3 visions marketing qui bousculent l’IA transport

Quand trois visions marketing inspirent l’IA dans le transport

La plupart des projets d’IA dans le transport et la logistique en France se plantent pour une raison simple : la techno prend toute la place, la vision marketing passe en dernier. Résultat : des POCs qui ne passent jamais à l’échelle, des conducteurs qui n’adhèrent pas, des clients qui ne voient pas la différence.

Cette année, Marketing Magazine a célébré ses 30 ans en mettant en lumière 30 personnalités marketing. Le public a choisi trois visions particulièrement inspirantes : Romain Jolivet (La Vie), Caroline Blanchet (Groupe ADP) et Ludovic Poli Carrière (Easy Cash). Elles ne parlent pas directement de transport ou d’IA, et pourtant… elles donnent une feuille de route ultra-précieuse pour tous ceux qui pilotent des projets IA dans le transport et la logistique.

Voici comment ces trois visions marketing peuvent vous aider à concevoir des projets d’IA qui créent vraiment de la valeur : pour vos clients, vos équipes opérationnelles… et votre P&L.

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1. La leçon de La Vie : faire de l’IA un outil au service d’une mission claire

La vision de Romain Jolivet, CMO de la marque végétale La Vie (Prix Or), tient en une idée forte : une marque qui sait pourquoi elle existe prend de meilleures décisions marketing.

Appliqué à l’IA dans le transport et la logistique, ça change tout.

Une mission forte, sinon vos projets IA tourneront à vide

Dans le transport, on entend souvent : « On veut optimiser nos itinéraires avec l’IA », « On veut automatiser notre gestion de flotte ». Très bien. Mais pour quoi, concrètement ?

• Pour réduire de 15 % les émissions CO₂ de vos tournées urbaines d’ici 2027 ?
• Pour garantir une promesse client « livré avant 18h » tenue à 98 % ?
• Pour améliorer la sécurité des conducteurs sur les axes à risque ?

Une mission claire oriente immédiatement vos choix :

• Choix des modèles d’IA : prédiction de trafic, allocation dynamique de véhicules, maintenance prédictive…
• Données à prioriser : télématique, historique de livraison, météo, affluence en gare ou en point relais…
• Indicateurs à suivre : ponctualité, taux de remplissage, km à vide, incidents, empreinte carbone par colis.

Sans cette boussole, vous obtenez des dashboards « jolis », mais inutiles sur le terrain.

Storytelling : l’IA comme héroïne au service d’un combat

La Vie a réussi à rendre désirable un sujet technique (l’alimentation végétale) en le rattachant à un combat lisible : mieux manger, sans renoncer au plaisir. Dans le transport, vous pouvez faire exactement la même chose avec l’IA.

Par exemple :

• « Notre IA réduit les kilomètres à vide pour désengorger les villes et diminuer le bruit la nuit. »
• « Nos algorithmes de prévision de demande nous permettent d’éviter les camions à moitié vides sur l’A7 au mois d’août. »
• « Nos outils d’IA prédictive sécurisent les tournées de nuit de nos chauffeurs sur les axes les plus accidentogènes. »

L’IA ne doit pas être le message. Elle doit être la manière dont vous tenez votre promesse.

À faire dès maintenant dans votre entreprise de transport

1. Formulez en une phrase la mission de votre projet IA (ex. : « Fiabiliser le dernier kilomètre en zone dense »).
2. Reliez cette mission à un enjeu société visible : pollution, congestion, inclusion territoriale, sécurité.
3. Intégrez ce message dans toutes vos communications internes sur le projet IA (réunions, intranet, onboarding chauffeurs).

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2. L’approche Groupe ADP : l’IA pour orchestrer une expérience fluide et multimodale

Caroline Blanchet, directrice marketing du Groupe ADP (Prix Argent), réfléchit en permanence en termes d’expérience globale : avant, pendant, après le passage à l’aéroport. C’est exactement la logique dont le transport français a besoin, surtout avec la montée en puissance des mobilités combinées.

