Amazon Campaign Manager : ce que les logisticiens doivent retenir

Amazon Campaign Manager : un tournant pour la pub… et une leçon pour la logistique

La promesse est brutale : 67 % de temps gagné sur la création de campagnes grâce à l’IA. C’est ce qu’annonce Amazon Ads avec Campaign Manager, sa nouvelle plateforme qui fusionne Ads Console et Amazon DSP.

Pour un directeur marketing, c’est énorme. Pour un directeur logistique ou transport, c’est un signal très clair : ce qui vient d’arriver à la pub arrive déjà à vos entrepôts, à vos plans de transport et à votre pilotage de flotte.

Dans cette série sur l’IA dans le transport et la logistique en France, l’objectif n’est pas de commenter l’actualité publicitaire, mais d’en tirer des enseignements concrets. Amazon Campaign Manager, c’est avant tout un cas d’école de plateforme unifiée pilotée par l’IA. Exactement ce dont ont besoin les acteurs du transport et de la supply chain pour rester compétitifs en 2026.

Voici ce que les logisticiens, chargeurs et transporteurs français peuvent apprendre de ce mouvement.

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1. Ce que fait vraiment Amazon Campaign Manager

Amazon Ads a annoncé lors d’unBoxed 2025 le lancement de Campaign Manager, une interface unique qui remplace deux outils historiques :

• l’Ads Console (gestion des campagnes pour les vendeurs et marques sur Amazon),
• la DSP (Demand-Side Platform) pour l’achat média programmatique.

L’idée clé : tout centraliser dans une seule plateforme, enrichie par l’IA, pour piloter des campagnes publicitaires de bout en bout.

Quatre piliers structurent cette nouvelle approche :

1. Simplicité opérationnelle
   Un compte mondial unique, avec authentification et facturation centralisées. Moins de comptes, moins d’outils, moins de frictions.

2. Intelligence décisionnelle
   Des fonctionnalités IA comme Smart Search, des recommandations d’optimisation « en un clic », et des analyses temps réel sur tout le parcours d’achat.

3. Vision panoramique
   Un tableau de bord consolidé qui donne une vue globale des investissements et performances de toutes les campagnes.

4. Gain de productivité
   Amazon annonce une réduction de 67 % du temps de création des campagnes, grâce à l’automatisation et à l’IA générative.

Autour de cette brique centrale, Amazon pousse aussi l’IA dans l’analyse avec Ads Agent, intégré à Amazon Marketing Cloud (AMC) : on pose des questions en langage naturel, l’outil génère les requêtes SQL et les audiences « no-code » automatiquement.

En clair : moins de temps à manipuler des fichiers et des requêtes, plus de temps à décider.

Et c’est exactement la direction que doit prendre la logistique.

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2. Le parallèle évident avec le transport et la logistique

Ce que fait Amazon pour la publicité ressemble trait pour trait aux enjeux actuels du transport et de la logistique en France :

• Trop de silos d’outils : TMS, WMS, Excel, outils maison, portails transporteurs…
• Des données de qualité… mais dispersées : commandes, stocks, tournées, retours, incidents.
• Des équipes qui perdent des heures à réconcilier, copier-coller, consolider.

Voici le parallèle, point par point.

2.1. Compte unique vs. tour de contrôle logistique

Le compte publicitaire mondial d’Amazon, c’est l’équivalent d’une “tour de contrôle transport & supply” :

• un seul environnement pour visualiser les flux amont et aval,
• une facturation unifiée côté prestataires de transport,
• des rôles et permissions gérés de façon centralisée.

Dans beaucoup de groupes français, chaque pays, chaque BU, voire chaque entrepôt, fonctionne encore avec ses propres fichiers, ses propres règles et ses propres transporteurs. Résultat :

• impossibilité d’avoir une vision cohérente des coûts et niveaux de service,
• difficulté à négocier avec les transporteurs sur des données consolidées,
• reporting bricolé, souvent en décalage de plusieurs semaines.

La leçon d’Amazon : on ne peut pas mettre l’IA au cœur de la performance sans d’abord centraliser l’accès aux données et aux opérations.

