L IA dans le marché de la logistique et de la chaîne d approvisionnement - par composant, par technologie, par application, par analyse d utilisation finale, part, prévisions de croissance, 2025 - 2034

AI dans la logistique et la chaîne d'approvisionnement Taille du marché

La taille du marché mondial de l'IA dans les secteurs de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement a été évaluée à 20,1 milliards de dollars en 2024 et devrait augmenter de 25,9 % entre 2025 et 2034. Cette croissance est due à la demande croissante de visibilité de la chaîne d'approvisionnement en temps réel, à l'optimisation des routes, à la prévision de la demande et à l'automatisation des entrepôts.

De plus, les entreprises intègrent de plus en plus l'IA dans leurs activités afin d'améliorer la prise de décision, de réduire au minimum les coûts d'exploitation et de réaliser des réseaux logistiques complexes. L'adoption d'outils compatibles avec l'IA comme l'analyse prédictive, l'automatisation des processus robotiques et les véhicules automoteurs révolutionnent les chaînes d'approvisionnement traditionnelles en écosystèmes intelligents et adaptatifs.

En janvier 2024, IBM a lancé LogiGen AI, une solution d'IA générique adaptée aux secteurs de la logistique et du transport. L'outil intègre des fonctionnalités avancées telles que l'optimisation de la route induite par l'IA, la prévision de la demande et la détection d'anomalies. En tirant parti des données en temps réel et de l'apprentissage automatique, LogiGen AI permet aux fournisseurs de logistique d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de réduire les délais de livraison et d'améliorer la satisfaction des clients, en soutenant une gestion plus intelligente et plus agile de la chaîne logistique.

La complexité accrue des chaînes d'approvisionnement mondiales a conduit à la demande de visibilité en temps réel et d'analyse prédictive. L'IA permet aux entreprises d'analyser les données massives récupérées des capteurs, des GPS-trackers et des systèmes ERP pour prédire la demande, identifier les anomalies et prévenir les perturbations. Cela génère une gestion optimale des stocks, de faibles dépenses opérationnelles et une satisfaction accrue de la clientèle. Les chaînes d'approvisionnement devenant de plus en plus dynamiques et dangereuses, les outils prédictifs pilotés par l'IA fournissent des indications essentielles qui permettent aux entreprises d'agir rapidement lorsqu'il s'agit de changer les conditions du marché et de lutter contre la logistique.

Par exemple, en novembre 2024, NVIDIA s'est associé à SAP pour intégrer l'IA générative et l'analyse prédictive avancée dans les solutions de la chaîne d'approvisionnement SAP. Cette collaboration vise à permettre une visibilité en temps réel dans les opérations logistiques à l'aide de simulations alimentées par l'IA et d'outils de prévision de la demande. L'intégration permet aux entreprises de prendre des décisions plus précises et axées sur les données, minimisant ainsi les retards et optimisant le routage et l'inventaire

La croissance exponentielle du commerce électronique et l'émergence du commerce de détail omnicanal ont transformé le visage de l'opération logistique, introduisant le besoin de vitesse, de précision et de flexibilité. Les technologies AI permettent cette transformation car elle simplifie le traitement des commandes et automatise les délais de livraison et les prévisions comportement client pour une gestion efficace des stocks. Alors que les consommateurs exigent des livraisons plus rapides ainsi que des options d'exécution flexibles, AI soutient les fournisseurs de logistique pour maintenir l'offre et la demande en équilibre par différents canaux. Cela permet des opérations sans faille partout au pays, réduit les problèmes de livraison des derniers milles et améliore l'expérience client.

Par exemple, en mars 2025, Amazon a avancé sa transformation numérique en adoptant des technologies de planification de la chaîne d'approvisionnement axées sur l'IA. L'entreprise a intégré des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer la prévision de la demande, la répartition des stocks et les processus de reconstitution. Ce changement stratégique devrait réduire les stocks, améliorer les délais de livraison et optimiser l'utilisation des ressources dans son réseau logistique mondial, renforçant l'efficacité opérationnelle d'Amazon dans un contexte de commerce électronique concurrentiel.

