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‘‘ Sortir de la réaction permanente grâce à l’IA ’’
I. BADOC, GENERIX

Isabelle BADOC, Supply Chain Solutions Marketing Manager de GENERIX.

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 s’impose désormais dans les discours comme dans les feuilles de route stratégiques. Entre promesses de transformation radicale et usages encore exploratoires, les entreprises cherchent à distinguer les leviers réellement activables des effets d’annonce.
Isabelle Badoc, Supply Chain Solutions Marketing Manager chez Generix, partage son analyse de la maturité du marché et des applications concrètes de l’IA en supply chain, en mettant l’accent sur les conditions nécessaires pour passer de l’expérimentation à la création de valeur durable.

L’arrivée de l’IA générative et des grands modèles de langage a incontestablement joué un rôle d’accélérateur. Leur facilité d’accès a suscité un engouement rapide, tout en provoquant, presque simultanément, une prise de conscience des enjeux de confidentialité et de protection des données.

De nombreuses organisations ont commencé à structurer leur démarche, à travers des formations internes, des cadres d’usage et des réflexions stratégiques, sous l’impulsion de directions générales qui cherchent à transformer l’IA en levier concret de performance.

Après une phase d’enthousiasme marqué, le marché entre progressivement dans une étape plus pragmatique. Les premières expérimentations laissent place à une réflexion plus approfondie sur les conditions de déploiement à grande échelle et sur la capacité à inscrire ces projets dans la durée. Cette évolution permet de faire la différence entre les initiatives réellement porteuses de valeur et celles davantage guidées par l’effet de mode.

Dans ce contexte, un constat s’impose : la performance des algorithmes dépend directement de la qualité et de l’organisation des données. La gouvernance de la donnée devient ainsi un véritable prérequis. Cette prise de conscience marque une nouvelle étape dans la maturité du marché et ouvre une phase plus opérationnelle, centrée sur les conditions concrètes de déploiement.

Plusieurs obstacles continuent de freiner le passage à l’échelle.

Le premier est budgétaire et organisationnel. Développer des capacités IA en interne implique de recruter des data scientists, data engineers, spécialistes du machine learning. Toutes les entreprises ne disposent ni des ressources ni de la culture nécessaires.

Se pose alors la question du mode de mise en œuvre : développer en propre ou s’appuyer sur des solutions intégrées chez des éditeurs.

Autre difficulté majeure : passer du proof of concept à l’industrialisation. Beaucoup d’expérimentations restent au stade exploratoire. Transformer un prototype en service opérationnel, avec des engagements de performance, des SLA et un déploiement à grande échelle, est un exercice autrement plus complexe. Maintenir un modèle dans le temps, garantir sa performance, l’adapter à plusieurs sites ou pays suppose une capacité d’industrialisation que tous les acteurs ne possèdent pas.

Enfin, l’effet « chatbot » entretient parfois une confusion : intégrer l’IA dans des processus métiers, sur des données internes sensibles, nécessite des architectures dédiées et un cadre de sécurité rigoureux. On est loin d’un simple outil conversationnel.

Aujourd’hui encore, l’exécution logistique fonctionne majoritairement en réaction aux aléas. L’IA permet de faire évoluer ce fonctionnement vers une logique plus prédictive, orientée vers l’anticipation des événements plutôt que leur simple correction.

Dans cette perspective, deux champs d’application apparaissent clés. Le premier concerne la prévision : charges de travail en entrepôt, volumes à traiter, besoins transport. Le second relève de l’optimisation : planification, organisation des tournées, constitution des chargements, allocation des ressources. Le machine learning améliore la fiabilité des prévisions ; l’optimisation permet ensuite de transformer ces données en décisions opérationnelles plus robustes.

Mais l’apport ne s’arrête pas là. L’IA ouvre la voie à la résolution de problèmes combinatoires particulièrement complexes, en intégrant simultanément de multiples contraintes : coûts, délais, empreinte carbone ou qualité de service. Là où les modèles traditionnels traitaient ces paramètres de manière séquentielle, il devient possible de poser un objectif global et de laisser le système explorer des combinaisons qu’un raisonnement linéaire n’aurait pas envisagées.

Cette capacité à sortir d’un enchaînement figé – optimiser d’abord la tournée, puis le chargement, puis les coûts – constitue une rupture importante. L’algorithme peut arbitrer entre plusieurs dimensions en même temps et identifier des équilibres plus performants.

Enfin, l’IA apporte également des bénéfices concrets sur le terrain grâce à la computer vision : contrôle qualité automatisé, détection d’anomalies, prévention des comportements à risque ou encore assistance à la robotisation. Autant d’usages qui contribuent à fiabiliser l’exécution tout en améliorant la performance globale.

Nous avançons sur plusieurs axes complémentaires, qui vont de la modernisation interne à la création de valeur opérationnelle chez nos clients.