2.2. Smart Search vs. optimisation d’itinéraires

Smart Search aide les annonceurs à détecter les meilleures opportunités d’audience ou de mots-clés. En logistique, son équivalent naturel, c’est l’optimisation intelligente des itinéraires et du remplissage :

• proposer automatiquement les tournées optimales selon les contraintes (fenêtres horaires, capacité, trafic),
• détecter les ruptures de charge coûteuses ou les chemins trop longs,
• identifier les clients ou zones systématiquement sous-optimisés.

Aujourd’hui, de nombreux planificateurs transport le font encore « à l’œil », avec beaucoup d’expérience mais peu d’outils IA. L’exemple Amazon montre qu’on peut :

• rendre cette intelligence systématique,
• la mettre à disposition de tous les sites,
• et surtout, la mettre à jour en temps réel grâce aux signaux terrain (GPS, télématique, WMS, prévisions de commandes).

2.3. Vue panoramique des campagnes vs. visibilité bout en bout des flux

Le tableau de bord unifié d’Amazon Ads, c’est la version marketing de ce que cherchent tous les directeurs supply chain : une vue end-to-end des flux.

Transposé à la logistique, cela donne :

• une vue consolidée des OTIF (On Time In Full),
• un suivi global des taux de remplissage, des kilomètres à vide, des émissions CO₂,
• des alertes sur les dérives de coûts transport par client, par zone ou par canal (magasin, e-commerce, B2B).

Sans cette vue globale, on optimise localement… souvent au détriment du coût total. Amazon montre que la performance se joue à l’échelle de l’écosystème complet, pas outil par outil.

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3. Ce que les logisticiens français peuvent copier dès maintenant

On n’a pas besoin d’être Amazon pour s’inspirer de sa méthode. On peut en tirer un plan d’action concret pour un transport plus intelligent, adapté au contexte français.

3.1. Étape 1 : cartographier et unifier les outils existants

Avant de parler IA, il faut savoir où sont les données. Trois chantiers prioritaires :

1. Inventaire des systèmes
   • TMS, WMS, ERP, OMS, télématique camion, portails clients…
   • Quelles données clés sont disponibles ? À quelle fréquence ? Sous quel format ?

1. Un référentiel commun

   • Unifier les identifiants clients, sites, transporteurs, articles.
   • Sans ça, impossible d’avoir des KPIs fiables.

2. Un premier “hub data logistique”

   • Même simple (data warehouse, data lake), mais central.
   • Objectif : pouvoir reconstituer un flux complet de la commande à la livraison.

Cela ressemble à ce qu’Amazon fait avec son « compte mondial » et ses signaux propriétaires : on crée l’infrastructure avant d’automatiser.

3.2. Étape 2 : cibler des gains rapides grâce à l’IA

Amazon vise 67 % de temps gagné côté création de campagnes. Dans la logistique, les gisements équivalents sont souvent :

• la planification des tournées,
• la gestion des créneaux de quai,
• le suivi des anomalies (retards, incidents de livraison, litiges).

Exemples d’usages IA concrets :

• Optimisation d’itinéraires : algorithmes qui recalculent en continu selon trafic, aléas, priorités clients.
• Prédiction des retards : modèles qui anticipent les livraisons à risque et proposent des actions correctives.
• Prévision de la demande : meilleure anticipation des pics (soldes, fêtes, JO, météo) pour dimensionner transport et entrepôts.

L’astuce est de faire comme Amazon avec Campaign Manager : partir d’un cas d’usage très opérationnel, mesurable, et le rendre accessible via une interface simple.

3.3. Étape 3 : simplifier l’accès aux données pour les équipes

Avec Ads Agent, Amazon permet aux équipes marketing de poser des questions en langage naturel à leur data. On peut faire la même chose côté transport :

« Montre-moi les 10 clients avec le plus fort taux de litiges livraison sur les 30 derniers jours. »
« Où ai-je le plus de ruptures de créneaux de quai ? »
« Quel est mon taux moyen de remplissage sur les départs de Lille vers l’Île-de-France ? »

Concrètement, cela passe par :

• des interfaces de requêtage simplifiées (no-code / low-code),
• des rapports dynamiques plutôt que des exports Excel figés,
• une vraie acculturation data des équipes exploitation et transport.

