Le baromètre SYNAP 2025 éclaire la façon dont IA, budgets et confiance redessinent les relations médias. Des leçons très utiles pour l’IA dans le transport.
Relations médias & IA : ce que le baromètre SYNAP change aussi pour le transport
99 % des annonceurs satisfaits de leur agence, 98 % des agences satisfaites de leurs clients : le baromètre 2025 SYNAP–Data Observer décrit un marché des relations médias étonnamment apaisé, alors que l’IA générative et le digital bousculent tout.
Ce constat n’intéresse pas que les directeurs communication. Pour le transport et la logistique en France, où l’IA s’impose dans l’optimisation des itinéraires, la gestion de flotte ou l’automatisation des entrepôts, on trouve exactement les mêmes tensions : besoin de performance, budgets sous pression, méfiance vis-à-vis de l’IA, mais aussi quête de confiance sur le long terme.
Voici ce que ce baromètre des relations médias nous apprend, et comment ces enseignements peuvent vous aider à piloter vos projets IA dans le transport et la logistique, sans sacrifier la confiance ni la valeur perçue.
1. Un marché des relations médias apaisé… parce qu’il s’est professionnalisé
Le premier enseignement du baromètre est clair : le conflit permanent agences / annonceurs n’est plus la norme.
- 99 % des annonceurs se disent satisfaits de leur agence de relations médias.
- 98 % des agences se déclarent satisfaites de leurs clients.
- 90 % des annonceurs jugent que l’offre répond bien à leurs besoins.
Ce niveau de satisfaction, rarement atteint dans un marché B2B, vient d’une réalité simple : le secteur a gagné en structure, en transparence et en clarté de rôle.
« L’écoute, le conseil et la transparence sont devenus les véritables piliers de la relation de confiance. » — Sophie Decaudin, coprésidente du SYNAP
Pour les acteurs du transport et de la logistique, le parallèle est évident. Les projets IA réussis (planification intelligente, TMS augmentés, entrepôts automatisés, prévision de la demande) reposent sur les mêmes piliers :
- un cadrage clair des objectifs métier,
- une gouvernance définie (qui décide ? qui pilote ?),
- des indicateurs de performance partagés.
La leçon à retenir : la maturité relationnelle précède la maturité technologique. Tant que la relation entre exploitants, DSI, direction logistique, partenaires technologiques et prestataires IA reste floue, les projets dérapent.
Ce que cela implique pour un projet IA transport
Avant d’acheter un nouvel outil de routage intelligent ou une solution d’optimisation des tournées :
- formalisez les attentes de chaque partie (exploitants, direction financière, direction commerciale) ;
- alignez-vous sur 3 à 5 indicateurs concrets : coût au kilomètre, taux de remplissage, respect des créneaux, CO₂ par tournée, etc. ;
- clarifiez la part de conseil humain attendue du prestataire, pas seulement la technologie.
C’est exactement ce que les relations médias ont dû faire pour sortir d’une logique purement « exécution RP » et devenir un vrai partenaire stratégique.
2. Budgets sous pression : comment préserver la valeur de l’IA dans le transport
Le baromètre SYNAP–Data Observer montre un point de tension : les budgets ont baissé mais le besoin de qualité, lui, ne baisse pas.
- En 2019, la majorité des prestations se situaient entre 20 000 € et 40 000 €.
- En 2025, les deux tiers des missions annuelles sont désormais entre 10 000 € et 30 000 €.
Autrement dit : on demande plus, avec moins. Ça vous rappelle quelque chose ? C’est exactement la situation des directions transport et logistique en 2025–2026 : hausse des coûts (carburant, énergie, salaires), pression RSE, attentes clients toujours plus fortes… et des budgets IT ou innovation qui ne suivent pas toujours.
Ce que les relations médias ont compris (et que le transport doit copier)
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La relation long terme est plus rentable
93 % des agences et 73 % des annonceurs sont favorables à des contrats pluriannuels. À condition que la transparence budgétaire soit réelle.Dans le transport, c’est exactement la logique gagnante pour un projet IA : un partenariat pluriannuel avec un intégrateur, un éditeur de TMS/OMS ou un spécialiste IA, plutôt que des POC ponctuels qui n’atteignent jamais l’échelle industrielle.
