TV unifiée par l’IA : un modèle pour le transport

TV linéaire + TV digitale : ce que les transporteurs oublient encore

La plupart des annonceurs transport & logistique en France continuent de séparer leurs plans médias comme ils séparent leurs entrepôts : d’un côté la TV linéaire, de l’autre la TV digitale (CTV, BVOD, YouTube…). Résultat : budgets saucissonnés, GRP sous-optimisés et couverture réelle largement surestimée.

Le lancement d’altivia, l’outil de planification unifiée TV linéaire–TV digitale de Making Science, met le doigt sur un problème que le secteur transporte tous les jours… dans ses propres opérations : la fragmentation. Ce que fait altivia pour les médias ressemble beaucoup à ce que l’IA fait déjà pour l’optimisation d’itinéraires, la gestion de flotte ou l’automatisation des entrepôts.

Ce billet fait le lien entre ces deux mondes. On part de l’annonce Making Science, et on en tire des enseignements concrets pour les directions marketing, data et opérations des acteurs du transport et de la logistique en France.

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Ce que propose altivia : une « Full TV » vraiment unifiée

L’outil altivia répond à une question que tous les annonceurs se posent : comment obtenir la meilleure couverture et le meilleur rendement, indépendamment du mode de diffusion ?

Comment fonctionne altivia ?

Altivia repose sur un moteur d’optimisation Full TV qui :

• prend en compte l’ensemble des contraintes classiques d’un plan média TV :
  • budget global
  • cible(s)
  • exclusions
  • contextes de diffusion
  • répartition par chaîne
• intègre dans un même plan :
  • TV linéaire
  • CTV
  • BVOD/AVOD
  • YouTube
• simule des milliers de répartitions budgétaires entre linéaire et digital
• sélectionne l’équilibre optimal en termes de couverture et de GRP
• restitue un plan unique avec, pour chaque chaîne et levier :
  • budget à investir
  • rendement (GRP / couverture)

Techniquement, Making Science explique que l’algorithme procède par dichotomie : il évalue différentes combinaisons budget linéaire / budget digital jusqu’à converger vers la meilleure configuration.

L’outil s’appuie sur deux expertises :

• Addside pour la modélisation TV linéaire
• DNLTV pour la TV digitale et connectée

Pour l’instant, altivia est disponible uniquement en France, avec une ambition d’extension européenne.

Pourquoi cette unification est cruciale

La plupart des plans médias sont encore construits comme ceci :

1. on planifie d’abord la TV linéaire
2. on « verse » ce qui reste de budget sur le digital
3. on ajuste à la main, à l’intuition

Making Science critique clairement cette pratique :

« arbitrages humains et faillibles, représentation parfois biaisée du digital et perte d’efficacité »

Ce n’est pas un détail. Dès qu’on superpose linéaire et digital, sans modèle unifié :

• on surestime la couverture réelle (duplication partielle des audiences)
• on sous-exploite les segments difficiles à toucher en linéaire (jeunes urbains, CSP+ hyper connectés…)
• on gaspille du budget sur des combinaisons chaînes / plateformes qui n’apportent que peu de contact utile

Pour un secteur comme le transport, où les marges sont déjà comprimées par les coûts carburant et la pression réglementaire, chaque point de GRP mal investi est une erreur stratégique.

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Ce parallèle direct avec l’IA dans le transport et la logistique

La logique d’altivia est exactement la même que celle des moteurs d’optimisation IA que les transporteurs utilisent déjà dans leurs opérations.

Plan média vs plan de transport : même combat

On peut faire un parallèle très simple :

• Plan média TV

  • Ressources : budget
  • Réseau : chaînes TV, plateformes CTV, BVOD, YouTube
  • Objectif : maximiser couverture / GRP
  • Contraintes : cibles, contextes, planning, coûts GRP

• Plan de transport

  • Ressources : flotte, chauffeurs, créneaux de livraison
  • Réseau : routes, hubs, dépôts
  • Objectif : minimiser coûts / délais, maximiser taux de service
  • Contraintes : temps de conduite, fenêtres horaires, capacité, CO₂

Dans les deux cas, l’IA :

• traite un problème de répartition optimale (budget vs kilomètres / heures)
• gère de multiples contraintes métier
• évalue des milliers de combinaisons
• choisit le scénario le plus performant selon une fonction objectif

Ce que les médias peuvent apprendre du transport… et l’inverse

Le transport et la logistique en France ont déjà franchi plusieurs étapes :

1. Du planning manuel (Excel, expertise métier) à des outils d’optimisation classiques (TMS, WMS)
2. Puis à des moteurs IA capables de :
   • recalculer des tournées quasi en temps réel
   • anticiper la demande (prévisions volumétrie / saisonnalité)
   • ajuster les capacités (flotte, intérim, entrepôt)

Altivia transpose cette même maturité au planning média. Et l’apprentissage est réciproque :

• Les équipes marketing transport peuvent s’inspirer des méthodes IA déjà utilisées en exploitation.
• Les équipes opérations peuvent, en retour, regarder comment la Full TV utilise des modèles unifiés pour casser les silos (linéaire vs digital) et appliquer la même logique à leurs canaux de livraison (route, rail, fluvial, urbain…).

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Comment un acteur transport & logistique peut tirer parti de cette approche

Pour un groupe de transport, un logisticien ou un acteur de la mobilité, l’intérêt est double : mieux investir en TV et installer une culture de décision pilotée par l’IA partagée entre marketing et opérations.

1. Stopper la logique « budget restant » sur la TV digitale

Premiere étape : accepter que le schéma actuel « linéaire d’abord, digital ensuite » ne tient plus.

