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‘‘ Reprendre la main sur ses décisions ’’
G. VALLIN, PTV LOGISTICS

Guillaume Vallin, Expert Solutions chez PTV Logistics.

Entretien réalisé le lundi 27 juillet 2026 par Frédéric LEGRAS, Directeur du Portail FAQ Logistique dans le cadre du dossier : « Transport : comment reprendre la main sur sa data ? ».

À mesure que les entreprises multiplient les outils numériques, une question revient régulièrement : où doit réellement vivre la donnée transport ? Pour Guillaume Vallin, Expert Solutions chez PTV Logistics, le TMS ou l'ERP doit rester le système de référence. Plutôt que d'ajouter une nouvelle couche applicative, il préconise de renforcer ce socle grâce à des solutions spécialisées capables d'exploiter les données existantes pour produire des indicateurs réellement utiles au pilotage.

Le premier problème, c'est que la donnée transport est partout. Une partie est dans le TMS, une autre dans l'ERP, une autre chez les prestataires, parfois encore dans des fichiers Excel. Au final, tout le monde parle de la même opération, mais rarement avec les mêmes données.

Nous constatons également de nombreuses incohérences entre systèmes. Les référentiels sont parfois dupliqués, certaines contraintes métier sont décrites différemment selon les applications et les mises à jour ne sont pas toujours réalisées au même endroit. Sans harmonisation, la qualité de la donnée se dégrade rapidement.

Enfin, il y a aussi — et surtout — tout ce qui n'est écrit nulle part. Dans nombre d'entreprises, certaines règles de fonctionnement sont connues uniquement des exploitants ou des planificateurs les plus expérimentés. Tant qu'ils sont là, tout fonctionne. Le jour où ils changent de poste ou quittent l'entreprise, on réalise à quel point leur connaissance métier était devenue indispensable.

Le principal risque est de prendre des décisions à partir d'une vision incomplète de l'activité. Cela se traduit souvent par davantage de kilomètres parcourus, une utilisation sous-optimale des ressources et une capacité réduite à anticiper les aléas opérationnels.

On sous-estime également le temps passé à rechercher l'information. Beaucoup d'exploitants consacrent encore une partie de leur journée à vérifier des données ou à rapprocher des fichiers, alors que leur valeur ajoutée devrait être ailleurs : améliorer les plans de transport et piloter les exceptions.

Cette situation crée enfin un risque organisationnel important lorsque toute la logique de planification repose sur quelques personnes clés. La connaissance existe, mais elle n'est ni partagée ni capitalisée.

La première étape consiste à automatiser la collecte des données au plus près de leur source afin d'éviter les ressaisies et les ruptures de chaîne.

Viennent ensuite les contrôles de cohérence, la détection d'anomalies et la mise en place d'un référentiel commun partagé entre les différents systèmes.

Il est également essentiel de formaliser les règles métier et les contraintes opérationnelles qui restent souvent implicites afin de transformer un savoir individuel en processus partagé.

Prenons l'exemple du temps de service sur un point de livraison. Une différence de cinq minutes entre le temps estimé et le temps réellement constaté peut paraître anodine. En revanche, sur une tournée comportant quinze ou vingt points de livraison, elle peut représenter plusieurs heures d'écart entre le planning théorique et la réalité.

Généralement, cette donnée existe déjà dans les systèmes d'exécution. Elle est simplement insuffisamment exploitée pour améliorer les plans de transport.

Dans la plupart des cas, le TMS ou l'ERP doit rester le système de référence. L'objectif n'est pas d'ajouter un nouvel outil qui stocke les mêmes informations, mais de faire travailler ensemble les systèmes existants sans multiplier les doublons.

Certaines entreprises attendent aujourd'hui de leur TMS qu'il couvre l'ensemble des besoins. Or, lorsqu'il atteint ses limites, notamment en matière d'optimisation de tournées, de suivi d'exécution ou de connectivité avec les transporteurs, il est souvent plus pertinent de l'enrichir avec des solutions spécialisées que de lui demander de tout faire.

L'effort doit porter sur le système central, pas sur les briques périphériques. Les solutions spécialisées n'ont pas vocation à devenir un nouveau référentiel, mais à apporter une expertise métier à partir des données du TMS ou de l'ERP.

On voit encore des entreprises où plusieurs applications finissent par contenir des versions légèrement différentes d'une même information. Très vite, personne ne sait réellement laquelle est la bonne et chaque mise à jour doit être réalisée plusieurs fois. A contrario, en simplifiant l'architecture et en laissant chaque outil jouer son rôle, on facilite également le travail des équipes.

Le suivi des ETA, des créneaux de livraison, des émissions de CO₂, du taux de remplissage ou des kilomètres à vide permet déjà de piloter beaucoup plus finement la performance opérationnelle. Mais la véritable valeur réside dans la capacité à transformer ces données en indicateurs d'aide à la décision.