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La valeur ne se résume pas à un livrable
Côté relations médias, les agences ne se contentent plus de « rédiger et diffuser des communiqués » : elles développent veille, conseil, contenu, accompagnement stratégique.Côté transport, un prestataire IA qui se limite à « installer un outil d’optimisation d’itinéraires » crée très peu de valeur. Ce qui compte, c’est :
- l’accompagnement au changement des équipes d’exploitation ;
- l’ajustement du modèle aux contraintes terrain (conduite de nuit, zones à trafic restreint, contraintes douanières, etc.) ;
- le suivi de performance dans la durée.
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L’obsession ROl doit être cadrée, pas subie
Comme dans les relations médias, il faut structurer la discussion autour de la valeur, sinon tout finit en négociation de prix.Pour un projet IA logistique, la bonne question n’est pas : « Combien coûte l’outil ? », mais :
- Combien coûte aujourd’hui un mauvais remplissage camion ?
- Combien coûtent les retards de livraison récurrents ?
- Combien coûte la surconsommation de carburant faute d’itinéraires optimisés ?
L’IA dans le transport ne sera jamais « rentable » si on ne chiffre pas honnêtement les dysfonctionnements actuels.
3. Divergences d’objectifs : RP, marketing… et logistique ne parlent pas la même langue
Le baromètre montre aussi des écarts de perception assez nets entre agences et annonceurs.
- 40 % des annonceurs associent les relations médias à la marque employeur, contre seulement 21 % des agences.
- 50 % des agences estiment contribuer à la génération de leads, contre 18 % des annonceurs.
Traduction : les agences pensent performance marketing, pendant que certains annonceurs restent sur une vision plus « image » ou institutionnelle. Cette dissonance ralentit les décisions et crée des frustrations.
Dans le transport et la logistique, la situation est très similaire entre :
- la direction logistique, focalisée sur le taux de service et l’exploitation ;
- la DSI, préoccupée par la sécurité et l’urbanisation du SI ;
- la direction financière, centrée sur le ROI ;
- et parfois la direction marketing/commerciale, qui veut de la promesse client (livraison J+1, traçabilité temps réel, etc.).
Comment éviter ces malentendus sur un projet IA transport
Pour qu’un projet IA de gestion de flotte ou d’optimisation d’itinéraires avance réellement, il faut :
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Traduire chaque objectif dans le langage des autres
- Pour la logistique : réduction des kilomètres à vide, meilleure ponctualité.
- Pour la finance : baisse du coût de transport par commande.
- Pour le marketing / commercial : amélioration de la promesse livraison, moins d’incidents.
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Assumer plusieurs niveaux de bénéfices
Une IA d’ordonnancement en entrepôt ne sert pas qu’à gagner du temps :- elle améliore la sécurité en réduisant les manœuvres inutiles ;
- elle renforce la marque employeur (meilleures conditions de travail) ;
- elle facilite le recrutement d’opérateurs et de chauffeurs.
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Formaliser noir sur blanc les priorités
Comme dans les relations médias où il faut arbitrer entre notoriété, leads, image employeur, un projet IA transport doit clarifier, dans l’ordre :- priorité à la réduction de coûts ?
- priorité à la qualité de service ?
- priorité à l’impact environnemental ?
Sans ces arbitrages, les algorithmes sont « tiraillés » entre des objectifs contradictoires… et les équipes le vivent comme un échec du projet.
4. IA : entre performance réelle et transparence limitée
Le baromètre SYNAP–Data Observer met en lumière un sujet sensible : l’usage de l’IA est mal partagé entre agences et annonceurs.
- La performance des campagnes est de plus en plus mesurée, avec des critères définis en amont dans près de 80 % des cas.
- Pourtant, la majorité des agences n’informe pas systématiquement ses clients de l’utilisation d’outils d’IA.
- Résultat : 80 % des annonceurs ne savent pas si leur agence a recours à l’IA.
On n’est pas dans le rejet – les acteurs reconnaissent l’intérêt de l’IA –, mais dans une sorte de pudeur : manque de référentiel commun, peur de dévaloriser la dimension humaine du métier.
