IA et logistique : innover sans exploser l’empreinte carbone

IA et logistique : innover sans exploser l’empreinte carbone

Entre 2020 et 2025, la part du numérique dans les émissions de gaz à effet de serre en France est passée de 2,5 % à 4,4 %. Et d’ici 2030, l’empreinte environnementale de l’IA pourrait être multipliée par 7. Pour un secteur comme le transport et la logistique, déjà sous pression réglementaire (ZFE, planification écologique, hausse du coût de l’énergie), ce n’est plus un détail : c’est un sujet stratégique.

Most companies du secteur font le même pari : on investit massivement dans l’IA pour optimiser les tournées, la gestion de flotte, l’automatisation des entrepôts… et on traitera l’empreinte carbone après. C’est une erreur. Parce qu’un digital responsable n’est pas un frein à la performance logistique : c’est un accélérateur.

Voici le vrai enjeu : comment construire un écosystème digital logistique à la fois innovant, piloté par l’IA, et réellement responsable sur le plan environnemental ? On va voir comment y arriver, de façon concrète, avec trois leviers : la mesure, le business et la culture.

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1. Mesurer l’impact environnemental de l’IA logistique, ou avancer dans le noir

On ne peut pas rendre une logistique « IA + green » si on ne mesure ni l’un ni l’autre. C’est brutal, mais c’est la réalité de la plupart des organisations aujourd’hui.

Dans le marketing digital, des baromètres comme celui de l’Éco-Conception Digitale montrent déjà que :

• pour deux sites équivalents, l’impact environnemental peut varier du simple au triple ;
• l’éco-conception recule dès qu’on arrête de la suivre sérieusement.

La même logique s’applique au transport et à la logistique.

Ce qu’il faut commencer à mesurer côté transport & logistique

Pour un acteur du transport français, les impacts numériques viennent surtout de :

• Les algorithmes d’optimisation d’itinéraires (calcul intensif, parfois en temps réel) ;
• Les plateformes de gestion de flotte (applications web et mobiles utilisées par les exploitants et les conducteurs) ;
• Les WMS et TMS dopés à l’IA (prédiction, simulation, optimisation multi‑contraintes) ;
• Les entrepôts automatisés (vision par ordinateur, robots, jumeaux numériques) ;
• Les data lakes et IA de prévision de la demande (apprentissage, recalibrage fréquent des modèles).

Pour chaque briques, l’objectif est d’obtenir au minimum :

• une estimation des consommations d’énergie (serveurs, cloud, terminaux) ;
• un ordre de grandeur des émissions de CO₂e associées ;
• des indicateurs d’efficacité métier (taux de remplissage, kilomètres à vide, temps moyen de préparation de commande…).

La perfection de la mesure n’est pas le sujet. Ce qui compte, c’est de mettre en place une mesure reproductible qui permette de comparer les solutions entre elles et de suivre les progrès dans le temps.

Concrètement : par où démarrer ?

Pour un chargeur, un 3PL ou un transporteur, un premier plan d’action raisonnable ressemble à ça :

1. Cartographier les principaux services numériques logistiques (TMS, WMS, applications chauffeurs, portail client, outils IA en test, etc.).
2. Identifier les « hot spots » : là où les volumes de données, les traitements IA ou les usages sont les plus intensifs.
3. Choisir un outil ou une méthodologie de mesure environnementale (même imparfaite) et l’appliquer à ces briques prioritaires.
4. Croiser impact environnemental et impact business : par exemple, comparer deux moteurs d’optimisation de tournées selon le CO₂e/commande et la réduction réelle des kilomètres à vide.

Tant que cette étape n’est pas engagée, toute la stratégie « IA responsable » du transport reste du discours. Le passage à l’action commence avec des chiffres, même approximatifs.

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2. Pourquoi un digital responsable est un atout business pour la supply chain

Un système d’IA et d’outils digitaux sobres est souvent… plus performant. C’est contre‑intuitif pour certains décideurs, mais c’est vérifié dans le web comme dans la logistique.

Dans le Baromètre de l’Éco-Conception Digitale, le site e‑commerce qui obtient le meilleur score environnemental fait partie du TOP 10 des plus gros vendeurs en ligne en France. Traduit au contexte transport : les environnements digitaux les plus sobres sont souvent les plus rapides, les plus fluides, donc les plus efficaces pour les opérationnels.

