3 visions marketing pour réussir l’IA dans la logistique

L’erreur la plus fréquente sur l’IA dans le transport et la logistique ? Croire qu’il suffit d’installer une solution d’optimisation de tournées ou un chatbot pour « faire moderne ». Les projets qui performent en 2025 reposent sur autre chose : une vision marketing claire, incarnée, capable d’aligner clients, équipes et technologies.

C’est exactement ce que rappelle l’initiative « Visions Marketing » de Marketing Magazine, qui a mis en lumière 30 personnalités du marketing et consacré trois lauréats : Romain Jolivet (La Vie), Caroline Blanchet (Groupe ADP) et Ludovic Poli Carrière (Easy Cash). Leur contexte n’a rien à voir avec un entrepôt ou une flotte de camions… et pourtant, leurs approches sont directement transposables au transport et à la logistique en France.

Voici comment ces trois visions marketing peuvent vous aider à structurer une stratégie d’IA réellement utile pour vos clients, vos conducteurs, vos équipes d’exploitation… et votre chiffre d’affaires.

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1. La vision « La Vie » : donner du sens à la donnée et à l’IA

La vision marketing de Romain Jolivet (La Vie) montre une chose simple : une marque forte naît d’un combat clair. La Vie ne vend pas seulement des produits végétaux, elle défend une alimentation plus responsable, ludique, accessible. Toute sa stratégie – produits, ton de communication, choix des canaux – est alignée sur ce cap.

Appliquer cette logique au transport et à la logistique

Pour un acteur du transport ou de la logistique, l’IA ne devrait pas être un gadget, mais un outil au service d’un projet lisible, par exemple :

• Réduire de 30 % l’empreinte carbone des tournées d’ici 2028 grâce à l’optimisation des itinéraires.
• Rendre la livraison prédictible à 95 % en fiabilisant les ETA avec l’IA et les données temps réel.
• Améliorer la qualité de vie des conducteurs en réduisant les temps d’attente et les trajets à faible valeur.

La réalité ? Tant que ce « combat » n’est pas formulé, vos projets IA restent techniques et difficiles à défendre en interne. Quand il est clair, tout s’aligne : choix des cas d’usage, priorités budgétaires, KPIs, communication aux clients.

Une bonne vision marketing IA dans le transport tient en une phrase compréhensible par un client final comme par un conducteur.

Exemples concrets de sens appliqué à l’IA

Quelques traductions très opérationnelles :

• Vous voulez vous positionner comme le transporteur le plus fiable de votre région :

  • IA de prévision de trafic intégrée dans le TMS.
  • Communication proactive des retards par SMS ou WhatsApp.
  • KPI mis en avant dans le marketing B2B : taux de livraisons dans le créneau annoncé.

• Vous visez la logistique la plus éco-responsable de votre secteur :

  • IA pour consolider automatiquement les commandes et limiter les trajets à vide.
  • Score CO₂ dans chaque devis envoyé.
  • Campagnes marketing orientées sur la réduction des émissions par palette transportée.

Dans les deux cas, la donnée et l’IA ne sont pas une fin en soi. Elles incarnent une promesse marketing claire, comme La Vie incarne une alimentation plus durable.

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2. La vision « Groupe ADP » : orchestrer l’expérience de bout en bout

Le Groupe ADP, à travers la vision de Caroline Blanchet, travaille sur des parcours voyageurs ultra-complexes : avant, pendant et après le passage à l’aéroport, avec une multitude d’acteurs (compagnies aériennes, sécurité, boutiques, transports, services). Leur enjeu marketing : orchestrer une expérience fluide malgré cette complexité.

C’est exactement le défi du transport et de la logistique français en 2025 :

• Un client e-commerce suit son colis du clic à la livraison.
• Un industriel attend un flux tendu et sans rupture.
• Les collectivités surveillent l’impact trafic et environnemental.

L’IA comme tour de contrôle de l’expérience client

Une vision à la ADP, appliquée à la logistique, consiste à considérer l’IA comme une tour de contrôle de l’expérience client :

• Prévision de la demande pour ajuster les capacitaires et réduire les ruptures.
• Optimisation des créneaux de livraison pour coller au rythme de vie des destinataires.
• Orchestration omnicanale : notifications, suivi, reprogrammation sur mobile ou via chatbot.

Ce qui compte ici, ce n’est pas seulement la performance opérationnelle, c’est la perception. Un retard annoncé en avance, expliqué, reprogrammable, génère souvent moins de frustration qu’une livraison « à l’heure » mais mal notifiée.

3 leviers concrets à reprendre de cette vision

1. Cartographier l’expérience réelle avant de parler IA
   Faites comme un aéroport : listez tous les points de contact avant, pendant, après la livraison ou l’enlèvement. Où l’information manque-t-elle ? Où l’émotion se dégrade-t-elle ? C’est là que l’IA peut apporter le plus (prévision, recommandation, personnalisation).

2. Relier KPIs opérationnels et KPIs marketing

   • Taux de respect des créneaux → NPS B2B ou note de satisfaction destinataire.
   • Temps de réponse du service client → volume d’appels liés aux suivis de colis.
   • Taux de remplissage des camions → argument commercial CO₂ par livraison.

3. Raconter l’IA comme un service, pas comme une techno

   • « Estimation d’arrivée mise à jour en temps réel » est plus parlant que « modèle prédictif basé sur le machine learning ».
   • « Visualisation des stocks en temps réel » parle mieux que « digital twin ».

Caroline Blanchet montre comment un grand gestionnaire d’infrastructures peut faire du marketing une colonne vertébrale. Le transport et la logistique ont la même carte à jouer : sans vision marketing, l’IA reste cantonnée aux bureaux des data scientists.