« Le défi de l’intelligence artificielle consiste désormais à en faire un levier de performance sans altérer la dimension humaine et le conseil qui fonde le métier. » — Sophie Decaudin
Dans le transport et la logistique, le dilemme est identique :
- les algorithmes d’optimisation d’itinéraires ou de prévision de la demande offrent des gains de 5 à 20 % sur certains indicateurs ;
- mais les exploitants, chauffeurs, responsables d’entrepôt craignent parfois d’être remplacés, ou de perdre le contrôle.
Ce qui fonctionne vraiment : l’IA comme copilote, pas comme pilote automatique
Voici une approche qui, d’expérience, fonctionne bien dans les organisations françaises de transport et de logistique :
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Transparence sur les cas d’usage IA
- Expliquer précisément où l’IA intervient : proposition d’itinéraires, ajustement des créneaux de livraison, affectation des ressources en entrepôt.
- Clarifier ce qui reste humain : validation finale des tournées, arbitrages en cas d’événement imprévu, relation client.
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Démontrer le bénéfice pour les équipes terrain
Plutôt que « l’IA remplace votre expertise », préciser :- l’IA propose la meilleure tournée théorique, vous ajustez selon la réalité du terrain ;
- l’IA vous évite les tâches répétitives (consolidation Excel, recalcul manuel d’horaires) et vous laisse plus de temps pour la gestion des aléas.
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Mettre en place des règles claires d’encadrement
Comme le SYNAP souhaite cadrer l’usage de l’IA dans les relations médias, chaque acteur du transport devrait disposer d’une charte interne qui précise :- quels types de décisions peuvent être entièrement automatisés (par exemple : tri de commandes par zone) ;
- quelles décisions nécessitent une validation humaine (par exemple : dérogations horaires pour un client clé, modification de plan transport en cas de grève) ;
- comment sont stockées et utilisées les données (RGPD, sécurité, anonymisation si nécessaire).
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Mesurer, expliquer, ajuster
Le baromètre montre que les relations médias évaluent désormais la performance des campagnes avec des critères définis en amont.Dans le transport, la même logique doit être appliquée :
- avant le déploiement : fixer les KPI (km à vide, CO₂/tour, ponctualité, productivité entrepôt) ;
- pendant : partager les résultats avec les équipes ;
- après : ajuster les règles métier ou les paramètres des modèles IA.
5. Transport, logistique, relations médias : même combat pour 2026
Ce baromètre 2025 du SYNAP ne parle pas directement de camions, de flux portuaires ou de WMS. Pourtant, pour qui travaille dans le transport et la logistique français, la résonance est forte.
Ce qu’on voit dans les relations médias préfigure ce qui s’installe partout où l’IA arrive :
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La technologie est là, la vraie bataille est relationnelle.
Construire de la confiance entre métiers, prestataires et directions support est plus difficile que brancher un nouvel algorithme d’optimisation. -
Les budgets sont contraints, mais les ambitions augmentent.
Ceux qui s’en sortent le mieux sont ceux qui construisent des partenariats pluriannuels, avec une vision claire des gains attendus. -
L’IA ne doit pas effacer l’humain, mais clarifier son rôle.
Dans les relations médias comme dans la logistique, le conseil, l’expérience terrain et le sens du service restent centraux. L’IA vient amplifier, pas remplacer.
Si vous pilotez des projets d’IA dans le transport et la logistique – optimisation d’itinéraires, gestion de flotte, prévision de la demande ou automatisation des entrepôts – le vrai enjeu pour 2026 n’est pas de trouver « le meilleur outil », mais de :
- structurer la relation avec vos partenaires technologiques ;
- clarifier les objectifs entre métiers, finance, IT et direction générale ;
- assumer une transparence totale sur les usages IA ;
- et investir autant dans la conduite du changement que dans la licence logicielle.
La prochaine étape ? Passer d’une logique de preuve de concept isolée à un contrat de confiance à long terme autour de l’IA : dans les relations médias, dans le transport, et plus largement dans toute la chaîne de valeur.
La question à se poser avant tout nouveau projet IA est simple : comment faisons-nous pour que chacun, du directeur général au chef de quai, se sente gagnant dans cette transformation ? Tant que cette réponse n’est pas claire, l’algorithme le plus sophistiqué restera sous-exploité.