La pub de Noël d’Apple ressemble à de l’IA… mais ne l’est pas. Une leçon précieuse pour concevoir des projets IA utiles en transport et logistique en France.
La plupart des gens qui ont vu la nouvelle pub de Noël d’Apple se sont fait avoir : mouvements un peu raides, animaux « trop parfaits », lumières propres… beaucoup ont crié à la vidéo générée par IA. Sauf que non : ce spot a été réalisé avec de vraies marionnettes, de vrais décors, une vraie équipe… et un vrai iPhone 17 Pro pour filmer.
Pourquoi en parler dans une série sur l’IA dans le transport et la logistique en France ? Parce que cette pub est une métaphore assez brillante de ce que vivent aujourd’hui les acteurs du secteur : tout le monde pense « IA partout », alors que les projets qui fonctionnent vraiment sont ceux où l’humain, le terrain et les process restent au centre.
Dans cet article, on va voir ce que la stratégie d’Apple raconte de notre rapport à l’IA, et comment s’en inspirer pour construire des projets IA utiles en transport, logistique et supply chain, plutôt que des gadgets marketing.
1. Ce que montre vraiment la nouvelle pub d’Apple
La publicité de Noël 2025 d’Apple, « A Critter Carol », met en scène des animaux qui trouvent un iPhone 17 Pro dans une forêt enneigée et s’en servent pour filmer un spectacle. À l’écran, les mouvements sont saccadés, presque artificiels. L’œil habitué aux contenus générés pense immédiatement : IA, deepfake, CGI cheap.
La réalité est tout l’inverse :
- les animaux sont de vraies marionnettes physiques ;
- des marionnettistes professionnels, habillés en bleu, ont été effacés en post‑prod sur fond bleu ;
- le décor est une forêt construite en studio, recouverte de neige artificielle ;
- les plans où l’on voit un animal tenir un iPhone sont réels : la marionnette tient vraiment le téléphone.
Autrement dit : tout ce qui ressemble à du numérique est, en fait, 100 % analogique. Et c’est précisément ce décalage qui rend le projet intéressant pour quiconque réfléchit à l’IA dans son métier.
L’apparence « IA » n’est ici qu’un style visuel. La valeur vient du travail humain, invisible au premier regard.
Dans le transport et la logistique, on voit la même chose : dès qu’un processus paraît un peu automatisé, on parle d’IA, alors que derrière, ce sont souvent des règles métier, des opérateurs, des procédures. Ce n’est pas un problème en soi… tant qu’on ne se raconte pas d’histoires sur ce qui se passe vraiment en coulisses.
2. Apparence d’IA vs vraie IA : un piège fréquent en logistique
Le parallèle est assez direct : cette pub illustre à la perfection le fossé entre ce qu’on croit être de l’IA et ce qui fonctionne réellement.
Dans les médias : l’effet « waouh » avant la réalité
Pour Apple, le choix est assumé :
- visuellement, la pub pourrait passer pour de l’IA ;
- stratégiquement, Apple insiste justement sur l’authenticité : pas d’IA, pas de CGI, que du réel.
Le making-of retourne complètement la perception qu’on a du film : ce qui semblait « cheap » devient une chorégraphie technique et humaine très sophistiquée.
Dans le transport : même réflexe, autre enjeu
Dans les transports et la logistique, le marketing IA fonctionne pareil :
- on rebaptise « IA » un simple moteur de règles d’optimisation d’itinéraires ;
- on parle de « centre de contrôle intelligent » alors que des planificateurs corrigent tout à la main ;
- on vend des « entrepôts autonomes » où, en coulisses, les opérateurs rattrapent les erreurs des algos.
Le problème, ce n’est pas que ces solutions ne soient pas utiles. Le problème, c’est la confusion :
quand tout est étiqueté IA, on ne sait plus où est la vraie valeur, ni où investir.
Pour un directeur logistique français, la vraie question n’est pas « ai-je un projet IA ? », mais :
- Où l’IA apporte‑t‑elle un gain mesurable (coût, CO₂, délai, taux de service) ?