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3. La vision « Easy Cash » : faire de la seconde vie un moteur de business

Easy Cash, via la vision de Ludovic Poli Carrière, a bâti sa promesse sur la seconde main : donner une nouvelle vie aux produits, sécuriser l’achat d’occasion, simplifier la revente. C’est du commerce, mais c’est surtout un positionnement clair sur l’économie circulaire.

Pour le transport et la logistique, cette approche est extrêmement pertinente. Pourquoi ? Parce que les chaînes de valeur se recomposent autour de :

• La logistique inverse (retours produits, reconditionnement, recyclage).
• La location longue durée, le réemploi, le sharing.
• La mutualisation des moyens (entre entrepôts, entre transporteurs, entre marques).

IA + économie circulaire : un angle marketing encore sous-exploité

Concrètement, une vision à la Easy Cash dans la logistique française pourrait donner :

• Des offres de transport spécialisé pour le reconditionnement (électronique, mobilier, textile), pilotées par IA pour optimiser les flux retour.
• Des entrepôts « hub circulaires », où des algorithmes décident du meilleur sort pour chaque produit : remise en rayon, marketplace seconde main, recyclage, dons.
• Des simulations IA d’empreinte carbone pour proposer différentes options logistiques (rapide, standard, low-carbon) au client final.

L’IA permet de rendre visible – et mesurable – tout ce qu’on ne voyait pas dans la logistique inverse : pertes, gâchis, opportunités de revente.

Transformer la contrainte du retour en avantage compétitif

Les retours sont souvent vécus comme un coût pur. Pourtant, bien exploités, ils deviennent un argument marketing :

• « 100 % de vos retours clients trouvent une seconde vie en moins de 7 jours ».
• « Traçabilité complète de vos produits en fin de vie ».
• « Reporting RSE automatisé sur vos flux retours ».

Ludovic Poli Carrière montre que le modèle Easy Cash ne fonctionne pas seulement parce qu’il y a une demande de seconde main. Il fonctionne parce que l’enseigne rassure, simplifie et valorise cette démarche. C’est exactement le rôle d’un marketing logistique intelligent, appuyé sur l’IA.

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4. Comment traduire ces 3 visions en feuille de route IA concrète

Ces trois visions marketing ont un point commun : elles sont incarnées, lisibles et reliées à des choix opérationnels très concrets. Pour un acteur du transport ou de la logistique, la question devient : comment passer de l’inspiration à un plan d’action ?

Étape 1 : formuler votre vision marketing IA en une phrase forte

Quelques exemples :

• « Devenir le partenaire logistique le plus prévisible de France pour les e-commerçants moyens et grands comptes. »
• « Faire de chaque livraison urbaine un acte responsable, mesuré et assumé. »
• « Fluidifier les flux de retour et de seconde vie pour les marques françaises. »

Cette phrase doit :

• Parler à un client décisionnaire.
• Guider vos choix de cas d’usage IA.
• Être réutilisable dans un pitch commercial.

Étape 2 : prioriser les cas d’usage IA alignés sur cette vision

Au lieu de lister 15 projets possibles, choisissez 3 chantiers à fort impact :

1. Optimisation d’itinéraires et de créneaux si votre promesse est la fiabilité.
2. Prévision de la demande et allocation intelligente des stocks si votre promesse est la fluidité.
3. Pilotage des flux retours et calcul automatique d’empreinte carbone si votre promesse est la circularité / RSE.

Pour chacun :

• Objectif chiffré (ex : -10 % km à vide, -20 % appels au SAV pour suivi colis…).
• Indicateur client (NPS, taux de réclamation, taux de réachat…).
• Narration marketing possible (ce que vous pouvez réellement promettre dans un argumentaire).

Étape 3 : associer marketing, opérations et data dès le départ

La plupart des projets IA ratent non pas sur la techno, mais sur l’alignement. Les visions des trois lauréats montrent l’inverse : le marketing est au cœur du dispositif.

Pour un projet IA transport/logistique crédible :

• Marketing / commercial porte la promesse, définit la cible et les messages.
• Opérations / exploitation garantit la faisabilité et l’intégration terrain.
• Data / IT choisit les modèles, les données, l’architecture.

Tant que ces trois mondes ne travaillent pas ensemble, vous obtenez soit :

• De très beaux slides marketing sans impact opérationnel.
• De très belles briques IA… que personne n’utilise ni ne comprend.

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5. Pourquoi ces visions marketing comptent vraiment en 2025

Le marché français du transport et de la logistique est sous pression : coûts énergétiques, contraintes réglementaires, attentes RSE, explosion du e-commerce, JO 2024 qui ont servi de crash-test grandeur nature… L’IA devient incontournable pour rester compétitif, mais elle ne suffit pas.

Ce qui fait la différence, ce sont :

• Une vision marketing claire qui donne un sens aux investissements IA.
• Une capacité à incarner cette vision auprès des clients, des partenaires et des équipes.
• Une traduction opérationnelle mesurable dans les entrepôts, sur la route, au service client.

Les 3 lauréats des Visions Marketing 2025 montrent la voie :

• La Vie : aligner conviction de marque et usage des données.
• Groupe ADP : orchestrer une expérience fluide malgré la complexité.
• Easy Cash : transformer la seconde vie en proposition de valeur centrale.

Pour un acteur du transport ou de la logistique, s’inspirer de ces approches, c’est arrêter de parler d’IA en termes de fonctionnalités et commencer à en parler en termes de promesse. C’est là que les leads se créent, que les offres se différencient et que les équipes se mobilisent.

Si vous deviez ne garder qu’une question après cette lecture, ce serait celle-ci :

Quelle phrase simple, orientée client, résume votre vision marketing de l’IA dans le transport ou la logistique… et quelles actions concrètes allez-vous lancer dans les 6 prochains mois pour la rendre visible ?