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Comment optimiser la gestion des flux et des stocks dans le transport ?

Les enjeux de la gestion des stocks

Dans un contexte tendu en matière de coûts et d’exigence croissante des clients, optimiser la gestion des flux et des stocks n’est plus une option pour les acteurs du transport et de la logistique. L’objectif : gagner en réactivité, en visibilité et en rentabilité, tout en limitant les ruptures et les surstocks.

Les innovations technologiques – intelligence artificielle (IA), Internet des objets (IoT), jumeaux numériques – ouvrent aujourd’hui la voie à une supply chain plus prédictive et résiliente.
Mais comment les entreprises peuvent-elles concrètement les utiliser pour transformer leurs opérations ?

Analyser les flux pour identifier les inefficacités

Avant toute transformation, une analyse fine des flux physiques et d’information s’impose. La majorité des inefficacités logistiques proviennent d’un manque de visibilité sur les mouvements de marchandises ou d’une synchronisation défaillante entre acteurs.

Une cartographie des flux permet d’identifier :
  • Les zones de congestion dans les entrepôts ou plateformes,
  • Les trajets redondants ou mal planifiés,
  • Les temps d’attente entre chargement, transport et déchargement,
  • Les écarts entre prévisions et commandes réelles.
Selon une étude de McKinsey (2024), les entreprises qui réalisent une analyse de flux annuelle réduisent en moyenne leurs coûts logistiques de 10 à 15 %.
Cette première étape est aussi l’occasion d’évaluer la maturité digitale de l’organisation : où se trouvent les données ? Sont-elles fiables, centralisées, exploitables en temps réel ?
 
Voici un aperçu des bonnes pratiques dans l’analyse des flux :
  • Mettre en place des audits de flux trimestriels.
  • Visualiser les flux sur une carte dynamique via un outil SIG ou un WMS connecté.
  • Collecter les données issues des transporteurs, capteurs IoT et systèmes ERP

S’équiper d’outils de pilotage performants

L’optimisation logistique passe nécessairement par des outils capables de piloter les opérations en temps réel. Deux solutions clés dominent le marché :
  • WMS (Warehouse Management System) : il gère les stocks, les emplacements, les entrées/sorties, et améliore les processus d’entreposage. 
  • TMS (Transport Management System) : il optimise les tournées, la planification des trajets, la gestion documentaire et le suivi des expéditions. 
Les entreprises qui combinent ces deux systèmes peuvent réduire de jusqu’à 25 % les coûts de transport et 15 % les coûts de stockage (source : Gartner, 2023).
Les meilleurs TMS/WMS sont aujourd’hui interconnectés via API, permettant un pilotage unifié des flux, du quai de chargement jusqu’au client final.

Intégrer l’IA pour anticiper et réguler

L’IA devient un levier décisif pour passer d’une logistique réactive à une logistique prédictive.

Ses applications sont multiples :
  • Prévision de la demande : les algorithmes de machine learning analysent les historiques de commandes, les tendances du marché et les facteurs externes (météo, promotions, saisonnalité). 
  • Optimisation des stocks : ajustement automatique des niveaux selon la demande réelle. 
  • Planification des transports : choix optimal des itinéraires, des moyens et du moment de livraison pour réduire les émissions et les coûts. 

Un gain de temps précieux et un meilleur suivi des trajets.

Cas d'accompagnement Cross Data : Optimisation des trajets en affrètement

Contexte :  Un affréteur spécialisé dans le transport  ne parvenait plus à suivre la croissance de ses ventes. L’organisation manuelle des trajets devenait trop complexe et chronophage pour les opérateurs.

Objectif : Optimiser l’affectation des trajets pour pouvoir respecter les délais de livraison et réduire les coûts. 

La solution sur-mesure de Cross Data : Développement d’un algorithme de recherche opérationnelle, intégré à l’interface métier, pour recommander automatiquement les trajets en fonction des contraintes de pick-up et delivery.

Résultats : 

  • Découpe des trajets optimisée automatiquement 
  • Temps de calcul réduit à moins de 30 secondes 
  • Gains de performance opérationnelle immédiats 

Améliorer la traçabilité avec l’IoT

L’Internet des objets transforme la supply chain en un réseau intelligent et connecté.

Des capteurs IoT installés sur les véhicules, palettes ou conteneurs transmettent en temps réel :

  • la position géographique,
  • la température ou l’humidité,
  • les chocs ou ouvertures non autorisées.

Cette traçabilité temps réel renforce la qualité de service, limite les pertes et favorise la transparence avec les clients.
D’après le cabinet ABI Research (2024), le taux de perte de cargaison diminue de 40 % dans les entreprises équipées de capteurs IoT.
 
Geodis a déployé des capteurs connectés sur ses conteneurs pour suivre la température des produits sensibles. Résultat : une baisse de 25 % des incidents logistiques liés aux variations thermiques.
 

Automatiser les entrepôts et les transferts

L’automatisation constitue un levier majeur pour fluidifier les flux et fiabiliser les opérations. Robots de picking, AGV (Automated Guided Vehicles), convoyeurs intelligents ou systèmes de tri automatisés permettent d’accélérer les mouvements sans multiplier les erreurs.

Les bénéfices sont clairs :
  • Réduction du temps de traitement par commande,
  • Meilleure utilisation de l’espace de stockage,
  • Diminution des erreurs de préparation (jusqu’à -80 % selon DHL Supply Chain),
  • Réduction des coûts de main-d’œuvre sur les tâches à faible valeur ajoutée.
Combinée à un WMS intelligent, l’automatisation permet de gérer les pics d’activité sans rupture ni retards.