Beaucoup d'entreprises savent déjà très bien expliquer ce qu'elles ont transporté hier ou la semaine dernière. En revanche, mesurer la performance réelle du plan de transport, identifier le potentiel d'optimisation restant ou évaluer le coût de certaines contraintes opérationnelles est beaucoup plus complexe. C'est souvent à ce moment-là que les angles morts se révèlent.

Dans de nombreuses organisations, on considère encore qu'une journée est réussie lorsque tous les véhicules sont partis. Une approche davantage orientée vers la performance consiste à vérifier si le plan de transport appliqué était réellement le plus efficace possible et à identifier les leviers d'amélioration qui subsistent.

Nous ne cherchons pas à remplacer les solutions existantes. Notre rôle est d'apporter de la valeur là où le calcul est déterminant.

Historiquement, notre expertise repose sur trois piliers : le calcul d'itinéraires Poids Lourds, l'optimisation de tournées et le suivi d'exécution.

Le calcul d'itinéraires est aujourd'hui la fonctionnalité la plus largement utilisée. Il sert notamment de base à de nombreuses estimations financières et contractuelles.

L'optimisation de tournées transforme les contraintes opérationnelles en plans de transport mesurables et comparables. Elle génère également de nouveaux indicateurs qui permettent d'objectiver les performances et d'identifier les leviers d'amélioration.

Enfin, le suivi d'exécution consolide les données terrain afin d'alimenter l'analyse de performance et d'optimiser en continu les plans de transport.

Notre ambition n'est donc pas de créer une nouvelle base de données, mais d’apporter davantage de valeur à partir des données déjà disponibles dans le système d'information de nos clients.

Les résultats varient naturellement d'une entreprise à l'autre, mais ils se traduisent généralement sur trois plans.

Le premier est économique, avec des gains pouvant aller de 5 à 25 % sur les coûts de transport, selon le niveau de maturité et la complexité des opérations.

Le deuxième est opérationnel. L'amélioration de la performance économique s'accompagne généralement d'une meilleure qualité de service, d'un meilleur respect des engagements contractuels et d'une capacité accrue à démontrer objectivement les résultats obtenus grâce à des indicateurs fiables et partagés.

Le troisième est organisationnel. Les équipes consacrent moins de temps aux tâches de rapprochement de données et davantage au pilotage, à l'analyse et à la gestion des exceptions.

En définitive, reprendre la main sur la donnée transport revient avant tout à reprendre la main sur ses décisions.

Dans cet entretien, nous évoquons relativement peu l'intelligence artificielle, et c'est un choix assumé. À titre personnel, je pense que l'on attribue parfois à l'IA des promesses qui relèvent avant tout de l'organisation et de la qualité des données.

Bien sûr, ces technologies aideront encore davantage les entreprises à exploiter leurs données transport. C'est d'ailleurs dans cette logique que des solutions comme PTV Mira émergent aujourd'hui : non pas pour remplacer l'expertise métier, mais pour rendre l'analyse des données transport plus accessible, plus rapide et plus pertinente au quotidien. L'intelligence artificielle apporte certes une nouvelle capacité d'exploration et d'interprétation des données, mais à condition de s'appuyer sur des informations fiables et structurées.

Elles ne remplaceront toutefois jamais des processus maîtrisés ni des données fiables. Une entreprise qui ne maîtrise pas ses données aura beaucoup de mal à tirer pleinement parti de ces technologies.

La valorisation des données a commencé bien avant leur émergence.

Nous constatons d'ailleurs que plusieurs pays d'Europe du Nord, mais aussi certains marchés d'Europe de l'Est, ont développé une véritable culture de la donnée. Les entreprises y cherchent davantage à mesurer l'efficacité réelle de leur organisation transport qu'à simplement constater que les opérations ont été réalisées.

Au fond, reprendre la main sur ses données, c'est avant tout développer cette capacité à disposer d’indicateurs simples, fiables et partagés. C'est sur ce socle que les entreprises pourront ensuite tirer pleinement parti des nouvelles technologies, dont l'intelligence artificielle.

Bio Express

Diplômé ingénieur en logistique en 2005, Guillaume Vallin possède plus de vingt ans d'expérience dans l'optimisation des transports. Après huit années passées côté chargeur dans la distribution alimentaire en tant que chef de projet, il rejoint PTV Logistics où il occupe aujourd'hui le poste d'Expert Solutions. Son rôle transverse l'amène à intervenir aussi bien en avant-vente qu'en accompagnement des projets complexes, avec une expertise couvrant l'ensemble des solutions proposées par PTV Logistics.

Site web de PTV Logistics : https://www.ptvlogistics.com/fr