Amazon Campaign Manager unifie la pub d’Amazon avec l’IA. Ce modèle éclaire aussi comment optimiser transport et logistique en France grâce à des plateformes unifiées.
Amazon Campaign Manager : un tournant pour la pub… et une leçon pour la logistique
La plupart des annonceurs passent encore trop de temps à jongler entre plateformes, exports Excel et validations internes. Pendant ce temps, leurs concurrents automatisent déjà une bonne partie de la chaîne média avec l’IA. Amazon vient d’en donner un nouvel exemple avec Campaign Manager, présenté lors d’unBoxed 2025.
Pourquoi ça concerne aussi le transport et la logistique en France ? Parce qu’Amazon applique exactement les mêmes recettes d’IA, de centralisation des données et d’optimisation temps réel à deux univers : la publicité et sa chaîne logistique. Comprendre l’un aide clairement à comprendre l’autre.
Dans cet article, on décortique ce que change réellement Amazon Ads Campaign Manager pour les annonceurs, puis on fait le parallèle avec les usages de l’IA dans le transport et la logistique : optimisation d’itinéraires, pilotage centralisé, prévision de la demande, automatisation des opérations.
Ce qu’Amazon a vraiment annoncé avec Campaign Manager
Amazon ne s’est pas contenté d’« améliorer » son offre média. Campaign Manager fusionne deux briques historiques : l’Ads Console et Amazon DSP, pour créer une plateforme unique.
Concrètement, un annonceur ou une agence dispose désormais :
- d’un compte mondial unique,
- d’une interface centralisée pour gérer toutes ses campagnes,
- d’une facturation unifiée,
- d’outils d’optimisation pilotés par l’IA.
La promesse est claire : moins de friction opérationnelle, plus de temps sur la stratégie, plus de performance média. Amazon annonce même une réduction de 67 % du temps de création de campagne grâce à l’automatisation et aux recommandations guidées.
Pour les équipes media, ça veut dire très concrètement :
- moins de copier-coller entre plateformes,
- moins de paramétrages manuels redondants,
- plus de décisions prises sur la base de signaux temps réel, et pas uniquement sur des reportings J+3.
Ce schéma ressemble fortement à ce qu’on voit déjà en gestion de flotte et de tournées dans le transport : une plateforme unique qui orchestre plusieurs systèmes (TMS, WMS, GPS, données de commandes) et qui utilise l’IA pour proposer automatiquement le meilleur scénario.
Les 4 grands bénéfices de Campaign Manager (et leur équivalent logistique)
Amazon met en avant quatre avantages clés. Ils parlent aux marketeurs, mais aussi à n’importe quel directeur transport ou responsable d’exploitation.
1. Simplicité opérationnelle : un compte, une interface, une facture
Pour la publicité :
- Un unique compte mondial pour gérer tous les marchés.
- Authentification, rôles utilisateurs et droits centralisés.
- Facturation regroupée, plus simple pour la finance et le contrôle de gestion.
C’est exactement le même enjeu que dans le transport :
- un TMS global plutôt qu’une mosaïque d’outils locaux,
- une vision consolidée des coûts de transport par client, par zone, par mode,
- une seule source de vérité pour l’IT, la finance, les opérations.
Dans les deux cas, la simplification opérationnelle est la première marche avant de faire travailler l’IA correctement. Tant que les données sont éclatées, l’algorithme reste aveugle.
2. Intelligence décisionnelle : de Smart Search à la prédiction de demande
Côté Amazon Ads, l’IA alimente plusieurs briques :
- Smart Search pour détecter des opportunités en temps réel (nouveaux mots-clés, nouveaux segments d’audience, contextes média pertinents).
- Recos d’optimisation « en un clic » (ajuster budgets, enchères, ciblages, créations).
- Analyses couvrant l’intégralité du parcours d’achat, de la découverte à la conversion.
Dans un environnement de transport et logistique, c’est le même principe appliqué à d’autres données :
- historique de commandes,
- volumes par client,
- capacités de flotte et de quais,
- contraintes de temps et de coûts.