Concrètement, pour une campagne de notoriété B2C (colis, mobilité, VTC, livraison rapide) ou B2B (logistique contractuelle, messagerie, transport international) :

• définir un objectif de couverture prioritaire plutôt qu’un partage figé type 80 % linéaire / 20 % digital
• laisser un outil comme altivia optimiser la répartition entre :
  • chaînes historiques
  • CTV
  • BVOD / AVOD
  • YouTube

Ce changement de posture est exactement ce qui fait la différence, dans le transport, entre :

• « un camion part dès qu’il est plein à 80 % »
• et « un moteur IA choisit l’heure de départ idéale en fonction de la demande, du trafic et des coûts »

2. Synchroniser le plan média avec la réalité opérationnelle

Pour un acteur transport & logistique, une campagne TV n’est pas seulement une question de GRP. Elle entraîne :

• une hausse des demandes de devis
• un pic de visites sur les simulateurs d’envoi
• plus de téléchargements d’app mobile

Là où ça devient intéressant, c’est quand la Full TV se cale sur les capacités opérationnelles :

• lancer une campagne forte sur la livraison express quand les capacités sont maximales (périodes hors pics logistiques ou avec renforts déjà planifiés)
• piloter la pression publicitaire en fonction :
  • des prévisions de volumétrie (modèles IA de prévision de la demande)
  • des taux de remplissage entrepôt et flotte

Dans l’idéal, la même cellule data pilote :

• la prévision de la demande clients (transport / logistique)
• la prévision de la pression média (TV linéaire + TV digitale)

Résultat : les investissements médias ne créent pas des promesses que l’exploitation ne peut pas tenir.

3. Construire un langage commun data entre marketing et exploitation

Le succès d’outils comme altivia ou d’un moteur d’optimisation de tournées tient moins à l’algorithme qu’à l’alignement interne.

Pour un acteur transport & logistique, je recommande trois actions très concrètes :

1. Mettre autour de la table : marketing, direction commerciale, DSI, direction des opérations.
2. Partager les KPI :
   • côté marketing : couverture, GRP, coût par lead, coût par visite en agence
   • côté opérations : taux de service, NPS, délais de livraison, coûts opérationnels
3. Installer un rituel mensuel où les décisions médias et les décisions capacitaires sont revues ensemble.

On sort ainsi du schéma « le marketing promet, l’exploitation se débrouille ». On adopte un pilotage global proche de ce que propose la Full TV : une vision unique, multi-leviers, avec un objectif commun.

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Quelles prochaines étapes pour l’IA dans les médias… et dans la logistique

Le fait qu’altivia soit pour l’instant réservé au marché français est loin d’être anecdotique. Le transport et la logistique français se battent sur un marché lui aussi très spécifique :

• structure du réseau autoroutier
• hubs logistiques clés (Hauts-de-France, Rhône-Alpes, Île-de-France…)
• contraintes réglementaires nationales et européennes
• attentes fortes sur l’empreinte carbone

Côté médias, avoir un moteur d’optimisation calibré sur les réalités d’audience françaises est un vrai avantage pour les marques de transport qui veulent :

• renforcer leur notoriété nationale
• préparer une extension à d’autres marchés européens
• tester des stratégies différenciées par région (ex. focus Franciliens, où l’écoute radio numérique est déjà à 22,8 % selon Médiamétrie)

De la même manière, les transporteurs qui réussissent à tirer parti de l’IA sont ceux qui :

• commencent par un pays ou une région pilote
• fiabilisent la donnée opérationnelle
• alignent les équipes autour d’objectifs clairs
• étendent ensuite le modèle à d’autres pays

Altivia est à la TV ce que votre premier moteur de prévision de demande est à votre logistique : un point de bascule vers une prise de décision réellement data-driven.

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Pour les décideurs transport & logistique : par où commencer ?

Si vous êtes directeur marketing, directeur e‑commerce, DG ou directeur des opérations dans le transport ou la logistique, voici une feuille de route simple :

1. Cartographier vos canaux actuels

   • TV linéaire, CTV, BVOD/AVOD, YouTube, radio, affichage, search, social
   • volumes investis, indicateurs suivis, prestataires

2. Identifier vos silos

   • qui décide de quoi ?
   • quelles données médias sont réellement croisées avec les données business (devis, commandes, colis, incidents) ?

3. Tester au moins un cas d’usage d’optimisation unifiée par l’IA

   • Full TV côté média
   • optimisation d’itinéraires ou de capacité côté exploitation

4. Mettre en place un POC « miroir »

   • un projet IA marketing (ex. planification TV unifiée)
   • un projet IA opérationnel (ex. optimisation des tournées)
   • un comité unique qui suit les deux

5. Mesurer avec des indicateurs concrets

   • côté média : coût par point de couverture, coût par lead
   • côté transport/logistique : coût par colis, taux de livraison à l’heure, émissions par colis

La réalité ? C’est plus simple de démarrer petit et concret que d’attendre « la grande plateforme unique » qui ne viendra jamais.

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Une IA cohérente de la TV à l’entrepôt

Altivia n’est pas seulement un nouvel outil média. C’est un signal très clair :

Les mêmes logiques d’optimisation IA s’installent à la fois dans la communication et dans les opérations.

Pour les acteurs du transport et de la logistique en France, c’est une opportunité rare :

• parler le même langage data entre marketing, commercial et opérations
• investir mieux en TV linéaire et TV digitale
• aligner les promesses publicitaires avec la réalité des capacités terrain

Les entreprises qui tireront leur épingle du jeu seront celles qui traiteront l’IA non pas comme un gadget isolé, mais comme une colonne vertébrale commune : de la Full TV à la full supply chain.

La question n’est plus de savoir si vous allez y passer, mais par où vous commencerez : votre prochain plan TV ou votre prochain plan de transport.