- Où est‑elle juste cosmétique, comme un filtre visuel sur une publicité ?
La pub d’Apple nous rappelle qu’un projet peut paraître très « tech »… tout en reposant principalement sur des humains très bien organisés. Et c’est loin d’être un défaut.
3. Ce que la pub d’Apple peut apprendre aux pros du transport
Si on la regarde comme un cas d’école, cette publicité donne trois leçons clés pour les projets IA en transport et logistique.
3.1. Mettre l’humain au centre de la « magie »
Dans la pub, la magie vient :
- du travail coordonné des marionnettistes ;
- de la scénographie ;
- du rythme musical ;
- et seulement en support, de la technologie (ici l’iPhone).
Transposé à un entrepôt ou à un réseau de transport :
- la performance vient d’abord des équipes opérationnelles, de leur savoir-faire et de l’organisation ;
- l’IA doit être conçue comme un outil d’appui, pas comme le héros principal ;
- la promesse ne doit jamais être : « on remplace les humains », mais « on leur simplifie le travail ».
Concrètement, ça veut dire :
- impliquer dès le début les chauffeurs, préparateurs, régulateurs, dans la définition des cas d’usage IA ;
- concevoir des interfaces qui expliquent les décisions de l’algorithme (pourquoi ce trajet, pourquoi cette tournée ?) ;
- prévoir un mode dégradé clair : que se passe‑t‑il si l’IA tombe en panne ou se trompe ?
3.2. Assumer quand il n’y a pas (ou peu) d’IA
Apple aurait pu se vanter d’avoir « une IA ultra‑réaliste d’animaux chanteurs ». Ils font exactement l’inverse :
« Regardez : tout est réel. »
En transport et logistique, ce courage paie aussi. Rien n’empêche d’annoncer à ses clients ou partenaires :
- « Nous utilisons un algorithme d’optimisation classique (et ça marche bien). »
- « Nos prévisions de demande s’appuient sur un modèle statistique éprouvé, pas un modèle géant de type LLM. »
Cette transparence a deux effets positifs :
- On gagne en crédibilité : les résultats sont jugés sur les chiffres, pas sur le buzzword.
- On garde la bonne IA pour les bons problèmes : prévision de volume multi‑canal, maintenance prédictive de flotte, planning en temps réel sous contraintes, etc.
3.3. Soigner la « mise en scène » des projets IA
La diffusion du making-of par Apple est stratégique : sans lui, beaucoup auraient gardé l’impression d’une pub ratée. Avec, la perception bascule vers un travail d’orfèvre.
Dans un groupe de transport ou un 3PL, le « making-of » d’un projet IA, ce sont :
- des démonstrations en entrepôt ;
- des ateliers de retour d’expérience avec les équipes ;
- des chiffres clairs : taux de remplissage +8 %, kilomètres à vide –12 %, temps d’attente quai –20 %, etc.
Un projet IA qui reste une « boîte noire installée par l’IT » sera toujours perçu comme une contrainte.
Un projet documenté, expliqué, approprié par le terrain devient un levier de fierté.
4. Comment appliquer cette logique IA/humain à vos opérations
Passons du symbolique au concret : comment s’inspirer de cette approche « à la Apple » dans un contexte transport et logistique français ?
4.1. Clarifier où l’IA est réellement nécessaire
Avant de lancer un POC de plus, posez trois questions simples sur chaque idée :
- Y a‑t‑il beaucoup de données historiques de bonne qualité ?
Sans historique propre (trajets, heures, incidents, volumes), pas de modèle fiable. - Le problème est‑il trop complexe pour des règles fixes ?
Exemple typique : planifier en temps réel une flotte sous contraintes réglementaires, trafic, livraisons urgentes. - Le gain potentiel est‑il mesurable et significatif ?
Par exemple : réduire les retards de 30 %, augmenter le taux de remplissage de 10 %, diminuer les émissions par tonne‑km.
Si la réponse est « non » à ces trois questions, l’IA est probablement un sur‑investissement. Un bon outil métier bien paramétré fera mieux l’affaire.