IA responsable = logistique plus efficace

En logistique, l’éco-conception digitale revient en gros à :

• Permettre à chaque utilisateur de réaliser sa tâche le plus vite possible (exploitant, préparateur, chauffeur, client B2B) ;
• Avec le moins de ressources possibles (données transférées, temps de calcul, écrans affichés, allers‑retours inutiles).

Quelques exemples très concrets :

• Une application chauffeur allégée, claire, sans écrans superflus :

  • moins de données à charger,
  • moins de temps d’usage,
  • moins de risques d’erreur terrain,
  • impact carbone numérique réduit et satisfaction conducteur en hausse.

• Un modèle d’optimisation de tournées ajusté :

  • au lieu de recalculer tout le réseau toutes les 3 minutes, ne recalculer que les segments impactés par un nouvel événement, à une fréquence adaptée ;
  • on réduit les besoins en calcul tout en gardant une qualité de service élevée.

• Un WMS qui évite les écrans « gadget » et les reporting surdimensionnés :

  • moins de requêtes lourdes en base,
  • des temps de réponse plus rapides,
  • moins de serveurs nécessaires.

Moins de complexité inutile = moins d’énergie dépensée + plus de performance opérationnelle.

Transformer la responsabilité en KPI de performance

Tant que le numérique responsable reste un chapitre RSE dans un rapport PDF, il ne pèse pas dans les arbitrages. Le changement arrive lorsqu’on le traite comme un vrai KPI business, au même niveau que :

• le coût au colis livré,
• le taux de service,
• le taux de remplissage des camions,
• le temps de cycle entre commande et livraison.

Exemples de KPI hybrides intéressants :

• gCO₂e numériques par commande traitée dans le WMS ;
• gCO₂e numériques + physiques par livraison (en intégrant le gain IA sur les km évités) ;
• temps moyen de traitement d’une tâche clé (planifier une tournée, modifier une commande, créer un trajet retour rentable) avant/après éco-conception.

Le jour où un directeur supply chain voit qu’une refonte éco‑conçue de son TMS :

• réduit les temps de planification de 30 % ;
• diminue la charge serveur de 40 % ;
• et baisse en parallèle l’empreinte carbone numérique,

la discussion n’est plus « RSE vs ROI ». La responsabilité devient un driver business à part entière.

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3. IA dans la logistique : innover, oui, mais avec des garde‑fous

Les roadmaps actuelles dans le transport français sont claires :

• IA pour optimiser les itinéraires en temps réel ;
• IA pour prévoir la demande et adapter la capacité ;
• IA pour automatiser les entrepôts ;
• IA générative pour assister les équipes support, commerciales, ADV.

Rien à redire sur les objectifs. Le problème, c’est la façon de les atteindre. Sans cadre de sobriété, chaque nouveau cas d’usage IA rajoute :

• des données collectées souvent sans tri,
• des modèles sur‑dimensionnés,
• des requêtes répétées inutilement,
• donc de l’énergie consommée sans création de valeur réelle.

Concevoir des cas d’usage IA « sobres par design »

Voici quelques principes simples qui changent tout :

1. Traiter moins de données, mais mieux choisies
   Arrêter les collectes « au cas où ». Pour une prédiction de demande, garder ce qui est vraiment corrélé (historiques, météo, saisonnalité, promos, événements) plutôt que d’empiler de la donnée peu utile qui alourdit les modèles.

2. Dimensionner les modèles à l’usage réel
   On n’a pas besoin d’un modèle géant pour tout : certaines tâches se contentent d’algorithmes classiques (heuristiques d’optimisation, arbres de décision) largement suffisants et beaucoup moins gourmands.

3. Limiter les fréquentes ré‑exécutions inutiles
   Un exemple simple venu du monde des IA génératives : un prompt bien construit vaut mieux que cinq prompts approximatifs. En logistique, c’est pareil :

   • un recalcul bien paramétré des tournées,
   • vaut mieux qu’un « recalcul complet » déclenché par chaque micro‑événement.

4. Choisir une architecture technique sobre

   • mutualisation des environnements de calcul ;
   • usage d’instances cloud adaptées (ni sous‑dimensionnées, ni surpuissantes inutiles) ;
   • archivage et purge des données qui ne servent plus aux modèles.

Des exemples appliqués au transport français

• Optimisation d’itinéraires responsable :

  • privilégier des moteurs capables de raisonner d’abord sur les contraintes clés (fenêtres horaires, capacité, ZFE), avant de raffiner ;
  • limiter le rafraîchissement temps réel aux périmètres où l’aléa est fort (urbain dense, dernier kilomètre).

