Pub d’Apple et IA : une leçon pour les transports

La plupart des gens qui ont vu la pub de Noël d’Apple se sont fait avoir. Animaux un peu figés, mouvements saccadés, rendu presque « cheap » : beaucoup ont pensé à une vidéo générée par IA. En réalité, « A Critter Carol » est tournée avec de vraies marionnettes, une vraie forêt miniature, de vrais marionnettistes… et un iPhone 17 Pro.

Pourquoi parler de cette pub dans une série sur l’IA dans le transport et la logistique en France ? Parce qu’Apple vient de donner, sans le dire, une leçon que les acteurs du transport feraient bien d’appliquer : tout n’a pas vocation à être généré ou automatisé par l’IA, et ce choix peut devenir un avantage stratégique.

Voici ce que cette campagne raconte de notre rapport à l’intelligence artificielle… et comment en tirer des décisions concrètes pour vos projets d’IA dans la mobilité, la logistique urbaine ou la gestion de flotte.

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1. Une pub qui ressemble à de l’IA… mais qui ne l’est pas

La nouvelle publicité de Noël d’Apple, « A Critter Carol », montre des animaux de forêt qui récupèrent un iPhone 17 Pro perdu et s’en servent pour filmer une comédie musicale. Visuellement, c’est déroutant :

• animations un peu rigides,
• expressions simplifiées,
• esthétique presque « jouet ».

Beaucoup y ont vu une pub générée par intelligence artificielle ou par effets spéciaux bon marché. Sauf que non.

Apple a publié un making-of :

• véritables marionnettes conçues sur mesure,
• marionnettistes en combinaison bleue effacés ensuite à l’écran,
• décor physique de forêt recouvert de fausse neige,
• iPhone réellement tenu et manipulé par les marionnettes,
• tournage effectué… à l’iPhone 17 Pro.

Le résultat est volontairement « imparfait ». Et c’est justement ce qui crée l’émotion. L’important ici n’est pas la perfection du rendu, mais la sincérité du geste créatif.

La pub d’Apple montre une chose simple : à l’ère de l’IA, ce qui attire l’attention n’est plus seulement le niveau de réalisme, mais l’intention derrière le choix des outils.

Cette idée est exactement la même que devraient se poser les directions transport et supply chain en 2025 : quand utiliser l’IA, et quand assumer des solutions plus « humaines » ou plus simples ?

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2. La tentation de tout faire faire par l’IA… aussi dans la logistique

Dans la communication comme dans la logistique française, on voit le même réflexe : dès qu’un sujet IA apparaît, certains veulent tout automatiser.

Dans le transport et la logistique, ça se traduit par :

• vouloir automatiser intégralement un entrepôt avant même de fiabiliser les process,
• lancer un projet d’optimisation d’itinéraires par IA sans données propres,
• installer des systèmes de gestion de flotte prédictifs sans avoir clarifié les indicateurs business,
• déléguer toutes les prévisions à des modèles complexes, incompris par les équipes terrain.

Pourtant, comme Apple, les entreprises les plus efficaces sont souvent celles qui :

• utilisent l’IA là où elle apporte un vrai gain mesurable (temps, CO₂, coût par livraison, taux de remplissage),
• assument de garder une part artisanale ou manuelle là où l’humain est meilleur (gestion d’incidents, relation client, arbitrages complexes),
• sont capables d’expliquer pourquoi elles n’utilisent pas d’IA sur certains points.

Dans la pub d’Apple, faire du full CGI ou de la vidéo générée par IA aurait été possible… mais la marque choisit délibérément la marionnette. Dans un entrepôt français, remplacer tous les caristes par des AGV serait techniquement envisageable sur le papier, mais pas toujours rentable, ni socialement acceptable, ni flexible.

La vraie maturité IA, c’est savoir dire : on ne va pas tout automatiser, et c’est volontaire.

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3. Ce que la pub d’Apple apprend aux acteurs du transport

Pour les entreprises de transport, logistique urbaine ou messagerie, la campagne « A Critter Carol » illustre trois principes utiles.

3.1. Raconter ce qu’il y a derrière la technologie

Apple ne montre pas juste le film. La marque dévoile aussi le making-of : l’équipe, les marionnettes, le décor. Résultat :

• la perception du public change complètement,
• une vidéo jugée « cheap » devient un travail artistique admiré,
• la pub crée de la confiance et de l’empathie.

En transport, l’IA fait souvent peur :

• peur de la surveillance des chauffeurs,
• peur de la suppression de postes en entrepôt,
• peur de « boîtes noires » qui prennent des décisions logistiques incompréhensibles.

Une façon simple de calmer ces craintes consiste à jouer la carte du making-of :

• expliquer clairement comment fonctionne un outil d’optimisation des tournées,
• dire quelles données sont utilisées (et lesquelles ne le sont pas),
• montrer comment les exploitants gardent le dernier mot,
• partager des exemples concrets : « en Île-de-France, notre IA a réduit de 12 % les kilomètres parcourus, sans modifier les horaires des chauffeurs ».

La logique est la même qu’Apple : rendre visible le travail humain derrière la techno.

3.2. Assumer une esthétique ou un process « imparfait » mais responsable

La pub d’Apple pourrait être plus fluide, plus réaliste, plus « propre » avec de l’IA. Sauf que ce choix aurait donné une vidéo de plus dans la masse des contenus générés, sans âme.

Transposé à la logistique :

• accepter que certains tournées de livraison soient planifiées avec une surcouche humaine : un exploitant qui ajuste les itinéraires IA en fonction des réalités terrain,
• garder des zones d’entrepôt semi-automatisées, où l’humain a plus de latitude pour gérer les exceptions,
• préférer une prévision de la demande moins « parfaite » mais mieux comprise par les équipes commerce et opérations.