Avec l’IA, on passe de tableaux Excel figés à des réponses du type :
- « Si tu déplaces ce volume sur ce créneau, tu réduis ton coût kilométrique de 12 % » ;
- « Si tu anticipes ce pic de demande, tu évites deux navettes supplémentaires ».
La publicité optimise les enchères ; la logistique optimise les kilomètres, les capacités et les délais. Dans les deux cas, le moteur est le même : un moteur de recommandation IA branché sur des données propres et unifiées.
3. Vision panoramique : un tableau de bord qui voit tout
Amazon met en avant une vision consolidée des investissements et des performances sur toutes les campagnes, tous les formats, tous les canaux. C’est la fin des silos « search », « display », « vidéo » traités comme des mondes séparés.
En logistique, la vision panoramique, c’est :
- voir en temps réel les flux entre entrepôts, hubs, agences, magasins,
- croiser taux de remplissage, ponctualité, coût par colis ou par palette,
- mesurer l’impact d’une décision (nouvel entrepôt, nouveau transporteur, nouvelle promesse client) sur l’ensemble de la chaîne.
Ce type de vision unifiée permet :
- aux marketeurs de réallouer le budget plus vite vers les campagnes les plus rentables ;
- aux logisticiens de réallouer les ressources (véhicules, chauffeurs, créneaux de quai) là où elles créent le plus de valeur.
4. Gain de productivité : 67 % de temps gagné, ça change un métier
Amazon annonce une réduction de 67 % du temps de création de campagne. Ce chiffre n’est pas anodin : il signifie que les équipes peuvent, à volume constant, travailler deux à trois fois plus de scénarios, de tests A/B, de versions créatives.
Transposé à la logistique :
- un plan de tournées généré automatiquement en quelques minutes,
- des scénarios de replanification en temps réel en cas d’incident (panne, bouchon, retard de préparation),
- des opérations d’entrepôt plus fluides grâce à une allocation dynamique des ressources (préparateurs, quais, engins).
Même logique : l’IA ne remplace pas l’expert, elle change la nature de son travail. Moins de paramétrage, plus de contrôle et de décisions tactiques.
Ads Agent et Amazon Marketing Cloud : ce que ça dit de l’IA « no-code »
Autre annonce importante : Ads Agent, intégré à Amazon Marketing Cloud (AMC).
Son principe :
- l’utilisateur pose une question en langage naturel (« Quels segments d’audience contribuent le plus aux ventes multi-touches ? »),
- l’agent IA traduit cette question en requêtes SQL,
- il renvoie des analyses prêtes à l’emploi et propose même des modèles d’audience « no-code ».
On voit ici une tendance lourde qui dépasse la publicité : l’IA sert d’interface entre l’humain et la complexité technique.
En transport et logistique, on commence Ă voir la mĂŞme chose :
- un responsable d’exploitation demande : « Montre-moi les tournées avec plus de 20 % de kilomètres à vide sur les 7 derniers jours » ;
- l’agent IA interroge le TMS, l’outil de géolocalisation, l’historique des commandes ;
- la réponse revient sous forme de liste exploitable, avec recommandations.
Ce modèle d’IA « no-code » est clé pour la France, où une partie des équipes transport et logistique n’a pas de profil data/IT. Si l’on veut que l’IA sorte du labo et arrive dans les entrepôts, les agences, les postes de contrôle, il faut ce type d’interface.
Ce que les annonceurs peuvent apprendre des pratiques logistiques d’Amazon
On parle souvent de l’IA d’Amazon dans la pub, mais son laboratoire réel, c’est sa chaîne logistique : prévision de la demande, allocation de stock, pilotage de flotte, orchestration des entrepôts. Campaign Manager n’est finalement que la déclinaison marketing d’un ADN déjà éprouvé dans le transport.
Quelques parallèles utiles pour les directions marketing :
1. Penser « réseau » plutôt que canal
En logistique, on parle de réseau de transport, pas de « camions isolés ». L’optimisation se fait à l’échelle globale.
En média, même logique :
- on optimise un réseau de points de contact (search, display, vidéo, retail media, TV connectée),
- l’IA doit avoir accès à l’ensemble du parcours utilisateur, pas seulement à un silo.