• Prévision de la demande raisonnée :

  • ajuster la fréquence de recalcul à la réalité métier (une fois par jour peut suffire pour certains flux B2B) ;
  • privilégier des modèles plus simples, sinon le gain sur les stocks est mangé par le coût énergétique du calcul.

• Automatisation d’entrepôt « IA + UX » :

  • simplifier les interfaces de pilotage des robots, éviter les dashboards « sapin de Noël » ;
  • centraliser les recommandations IA sur quelques écrans clés pour accélérer les décisions.

Le fil rouge est toujours le même : réduire la complexité inutile. L’IA doit améliorer la logistique, pas devenir un centre de coûts numériques impossible à justifier.

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4. Faire évoluer la culture : le vrai différenciateur

Un point rarement assumé : ce n’est ni la techno IA, ni la réglementation qui bloquent, mais la culture interne. Tant que le numérique responsable est une affaire de « convaincus », rien ne bouge vraiment.

Ce qui fonctionne, côté transport et logistique, ressemble plutôt à ça :

Mettre tout le monde autour de la table

Pour qu’un projet IA soit à la fois innovant et responsable, il faut embarquer :

• les directions transport / supply chain ;
• les équipes IT / data / innovation ;
• la RSE ;
• les opérationnels terrain (chefs de quai, exploitants, chauffeurs, responsables d’entrepôt).

On ne conçoit pas une application chauffeur sobre sans… chauffeurs. On ne définit pas des KPI environnementaux pertinents sans les équipes RSE. On ne sécurise pas les arbitrages investissement/impact sans la direction financière.

Former à un usage « éclairé » de l’IA

Pour les outils IA déjà déployés (prévision, optimisation, IA générative interne), le vrai sujet, c’est la façon dont les équipes les utilisent :

• apprendre à formuler des requêtes efficaces (moins, mais mieux),
• comprendre ce qui coûte cher en calcul (recalculs massifs, filtres mal conçus, exports systématiques),
• intégrer des réflexes de sobriété dans les spec produits et les cahiers des charges fournisseurs.

L’idée n’est pas de transformer chaque exploitant en ingénieur green IT, mais de faire évoluer les réflexes quotidiens : « Est-ce que cette fonctionnalité apporte vraiment de la valeur métier ? Quel est son coût (technique, énergétique, humain) ? »

Aligner la gouvernance IA et les objectifs RSE

Les entreprises qui avancent le plus vite sont celles qui :

• fixent des objectifs chiffrés sur l’empreinte numérique de leur stack logistique ;
• intègrent des critères de sobriété numérique dans leurs appels d’offres TMS/WMS/IA ;
• ajoutent l’impact environnemental des projets digitaux dans les comités d’investissement au même titre que le ROI financier.

C’est ce maillage entre business, data et RSE qui fait la différence. Sans lui, l’IA reste un empilement de POC. Avec lui, elle devient un vrai levier de compétitivité… soutenable.

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Et maintenant, quoi faire en 2026 ?

Pour le transport et la logistique en France, l’équation est claire : IA + pression écologique + tension économique. Les acteurs qui réussiront sont ceux qui sauront coupler innovation et responsabilité dans la conception de leurs outils digitaux.

Trois chantiers concrets à lancer dès maintenant :

1. Mesurer l’empreinte numérique de votre écosystème logistique (même avec un outil imparfait) et la mettre en regard des gains métiers.
2. Poser des principes d’éco‑conception sur tous les nouveaux projets IA : simplicité d’usage, modèles dimensionnés, fréquence de calcul adaptée, données vraiment utiles.
3. Aligner la culture interne : former les équipes, impliquer les opérationnels, intégrer la sobriété numérique dans les décisions d’investissement.

La réalité ? C’est plus simple qu’on ne le pense, mais ça demande de la constance. Les SI logistiques français se transforment déjà sous l’effet de l’IA. Autant en profiter pour bâtir des systèmes à la fois performants, compétitifs… et compatibles avec les objectifs climatiques.

La question pour 2026 n’est plus : « Faut‑il utiliser l’IA dans le transport et la logistique ? » Elle est plutôt : « Quelle place donnerez‑vous au numérique responsable dans cette transformation, et à quelle vitesse voulez‑vous que ça se voie dans vos résultats ? »