Un système légèrement moins optimisé mais mieux accepté peut, à moyen terme, performer mieux qu’une solution ultra-IA rejetée par les équipes.

3.3. Faire de l’IA un support, pas une star

Dans « A Critter Carol », l’iPhone 17 Pro est là, bien sûr, mais ce n’est pas lui le héros : ce sont les animaux, la musique, l’histoire. L’appareil reste un outil au service du récit.

Dans un projet d’IA transport & logistique, l’erreur fréquente consiste à :

• faire de l’IA « le sujet » de la transformation,
• parler de modèles, de GPU, d’algorithmes, au lieu de temps de trajet, d’émissions de CO₂, de qualité de service.

La bonne approche ressemble davantage à Apple :

• l’IA reste en coulisses et soutient le métier (ex. proposer automatiquement les itinéraires, mais laisser les exploitants décider),
• la communication interne porte sur les bénéfices métiers : moins d’heures supplémentaires, moins de litiges livraison, meilleure ponctualité,
• la techno devient un moyen, pas une fin.

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4. Comment appliquer cette logique à vos projets IA transport

La question clé à se poser, inspirée d’Apple, c’est : où l’IA apporte vraiment de la valeur… et où l’humain doit rester au centre ?

4.1. Transport routier et gestion de flotte

Dans la gestion de flotte, l’IA est redoutablement efficace pour :

• optimiser les itinéraires en temps réel (trafic, météo, contraintes clients),
• anticiper la maintenance des véhicules (pannes probables, usure pneus),
• proposer des plans de chargement plus denses pour réduire les trajets à vide.

Là où l’humain reste clé :

• gestion des incidents (accidents, blocages, grèves locales),
• arbitrage entre coût et qualité de service pour les clients stratégiques,
• accompagnement des chauffeurs dans le changement de pratiques.

L’approche gagnante en 2025 en France consiste à :

1. déployer un moteur d’optimisation IA,
2. former les exploitants à interpréter ses propositions,
3. rendre visible les décisions prises par l’humain par rapport aux suggestions IA.

4.2. Logistique urbaine et livraison du dernier kilomètre

La pression est énorme sur le dernier kilomètre : congestion, zones à faibles émissions, coût du carburant, exigences de livraison J+1 ou H+2.

L’IA permet par exemple :

• la prévision de la demande par quartier et par créneau horaire,
• le regroupement intelligent des livraisons pour limiter les camions en ville,
• l’arbitrage automatique entre vélo cargo, utilitaire électrique ou thermique en fonction du trajet.

Mais une partie de la valeur repose sur :

• la connaissance fine du terrain par les livreurs,
• l’interaction avec les clients en cas d’absence, de retard, de souci d’accès,
• les décisions politiques locales (zones piétonnes, horaires d’accès).

Là encore, l’analogie avec la pub d’Apple est claire : l’IA fournit la base, mais ce sont les équipes terrain qui donnent la cohérence et l’acceptabilité du dispositif.

4.3. Entrepôts et automatisation

Dans les entrepôts français, on retrouve aujourd’hui tous les niveaux : du process encore très manuel au site presque entièrement automatisé.

Les meilleurs ROI d’IA se trouvent souvent sur :

• l’ordonnancement des tâches (préparation, picking, réception),
• l’optimisation des emplacements de stock pour réduire les déplacements,
• la détection d’anomalies (préparation incohérente, rupture probable, anomalies de scannage).

Mais les erreurs arrivent le plus souvent lorsque :

• on remplace trop vite la décision humaine,
• on ne prend pas le temps d’expliquer les règles métier au modèle,
• on néglige le ressenti des préparateurs et caristes.

Une approche inspirée d’Apple pourrait être :

• automatiser ce qui est répétitif et peu valorisant,
• conserver des marges de manœuvre aux chefs d’équipe,
• communiquer sur le « making-of » interne de l’IA : comment elle décide, ce qu’elle ne sait pas faire, quand l’humain reprend la main.

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5. Pourquoi ce choix assumé est aussi un argument de marque

Apple n’a pas juste fait un choix artistique, elle a aussi fait un choix d’image : montrer qu’elle n’est pas obligée de surfer sur la vague IA pour être moderne.

Dans le transport et la logistique, les entreprises françaises ont un coup à jouer en 2025 :

• se positionner non pas comme « 100 % IA »,
• mais comme « IA là où ça a du sens, humain partout où ça compte ».

Cela peut devenir un axe fort :

• pour attirer des talents chauffeurs, préparateurs, exploitants qui ne veulent pas être remplacés par des algorithmes,
• pour rassurer les clients B2B soucieux de fiabilité et pas seulement de techno,
• pour dialoguer avec les collectivités sur la logistique urbaine responsable.

La leçon de la pub d’Apple est limpide :

Dans un monde saturé de promesses d’IA, la vraie différenciation vient souvent de la capacité à expliquer où on l’utilise, pourquoi, et où on choisit de ne pas l’utiliser.

Pour votre prochain projet d’IA dans le transport ou la logistique, posez-vous la question comme un réalisateur :

• Quelle est l’histoire que je veux raconter à mes équipes et à mes clients ?
• Quel rôle joue l’IA : figurant, second rôle, ou metteur en scène caché ?
• Où ai-je besoin de « marionnettistes » humains visibles… et où puis-je automatiser sans perdre l’âme du service ?

Si vous arrivez à répondre clairement à ces questions, vous serez déjà bien plus avancé que la majorité des projets IA lancés en France.