AI dans la logistique et les tendances du marché de la chaîne d'approvisionnement

• Les fournisseurs de logistique adoptent de plus en plus l'analyse prédictive alimentée par l'IA pour optimiser la précision des prévisions de la demande. Ces outils étudient les données historiques sur les ventes, la saisonnalité et les facteurs actuels du marché afin d'améliorer la gestion des stocks et d'éviter les stocks excédentaires. Une telle tendance permet aux entreprises de synchroniser le temps de production et de distribution avec la demande du marché, en améliorant leur efficacité et la satisfaction de leurs clients. L'accès croissant au cloud computing et aux plates-formes de mégadonnées augmente également le taux d'adoption de l'analyse prédictive dans les chaînes d'approvisionnement.
• Par exemple, en janvier 2024, l'International Business Machines Corporation a collaboré avec SAP SE à la mise au point de nouvelles solutions d'IA adaptées aux secteurs des biens de consommation et du commerce de détail. Grâce à ce partenariat, IBM a intégré sa plateforme d'IA et de données de qualité d'entreprise avec des assistants d'IA avancés dans les solutions de la chaîne d'approvisionnement et de la technologie d'entreprise SAP. La collaboration vise à accroître l'efficacité opérationnelle, à améliorer l'expérience client et à rationaliser les processus décisionnels dans les entreprises de vente au détail et de produits de consommation.
• Les véhicules de livraison autonomes et les drones pilotés par AI sont ramassés pour faciliter la livraison du dernier kilomètre. De telles technologies raccourcissent le délai de livraison, réduisent le coût de la main-d'oeuvre et améliorent l'optimisation des routes. Amazon, FedEx et JD.com sont des exemples importants d'entreprises qui dépensent des fortunes pour des essais de drones et de véhicules autonomes. Cette tendance stimule une logistique durable dans la mesure où elle réduit les émissions de carbone et améliore la vitesse dans les zones urbaines et éloignées. Les développements technologiques et l'amélioration des capteurs rendent la logistique autonome plus faisable et évolutive.
• Par exemple, en février 2023, DHL a mis en place des algorithmes d'IA pour optimiser les voies de livraison et réduire les émissions de carbone, dans le cadre de son initiative GoGreen. Cela s'harmonise avec la tendance à la durabilité grâce à l'IA et à une meilleure planification des routes.
• L'intégration de l'IA aux appareils IoT permet un suivi en temps réel et une visibilité dans toute la chaîne d'approvisionnement. Les algorithmes d'IA traitent les données des capteurs, de la RFID et du GPS pour détecter les perturbations, prévoir les retards et suggérer d'autres mesures. Cela améliore la résilience de la chaîne d'approvisionnement, en particulier pendant les crises mondiales ou les poussées imprévisibles de la demande. Cette tendance reflète les attentes croissantes des clients en matière de transparence et est soutenue par des investissements accrus dans des infrastructures logistiques intelligentes dans le monde entier.

Tarif administratif Trump

• Les tarifs imposés aux marchandises chinoises ont incité de nombreuses entreprises à réacheminer les chaînes d'approvisionnement vers d'autres pays. Cela a créé le besoin de systèmes logistiques alimentés par l'IA capables de réoptimiser rapidement les routes, de gérer les douanes et de prévoir les retards. Par conséquent, la demande de solutions d'IA améliore l'agilité et la planification de scénarios dans des environnements commerciaux mondiaux complexes.
• Les tarifs ont augmenté les coûts opérationnels pour les importateurs et les exportateurs américains. Pour compenser ces dépenses, les entreprises se sont tournées vers l'automatisation axée sur l'intelligence artificielle dans l'entreposage, la gestion des stocks et la prévision de la demande. Ces technologies aident à réduire les coûts de main-d'oeuvre, à réduire au minimum les stocks et à améliorer l'allocation des ressources, faisant de l'IA un outil essentiel pour atténuer les coûts.
• En raison des pressions tarifaires, de nombreuses entreprises ont commencé à se rapprocher des marchés finaux (à proximité). Pour ce faire, il a fallu remanier les chaînes d'approvisionnement avec de nouveaux modèles de données et de logistique, ce qui a entraîné l'utilisation de l'IA pour optimiser les itinéraires en temps réel, l'analyse des risques des fournisseurs et l'automatisation des entrepôts. Le rôle de l'IA s'est considérablement accru à mesure que les entreprises avaient besoin de stratégies de localisation plus rapides et axées sur les données.
• Les modifications tarifaires ont accru la complexité de la réglementation, obligeant les entreprises à adopter des systèmes de conformité commerciale fondés sur l'IA. Ces outils aident les entreprises à se tenir au courant de l'évolution des politiques commerciales, à automatiser la documentation douanière et à assurer l'harmonisation réglementaire. Cette tendance a entraîné la croissance des applications d'IA dans les domaines juridiques et de conformité de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