La vraie valeur de l’IA n’est pas seulement dans les modèles, mais dans la capacité des opérationnels à interagir avec la donnée.

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4. Bénéfices attendus pour le transport et la logistique en France

Les gains attendus d’une approche « à la Campaign Manager » pour la logistique française sont très concrets.

4.1. Productivité opérationnelle

• Réduction du temps de planification manuelle des tournées et des créneaux.
• Moins de saisies redondantes entre systèmes (TMS, WMS, ERP).
• Des équipes qui se concentrent sur les exceptions et décisions à forte valeur ajoutée.

Dans certains projets IA déjà menés en France, on constate :

• jusqu’à 30 % de temps gagné sur la planification quotidienne,
• une baisse sensible des coups de fil « où est mon camion ? », grâce à la visibilité temps réel.

4.2. Performance économique

• Meilleur taux de remplissage des camions et containers,
• réduction des kilomètres à vide,
• choix plus rationnel des schémas de transport (messagerie, direct, groupage, multimodal).

Pour un réseau transport national, de légers gains à l’arrêt peuvent représenter :

• plusieurs points de marge récupérés,
• des centaines de milliers d’euros d’économies annuelles.

4.3. Impact RSE et image de marque

Optimiser les itinéraires et les chargements, ce n’est pas qu’un sujet de coûts :

• moins de kilomètres = moins de CO₂,
• plus de fiabilité = moins de stress client et d’urgences de rattrapage,
• meilleure visibilité = discours plus transparent vis-à-vis des donneurs d’ordre et du grand public.

Dans un contexte où les chargeurs français sont de plus en plus challengés sur leurs engagements RSE, l’IA logistique peut devenir un vrai argument commercial.

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5. Comment se préparer, très concrètement

Plutôt que de se rêver en “Amazon de la logistique”, l’enjeu est de construire, pas à pas, un modèle inspiré des mêmes principes : plateforme unifiée, IA au cœur, usage opérationnel massif.

5.1. Trois questions à poser dès maintenant

1. Où perdons-nous le plus de temps au quotidien ?
   – planification, reporting, coordination, gestion des litiges…
   – ce sont souvent les meilleurs candidats pour un premier projet IA.

2. Quelles données avons-nous mais que nous n’exploitons pas ?
   – tracking GPS, données transporteurs, historiques de commandes, fichiers SAV.

3. Qui, dans nos équipes, a l’appétence data pour porter ces sujets ?
   – il faut des “champions” côté exploitation, pas seulement côté IT.

5.2. Un fil rouge : ne pas laisser l’IA aux seuls experts

L’un des messages forts d’Amazon avec Campaign Manager et Ads Agent, c’est que l’IA sort du laboratoire pour aller dans les mains des utilisateurs métier.

Dans la logistique, cela veut dire :

• impliquer tôt les exploitants, planificateurs, responsables d’entrepôt,
• concevoir des interfaces simples, guidées, explicites,
• former les équipes, expliquer les modèles, montrer les limites autant que les forces.

La technologie IA pour la logistique existe déjà. Ce qui manque le plus souvent, c’est l’industrialisation et l’appropriation par le terrain.

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Conclusion : Amazon montre la voie, aux logisticiens de s’en emparer

Ce qu’Amazon fait avec Campaign Manager dans la publicité, vous pouvez le transposer dans vos opérations de transport et de logistique :

• une plateforme unifiée plutôt que des silos d’outils,
• de l’IA au service des décisions du quotidien, pas dans des POCs isolés,
• des gains de temps massifs réinvestis dans la qualité de service et l’optimisation des coûts.

La réalité, c’est que les chargeurs, transporteurs et logisticiens français qui, dès 2025–2026, poseront les bases de cette “tour de contrôle IA” prendront une longueur d’avance durable : meilleure performance économique, meilleure expérience client, meilleur bilan carbone.

La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer le transport et la logistique en France, mais qui choisira d’orchestrer cette transformation plutôt que de la subir.

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