Campaign Manager va dans ce sens, en offrant une vision globalisée des investissements et des performances.
2. Centraliser les données avant d’industrialiser l’IA
Les logisticiens l’ont appris parfois dans la douleur : sans référentiel unique, sans données harmonisées, les projets IA plafonnent.
Les marketeurs français doivent en tirer la même leçon :
- harmoniser les noms de campagnes, structures de comptes, taxonomies de produits ;
- se doter d’un data layer clair entre sites, apps, CRM, retail media ;
- nettoyer les données avant de lancer les gros chantiers IA.
Là -dessus, les méthodes de la logistique (gouvernance data, standardisation, contrôle qualité) sont très inspirantes pour le média.
3. Accepter que la performance se pilote en continu
Une flotte de camions se replanifie tous les jours, parfois toutes les heures. Les outils IA de transport vivent dans ce temps court.
La publicité doit suivre :
- campagnes optimisées en continu,
- arbitrages budgétaires hebdomadaires voire quotidiens,
- tests et itérations permanents sur les créations et ciblages.
Campaign Manager, avec son IA embarquée et ses analyses temps quasi réel, pousse clairement dans cette direction.
Comment se préparer, côté annonceurs français
Pour profiter pleinement de ce type de plateforme – qu’il s’agisse d’Amazon Ads, de solutions de transport intelligentes ou d’outils d’automatisation d’entrepôt –, quelques prérequis reviennent toujours.
1. Mettre de l’ordre dans les données et les structures
- Standardiser noms de campagnes, d’ensembles de publicités, de formats.
- Documenter clairement les objectifs par campagne (notoriété, considération, conversion, fidélisation).
- Côté logistique, s’assurer que les codes sites, tournées, transporteurs, clients sont cohérents d’un système à l’autre.
Sans cette base, l’IA fera des recommandations… mais sur un terrain bancal.
2. Former les Ă©quipes Ă la lecture des signaux IA
L’IA propose, l’humain dispose. Encore faut-il :
- comprendre les indicateurs clés (ROAS, coûts incrémentaux, contribution multi-touch côté média ; coûts au km, taux de remplissage, service level côté transport),
- savoir quand suivre la reco… et quand la challenger.
Les entreprises françaises qui réussissent déjà avec l’IA, que ce soit en marketing ou en logistique, ont un point commun : elles investissent dans la montée en compétence des équipes, pas seulement dans les outils.
3. Lier performance média et performance logistique
Pour les acteurs du e-commerce, de la grande distrib, de la livraison de colis ou de la logistique contractuelle, la frontière entre promesse publicitaire et capacité opérationnelle est de plus en plus mince.
Une bonne pratique :
- connecter les équipes média et supply chain autour de mêmes scénarios : lancement de promo, Black Friday, Noël, opérations locales ;
- partager l’information en amont sur les pics attendus et les capacités réelles ;
- utiliser l’IA, côté média comme côté transport, pour lisser les pics plutôt que les subir.
C’est là où la série « L’IA dans le Transport et la Logistique en France » prend tout son sens : on ne peut plus piloter le marketing sans regarder la chaîne logistique, et inversement.
Et maintenant ? L’IA comme colonne vertébrale médias & logistique
Avec Campaign Manager, Amazon montre clairement sa feuille de route : unifier, automatiser, personnaliser. La même logique est à l’œuvre dans ses entrepôts, ses tournées, ses prévisions de demande.
Pour les annonceurs français, deux messages forts :
- Les plateformes média vont toutes tendre vers ce modèle : une interface unique, de l’IA partout, une vision globale et temps réel.
- Les meilleures performances naîtront de la cohérence entre marketing et logistique, surtout dans un contexte de tension sur les coûts de transport et sur la promesse client (livraison rapide, verte, fiable).
La question n’est plus « faut-il utiliser l’IA ? », mais :
Comment organiser vos données, vos équipes et vos process pour que l’IA média et l’IA logistique travaillent ensemble plutôt que côte à côte ?
C’est ce chantier-là qui fera la différence pour les marques françaises dans les 2 à 3 prochaines années.