De la tournée isolée à l’expérience bout en bout

Dans la logistique, on continue trop souvent à raisonner par silos : entrepôt, hub, dernière livraison. Même chose dans les transports publics : bus, train, tram, taxi, chacun optimise sa propre performance.

La vision ADP nous rappelle autre chose : le client, lui, vit un seul trajet.

Appliqué à l’IA, ça donne :

• Des algorithmes de prévision de demande qui anticipent les pics (vacances, grands événements, météo extrême) sur l’ensemble du parcours.
• Une gestion de flotte intelligente qui réaffecte les véhicules en temps réel entre différents types de services (ligne régulière, navette, express, logistique urbaine).
• Des recommandations en temps réel au voyageur ou au client B2B : meilleur horaire, meilleur point de collecte, alternative en cas de perturbation.

L’objectif n’est plus seulement d’optimiser un maillon, mais de réduire la friction perçue sur tout le parcours.

IA, data et expérience : 3 questions à se poser

Pour rester concret, trois questions issues de cette logique « expérience d’aéroport » que vous devriez vous poser dans vos projets IA transport/logistique :

1. Qu’est-ce qui stresse vraiment mon client ?
   • Dans le fret : peur du retard et des pénalités.
   • Dans le B2C : colis « introuvable », créneaux de passage flous.
2. Où l’IA peut-elle apporter de la visibilité ?
   • Tracking temps réel fiable.
   • Estimation horaire de livraison mise à jour automatiquement.
   • Scoring de risque de retard avec alerte proactive.
3. Comment transformer ces capacités en bénéfices clairs dans mon marketing ?
   • Promesse : « 90 % de livraisons dans un créneau de 30 minutes ».
   • Engagements contractuels pour les clients grands comptes.
   • Messages RSE : moins de km inutiles, moins de nuisances.

L’IA n’est pas qu’un sujet d’exploitation. Bien intégrée, elle devient un argument commercial et marketing.

Exemple concret : un acteur de transport régional

Prenez un réseau de bus régional qui veut mettre en place l’IA pour optimiser ses horaires :

• Sans vision marketing, il ajuste les rotations, économise quelques kilomètres, mais personne ne le perçoit.
• Avec une vision « expérience » façon ADP, il :
  • Identifie les horaires critiques (lycées, correspondances TER, accès zones d’emploi).
  • Utilise l’IA pour renforcer l’offre précisément sur ces créneaux.
  • Communique : « On a repensé nos horaires avec l’IA pour que vos correspondances soient réellement garanties. »

Même techno, impact perçu totalement différent.

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3. L’enseignement Easy Cash : l’IA au service de la valeur réelle, pas des volumes

Ludovic Poli Carrière, directeur marketing et e-commerce d’Easy Cash (Prix Bronze), s’attaque à un enjeu que la logistique connaît bien : la seconde vie. Optimiser l’achat, la revente, le réemploi. C’est exactement ce que le transport français va devoir assumer en 2026–2027 : faire plus avec moins de ressources.

Passer d’une logique « kilomètres » à une logique « valeur transportée »

Beaucoup de projets IA en transport sont encore pilotés par des indicateurs internes :

• nombre de colis livrés,
• remplissage moyen,
• coûts au kilomètre.

Inspirés par Easy Cash, les décideurs marketing et logistiques ont intérêt à regarder un autre indicateur : la valeur créée par kilomètre.

L’IA permet justement de :

• Prioriser les flux à plus forte valeur (marge, criticité, engagement de service).
• Regrouper les flux de faible valeur pour éviter de « sur-servir » certains segments.
• Détecter les circuits absurdes (retours inutiles, détours récurrents, multi-livraisons à faible panier).

Cette logique est clé pour :

• la logistique e-commerce (réduction des retours, consolidation des envois),
• le transport B2B (mutualisation de tournées entre industriels),
• les acteurs du réemploi et de l’économie circulaire.

