du Portail FAQ Logistique dans le cadre du dossier : « La Supply Chain à l’heure de l’IA : quelles applications concrètes ? ».

L’intelligence artificielle suscite un intérêt croissant dans le secteur du transport et de la logistique. Si les capacités technologiques progressent rapidement, leur déploiement opérationnel reste conditionné à un facteur déterminant : la qualité et la gouvernance des données.
À travers le regard croisé d’Aurélien Barbe et de Christophe Leininger de B2P, cet entretien revient sur la maturité réelle du marché, les freins propres au transport, ainsi que sur les cas d’usage concrets déjà déployés. Une approche pragmatique, qui met l’accent sur la structuration du socle data avant toute industrialisation de l’IA.

Lorsqu’un acteur du transport engage un projet d’intelligence artificielle, il se heurte souvent à une réalité simple : sans données fiables et centralisées, l’IA ne peut pas créer de valeur. Or, dans la chaîne logistique, les informations restent largement fragmentées entre les différents intervenants (chargeurs, transporteurs, commissionnaires, sous-traitants, etc.). Elles circulent dans des formats variés sans toujours être consolidées ni historisées de manière cohérente. Là où des univers comme le retail ont depuis longtemps intégré la culture de la donnée dans leurs pratiques, le transport amorce seulement cette transformation à grande échelle.

Avant de déployer des cas d’usage IA, un travail de mise en ordre s’impose donc. Le véritable sujet n’est plus technologique : le cloud et les capacités de calcul sont largement accessibles. L’enjeu réside désormais dans la qualité et l’organisation des informations.

Beaucoup d’acteurs doivent ainsi auditer leurs flux, harmoniser les formats et consolider un environnement exploitable, parfois avec l’appui d’un prestataire externe. Sans cette étape, les projets d’IA peinent à dépasser le stade expérimental.

Cette démarche est également encouragée par l’évolution du cadre réglementaire. Les exigences liées à la norme internationale ISO/IEC 27001, qui encadre la gestion et la protection des systèmes d’information, ainsi que les travaux engagés autour de la directive européenne NIS2, participent à structurer plus rigoureusement la gestion des flux d’information.

Plusieurs acteurs technologiques de l’écosystème, dont B2P, se sont déjà engagés dans cette voie.

Aujourd’hui, les applications les plus matures concernent principalement trois types d’usages : l’automatisation de certaines tâches, les approches prédictives et, plus récemment, certaines formes d’assistance reposant sur l’IA générative.

L’automatisation intervient par exemple dans le traitement documentaire ou l’extraction d’informations à partir de messages ou de fichiers, afin de réduire les tâches de saisie et les vérifications répétitives.

De grands groupes ont ainsi déployé des modèles de machine learning à visée prédictive pour anticiper les volumes, ajuster les ressources ou optimiser la planification. Ces dispositifs fonctionnent, à condition de disposer d’un historique exploitable.

Du côté de l’IA générative, les initiatives restent plus ciblées. Plusieurs acteurs ont mis en place des assistants vocaux ou conversationnels pour le suivi de marchandises : le client communique une référence, l’outil interroge le système d’information et restitue automatiquement le statut de l’expédition.

La technologie est opérationnelle, même si l’adoption demeure progressive. Les premières expérimentations ont d’ailleurs montré la nécessité d’un encadrement strict afin d’éviter des réponses inappropriées. Ces retours d’expérience ont permis d’affiner les paramétrages et de sécuriser les usages.

Ces exemples montrent que l’IA trouve déjà des applications concrètes sur des périmètres ciblés. En revanche, les usages plus structurants restent encore, pour la plupart des entreprises, au stade de l’expérimentation.

L’intégration de l’intelligence artificielle chez B2P s’est construite progressivement, en réponse à des besoins opérationnels concrets. Elle s’articule aujourd’hui autour de deux grands types d’usages : l’automatisation de certaines tâches et l’exploitation prédictive des données. Cette approche s’inscrit dans un écosystème de solutions couvrant plusieurs maillons du transport, de la bourse de fret B2pweb à la gestion documentaire avec Gedtrans, en passant par la traçabilité via Gedmouv et les protocoles de sécurité avec eProtocole.