4.2. Combiner IA et expertise terrain
Les projets qui tiennent sur la durée ont tous ce point commun : la co‑conception.
Quelques exemples très concrets :
-
Optimisation d’itinéraires :
- l’IA propose un plan théorique optimal ;
- les exploitants ajustent en fonction de réalités locales (routes étroites, habitudes clients, zones à risques) ;
- ces retours sont réintégrés dans le modèle (boucle d’apprentissage).
-
Prévision de la demande :
- le modèle anticipe les pics (Noël, soldes, ponts, météo) ;
- les équipes commerciales et planning valident ou corrigent selon les opérations marketing à venir ;
- à la saison suivante, les écarts sont réduits.
-
Automatisation d’entrepôt :
- un système IA propose la meilleure allocation de stocks et de missions robots/opérateurs ;
- le chef de quai conserve la main pour gérer les aléas réels (camion en retard, rupture produit, colis abîmé).
L’objectif n’est pas de « faire mieux que l’humain », mais d’augmenter sa capacité de décision dans un contexte où les contraintes explosent : pénurie de main‑d’œuvre, hausse des coûts énergétiques, exigences de rapidité, pression décarbonation.
4.3. Raconter vos projets autrement que par le buzzword
Apple a transformé une pub qui semblait ordinaire en histoire d’artisanat technologique grâce à son making-of.
Vous pouvez faire pareil avec vos projets IA logistiques.
Concrètement :
- arrêtez les slides « IA + blockchain + digital twin » ;
- montrez des avant / après sur une tournée réelle, un quai réel, un hub réel ;
- donnez la parole à un chauffeur, un préparateur, un exploitant qui explique ce qui a changé pour lui ;
- documentez les chiffres de façon simple : « sur la région Grand Est, –15 % de kilomètres à vide depuis mars 2025 ».
Ce récit concret aide :
- les équipes à adhérer ;
- la direction Ă arbitrer les budgets ;
- les clients à comprendre ce qu’ils gagnent en qualité de service et en impact environnemental.
5. IA, transport, communication : aligner le discours et la réalité
La nouvelle pub d’Apple arrive dans un contexte français où :
- l’IA est partout dans les discours politiques et médiatiques ;
- la transition environnementale du transport est urgente ;
- les clients (B2B comme grand public) deviennent plus sceptiques face au greenwashing et à l’« AI‑washing ».
Cette pub en marionnettes envoie un message intéressant : on peut revendiquer la technologie (filmer 100 % à l’iPhone 17 Pro), tout en assumant que le cœur du projet, ce sont des équipes humaines très qualifiées.
Pour un acteur du transport ou de la logistique, la voie la plus crédible aujourd’hui ressemble à ça :
- utiliser l’IA là où elle permet vraiment de réduire les émissions, d’améliorer la ponctualité, de sécuriser les trajets ;
- être transparent sur ce qui est piloté par des personnes ;
- communiquer des preuves : indicateurs, cas concrets, retours d’expérience terrain.
La réalité ? C’est plus simple que ce que vend le marketing :
une IA utile en logistique française en 2025, c’est rarement un robot totalement autonome. C’est plutôt un ensemble d’outils invisibles qui aident les femmes et les hommes du terrain à mieux se coordonner.
Et c’est exactement ce que montre Apple avec ses marionnettes :
la « magie » qu’on voit à l’écran est le résultat d’une coordination humaine extrêmement précise, soutenue par une technologie bien choisie, mais jamais sur‑vendue.
Si vous êtes en train de préparer un projet IA pour vos opérations de transport ou votre entrepôt, posez-vous cette double question :
Qu’est‑ce qui est vraiment IA, et qu’est‑ce qui est surtout une nouvelle façon d’orchestrer le travail humain ?
La réponse ne fera pas forcément un communiqué de presse spectaculaire.
En revanche, elle peut faire la différence entre un POC qui finit dans un tiroir… et un projet qui améliore vraiment vos tournées, vos coûts et votre impact carbone.