IA, réemploi et logistique inverse : un terrain d’innovation énorme

Le modèle Easy Cash est basé sur la reprise, le diagnostic, la revente. Dans le transport :

• Logistique inverse : collecte d’emballages réutilisables, remontée des palettes, retour des contenants consignés.
• Réparation / reconditionnement : flux vers ateliers, hubs spécialisés.
• Optimisation multi-vies : un même contenant ou support logistique circule plusieurs fois.

L’IA peut y jouer un rôle déterminant :

• prédiction des volumes de retour par zone,
• optimisation des tournées de collecte,
• affectation dynamique des flux entre centres de tri, de réparation ou de revente.

Et côté marketing ? Une mine d’or :

• Communiquer des indicateurs concrets : nombre de retours évités, CO₂ économisé, taux de réemploi.
• Créer des offres spécifiques pour les clients les plus vertueux (moins de retours, meilleure préparation de commandes).

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4. Comment traduire ces visions marketing dans vos projets IA transport

La réalité ? C’est plus simple qu’on le croit. Les trois visions récompensées montrent le même schéma : mission claire, expérience cohérente, valeur réelle. Vous pouvez l’appliquer dès maintenant à vos projets IA dans le transport et la logistique.

Étape 1 : clarifier votre vision marketing de l’IA

Réunissez marketing, exploitation, DSI et RSE autour de trois questions :

1. Quel problème client (B2B ou B2C) l’IA doit-elle résoudre en priorité ?
2. Quel impact concret voulons-nous sur :
   • la qualité de service,
   • l’empreinte carbone,
   • la sécurité,
   • la rentabilité ?
3. Quelle promesse simple pourra être utilisée ensuite en communication ?

Si vous ne pouvez pas expliquer votre projet IA à un conducteur ou à un client en deux phrases, c’est que la vision n’est pas prête.

Étape 2 : relier vos use cases IA à cette vision

Pour chaque cas d’usage IA envisagé (optimisation des itinéraires, gestion de flotte, prévision de la demande, automatisation d’entrepôt) :

• notez l’objectif business (économies, chiffre d’affaires, satisfaction),
• reliez-le à l’expérience client (moins d’attente, plus de fiabilité, meilleure information),
• identifiez l’histoire que vous pourrez raconter (mission, impact, bénéfice concret).

Les projets qui tiennent dans la durée sont ceux qui ont :

• un sponsor métier convaincu,
• un récit simple pour embarquer les équipes,
• des KPI compréhensibles et suivis.

Étape 3 : communiquer comme un marketeur, pas comme un DSI

L’IA dans le transport et la logistique touche des publics très différents : chauffeurs, préparateurs de commande, exploitants, clients grands comptes, élus locaux. Adapter le discours est crucial.

• Interne terrain : « Grâce à l’outil, on réduit les détours inutiles, vous rentrez plus tôt et en sécurité. »
• Clients B2B : « Nos algorithmes réduisent vos ruptures et sécurisent vos flux critiques. »
• Grand public : « On utilise l’IA pour baisser les émissions de nos tournées en ville. »

L’IA devient un argument de confiance, pas un buzzword flou.

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5. Et maintenant ? Faire de l’IA un avantage marketing dans le transport français

Les trois lauréats des Visions Marketing ne parlent pas de camions ni d’algorithmes. Pourtant, leur manière de penser la marque, l’expérience et la valeur est exactement ce qui manque à beaucoup de projets IA dans le transport et la logistique en France.

Pour rester compétitif face aux géants internationaux, le secteur français doit faire un choix clair : arrêter de traiter l’IA comme un simple projet IT et en faire un pilier de sa stratégie marketing et de sa proposition de valeur.

La bonne nouvelle, c’est que vous avez déjà les briques : des données de flotte, des historiques de livraison, des enjeux RSE précis, et des clients en attente de plus de fiabilité et de transparence. Ce qui manque souvent, c’est la vision.

La question, maintenant, n’est pas « quelle IA allons-nous acheter ? », mais :

Quelle vision marketing allons-nous porter, et comment l’IA va-t-elle nous aider à la rendre réelle sur le terrain ?

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