Le premier chantier concerne la transformation de nos propres technologies. L’IA nous aide à accélérer la modernisation de nos applications : meilleure compréhension du code existant, génération automatisée de documentation, renforcement du contrôle qualité. Nous gagnons ainsi en rapidité et en fiabilité dans nos cycles de développement, ce qui facilite ensuite l’intégration et l’adoption des nouvelles fonctionnalités par nos clients.

Parallèlement, nous faisons évoluer l’architecture de nos solutions. Nous passons progressivement d’une logique monolithique à des plateformes composées de services spécialisés, capables d’être orchestrés dynamiquement. Un module d’optimisation peut ainsi être déclenché à la demande pour traiter une problématique précise, puis restituer son résultat au cœur applicatif. Cette approche, proche d’une coordination d’agents spécialisés pilotés par un orchestrateur, offre davantage de souplesse et d’évolutivité.

Sur cette base technologique, nous concentrons nos efforts sur des cas d’usage à fort impact opérationnel : prévision et planification des charges en entrepôt, optimisation conjointe des tournées et du chargement, amélioration du taux de remplissage des colis ou encore réduction des distances parcourues en picking.

Les résultats sont tangibles : jusqu’à +20 % sur le taux de remplissage colis, jusqu’à –30 % sur les distances de picking, et, sur certains sites pilotes, un retour sur investissement pouvant atteindre six fois le coût annuel de la solution.

Ces performances restent toutefois dépendantes du contexte. Chaque modèle doit être ajusté aux spécificités des flux et de l’organisation du site. Il n’existe pas de réponse universelle, mais des dispositifs construits à partir des données et des contraintes propres à chaque entreprise.

Un autre enjeu majeur est celui de l’adoption. Les environnements logistiques sont critiques et évoluent avec prudence. Accélérer les mises à jour, simplifier le paramétrage et sécuriser les évolutions devient presque aussi important que la performance algorithmique elle-même. Nous développons ainsi des assistants capables d’accompagner les utilisateurs dans leurs paramétrages ou dans l’exploitation quotidienne, afin de réduire la complexité et favoriser l’appropriation des nouvelles fonctionnalités.

Enfin, cette transformation technologique implique également une adaptation de nos organisations internes. Intégrer l’IA ne consiste pas uniquement à développer des algorithmes : cela suppose de faire collaborer étroitement experts métier, data scientists et équipes projets, et d’adapter nos méthodes de déploiement et de maintenance pour inscrire ces innovations dans la durée.

L’IA appliquée à la supply chain ne peut se développer sans données métier concrètes. C’est pourquoi Generix a structuré un programme de co-innovation avec certains clients volontaires.

Ce cadre permet d’expérimenter sur des cas réels, sans pression excessive, afin de transformer de manière méthodique des travaux exploratoires en services industrialisés.

La différence se situe dans la capacité à :

• Passer du modèle théorique à une solution opérationnelle
• Intégrer l’IA dans un produit maintenu, supporté et évolutif
• Garantir un niveau de service contractuel

L’enjeu n’est pas seulement de concevoir un algorithme performant, mais de l’inscrire durablement dans un environnement applicatif stable.

Cette démarche de co-innovation nous permet également d’explorer des pistes plus prospectives, en lien avec les problématiques les plus complexes de la supply chain. Nous travaillons par exemple sur l’apport potentiel du calcul quantique pour résoudre certains problèmes combinatoires particulièrement exigeants, notamment en matière d’optimisation. Ces travaux restent exploratoires, mais ils participent à préparer les générations de solutions qui pourront être industrialisées demain.

L’évolution ne repose pas uniquement sur les technologies elles-mêmes, mais sur la manière dont elles transforment la prise de décision dans les opérations. L’IA permettra de passer d’une gestion réactive des flux à un pilotage plus anticipatif, capable d’intégrer simultanément un grand nombre de paramètres : volumes, ressources, contraintes de service ou d’empreinte carbone.

Dans ce contexte, les entreprises auront intérêt à avancer de manière progressive : identifier les cas d’usage prioritaires, expérimenter sur des périmètres ciblés, mesurer les résultats, puis étendre les déploiements lorsque la valeur est démontrée.

L’IA s’impose ainsi comme un levier stratégique pour la supply chain. Sa pleine valeur se révèle lorsqu’elle s’intègre à une stratégie claire, appuyée sur des processus robustes et une gouvernance adaptée.

Bio Express

Isabelle BADOC est titulaire d’un Mastère Spécialisé « Intelligence Marketing » obtenu à HEC en 1997 et diplômée depuis 2015 d’un MBA Global & Domestic Transport Management de l’E.S.T. Elle démarre sa carrière en 1998 chez Influe en tant qu’ingénieure commerciale sur la solution de Gestion Partagée des Approvisionnements puis est en charge du développement du marketing produit. En tant que Product Marketing Manager, sa mission consiste à définir la stratégie marketing produit de la plateforme Generix Supply Chain, de l’animer et de la valoriser auprès des marchés cibles. Elle participe également activement en France aux rencontres de l’Agora Club ou de France Supply Chain.

Site Internet de Generix : https://www.generixgroup.com/fr