Gedtrans en constitue un bon exemple. Les premiers travaux ont démarré dès 2018 afin d’absorber un volume croissant de documents réglementaires tout en maintenant un haut niveau d’exigence. Des modules ont été développés pour identifier le type de document, analyser automatiquement certains éléments clés (dates d’expiration, signatures, correspondances administratives, etc.) et interroger des bases externes. Un score de confiance permet ensuite de déterminer si le document peut être validé automatiquement ou s’il nécessite une vérification ciblée. Plusieurs centaines de milliers de documents sont désormais traités chaque année sur la plateforme, dont une part significative sans intervention humaine. Cette automatisation libère du temps pour les équipes, qui peuvent se concentrer sur des missions nécessitant analyse, arbitrage et compétences relationnelles.

La même logique d’assistance se retrouve dans Gedmouv et eProtocole. Dans le premier cas, l’IA extrait les informations d’un e-mail ou d’un document afin de pré-remplir une partie des informations nécessaires au traitement des opérations. Dans le second, elle facilite la dématérialisation de protocoles existants en structurant automatiquement leur contenu.

L’intelligence artificielle est également mobilisée pour anticiper l’activité. L’analyse des historiques sur Gedtrans permet par exemple d’identifier les périodes de forte charge et d’adapter le dimensionnement des équipes opérationnelles. La bourse de fret B2pweb constitue un autre terrain d’application. L’exploitation des données permet d’estimer les volumes quotidiens attendus et d’explorer des pistes autour de la prédiction tarifaire ou de l’optimisation des regroupements.

Notre approche se distingue d’abord par son pragmatisme. Nous ne partons pas de la technologie pour chercher des cas d’usage, mais de problématiques opérationnelles concrètes auxquelles l’intelligence artificielle peut apporter des bénéfices mesurables.

Cette démarche s’appuie sur un pôle innovation dédié, composé de cinq personnes travaillant à temps plein sur l’expérimentation et la qualification des usages. Leur mission consiste à tester, mesurer et stabiliser les solutions avant toute mise en production, afin de concentrer les efforts sur des applications réellement exploitables.

Autre élément différenciant : notre positionnement. B2P appartient aux transporteurs et se positionne comme un tiers de confiance. Les données collectées sont utilisées exclusivement pour améliorer les services rendus aux utilisateurs, sans exploitation commerciale externe. Cette posture crée un cadre de confiance essentiel pour le déploiement d’usages d’intelligence artificielle.

Par ailleurs, notre portefeuille de solutions (bourse de fret, traçabilité, gestion documentaire, conformité) nous offre une vision transversale des flux. Cette complémentarité crée des synergies naturelles et permet d’inscrire l’IA dans une logique globale.

Nous avançons ainsi par étapes, avec un objectif simple : industrialiser les usages lorsque le socle informationnel est suffisamment consolidé.

Bio Express

Aurélien Barbe est Responsable Product Owner chez B2P depuis 2018. Il encadre une équipe de Product Owners, Product Designers et Chargés de formation produit, dédiée à l'évolution des solutions du groupe. Garant de la cohérence globale entre les différents produits, son rôle est d’animer et coordonner son équipe chargée de recueillir, analyser et prioriser les besoins utilisateurs, de les traduire en spécifications fonctionnelles pour les équipes de développement, et d'accompagner les utilisateurs dans la prise en main des évolutions.

Christophe Leininger est DSI de B2P, entreprise dans laquelle il évolue depuis février 2006 au moment de la création de la bourse de fret. Responsable des équipes de développement, de l'administration système et du support de niveau 2, il manage à ce titre une trentaine de collaborateurs.

Site web de B2P : https://www.b2pweb.com