Voici un aperçu des bonnes pratiques pour automatiser le fonctionnement des entrepôts :
  • Déployer une automatisation progressive (zones à forte rotation en priorité).
  • Connecter les robots au WMS pour une allocation dynamique des tâches.
  • Utiliser des jumeaux numériques pour simuler les scénarios d’optimisation avant investissement. 

Renforcer la collaboration entre acteurs de la chaîne

L’efficacité logistique ne dépend pas uniquement de la performance individuelle, mais de la coordination entre tous les acteurs : transporteurs, entrepôts, fournisseurs, distributeurs.
Les plateformes collaboratives de gestion logistique favorisent cet échange en temps réel des données de transport, des ETA (Estimated Time of Arrival) ou des ruptures potentielles.

Elles permettent :
  • une meilleure mutualisation des ressources (camions, entrepôts, quais),
  • une réactivité accrue face aux imprévus,
  • une réduction des kilomètres à vide.

Par exemple, la startup française Shippeo fournit une plateforme de visibilité prédictive qui connecte transporteurs et chargeurs à l’échelle européenne. 
Résultat : un taux de retard réduit de 30 % grâce à une meilleure anticipation des incidents.

Adapter les stocks à la demande réelle

L’un des défis majeurs du secteur du transport réside dans la synchronisation entre les flux physiques et la demande réelle.

Des approches comme le cross-docking, les stocks avancés (en proximité du client) ou les modèles de réapprovisionnement automatisés permettent d’éviter les surstocks tout en maintenant un haut niveau de service.
  • Cross-docking : les produits passent directement du quai de réception au quai d’expédition sans stockage intermédiaire. Cela réduit les délais et les coûts de manutention. 
  • Stock avancé : permet de rapprocher les marchandises des zones de consommation pour réduire les temps de livraison. 
  • Réapprovisionnement piloté par l’IA : les seuils de commande sont ajustés automatiquement selon les prévisions de vente. 

Selon la European Logistics Association (2024), la synchronisation des stocks avec la demande réelle permet une réduction moyenne de 20 % du capital immobilisé dans les entrepôts.

Suivre des indicateurs de performance clairs

Sans indicateurs, pas d’optimisation durable. Les entreprises doivent définir des KPI logistiques précis, mesurables et reliés à leurs objectifs business :
  • Taux de service et taux de rupture,
  • Taux de remplissage des camions,
  • Coût logistique unitaire (€/km ou €/palette),
  • Délai moyen de livraison,
  • Taux de retour ou d’incident.
Un tableau de bord consolidé, alimenté par les données des TMS, WMS et IoT, permet de piloter la performance en continu.
Certaines entreprises vont plus loin en utilisant des jumeaux numériques de leur supply chain pour simuler l’impact d’une décision (nouvelle route, changement de fournisseur, hausse du carburant…).

  • Ce qu'il faut retenir :
    Une démarche structurée en IA qui permet d'optimiser les stocks et les flux

 
En utilisant des solutions d’IA adaptées aux besoins spécifiques de l’entreprise et en s’appuyant sur les bonnes ressources, il est possible d’atteindre une supply chain agile, prédictive et durable.
 
Avant tout, la clé du succès réside dans la démarche : démarrer par une vision claire des flux, choisir les bons outils, et avancer pas à pas vers une logistique pilotée par la donnée.
C’est ainsi que les acteurs du transport pourront rester compétitifs, durables et résilients face aux défis à venir. 

FAQ - l'automatisation industrielle pour votre entreprise

L’IA améliore la productivité en automatisant des tâches à faible valeur ajoutée (planification, réaffectation des tournées, prévisions de demande).
Par exemple, un algorithme peut recalculer en temps réel les itinéraires selon le trafic, ce qui réduit les kilomètres à vide.

Il n’est pas nécessaire de tout transformer d’un coup. Les retours sur investissement les plus rapides viennent souvent de :
  • la prévision de la demande (pour ajuster les stocks et éviter le surstockage), 
  • l’optimisation des tournées (réduction des coûts carburant et des délais), 
  • la maintenance prédictive des véhicules (moins de pannes, moins d’immobilisations).
Ces projets atteignent généralement un ROI en 6 à 12 mois. 

Il faut définir des KPIs avant/après l’implémentation :
  • Taux de service,
  • Coût logistique unitaire (€ / km, € / commande),
  • Taux de remplissage moyen,
  • Taux de rupture,
  • Productivité horaire.
Les entreprises qui mesurent ces indicateurs voient clairement l’impact économique : réduction moyenne de 10 à 25 % des coûts logistiques globaux dans les 18 mois suivant le déploiement. 

Oui, c’est l’un de ses apports majeurs.
Les modèles prédictifs anticipent les pics à partir des historiques, des données météo, des tendances e-commerce ou des événements régionaux.
Le système ajuste automatiquement les besoins en main-d’œuvre, transport ou capacité de stockage.
Résultat : une logistique plus fluide et moins de recours à l’intérim ou au surstockage.

L’IA ne remplace pas les équipes, elle augmente leur capacité de décision.
Sur le terrain, cela se traduit par :
  • Des tableaux de bord simplifiés, alimentés en temps réel,
  • Des alertes automatiques en cas d’écart ou d’incident,
  • Des recommandations d’action concrètes (“prioriser tel chargement”, “retarder tel départ”).
Former les équipes à la lecture de ces indicateurs est essentiel pour que la technologie serve la performance opérationnelle.

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