AI en Logistique et analyse du marché de la chaîne d'approvisionnement

Selon les composantes, le marché est divisé en matériel, logiciels et services. En 2024, le segment des logiciels a dominé le marché, avec une part d'environ 56 %, et devrait croître à un TCAC de plus de 26 % au cours de la période de prévision.

• Le segment des logiciels détient la part de marché la plus élevée de l'IA sur le marché de la logistique en raison de son rôle essentiel dans la prise de décision intelligente, l'automatisation et l'analyse des données en temps réel dans toute la chaîne d'approvisionnement. Les logiciels alimentés par l'IA tels que l'optimisation des routes, la prévision de la demande, l'automatisation des entrepôts et les outils de gestion des stocks sont largement adoptés par les fournisseurs de logistique pour rationaliser les opérations, réduire les coûts et améliorer l'efficacité des services. Ces solutions améliorent la précision de la planification, réduisent les erreurs humaines et s'adaptent rapidement aux fluctuations du marché.
• En outre, l'accent croissant mis sur l'analyse prédictive et la visibilité en temps réel au sein des chaînes d'approvisionnement stimule considérablement la demande de solutions logicielles d'IA. Ces outils permettent de prendre des décisions proactives en analysant les grands ensembles de données pour prévoir les perturbations, optimiser les routes du parc et gérer les risques des fournisseurs. La capacité des logiciels pilotés par l'IA de fournir des informations concrètes et de soutenir des opérations logistiques autonomes rend indispensable l'amélioration de la résilience et de la réactivité dans les écosystèmes modernes de la chaîne logistique.
• De plus, l'évolution croissante vers la transformation numérique, l'adoption du cloud et l'intégration de l'IA avec les systèmes d'entreprise existants comme ERP et TMS alimente davantage la demande de logiciels. L'évolutivité et la flexibilité des logiciels d'IA permettent aux entreprises de personnaliser et d'étendre leurs capacités sans investissements matériels importants, ce qui en fait le segment le plus accessible et le plus impacté des opérations logistiques mondiales.
• Par exemple, en mars 2024, Oracle a lancé de nouvelles capacités logistiques alimentées par l'IA dans le cadre de sa suite Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM). Les outils utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer les prévisions, automatiser les workflows d'entrepôt et améliorer la visibilité de l'approvisionnement.

Sur la base de la technologie, l'IA du marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement est segmentée en apprentissage automatique, traitement du langage naturel (NLP), vision informatique, informatique contextuelle et automatisation des processus robotiques (RPA). En 2024, le segment de l'apprentissage automatique domine le marché avec 47 % de part de marché, et le segment devrait croître à un TCAC de plus de 24 % de 2025 à 2034.

• Le Machine Learning (ML) détient la plus grande part de l'IA sur le marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement en raison de sa robuste capacité à traiter de vastes ensembles de données et à découvrir des informations exploitables en temps réel. Les opérations logistiques génèrent d'énormes volumes de données structurées et non structurées à partir d'appareils IoT, de systèmes GPS, de plateformes de gestion des commandes et d'interactions client. Les algorithmes ML analysent ces données pour identifier les tendances de la demande, optimiser les niveaux d'inventaire et réduire les goulets d'étranglement opérationnels, ce qui, en fin de compte, augmente l'efficacité et la rentabilité. Ces modèles apprennent et s'améliorent continuellement, offrant des perspectives prédictives et des possibilités d'automatisation qui dépassent les systèmes traditionnels.
• En outre, l'apprentissage automatique joue un rôle essentiel dans l'optimisation des itinéraires et la prise de décisions en temps réel. Les entreprises de logistique utilisent de plus en plus les algorithmes ML pour réacheminer dynamiquement les livraisons en fonction du trafic, des conditions météorologiques ou des fluctuations de la demande. De plus, ML soutient la maintenance prédictive en prévenant les pannes d'équipement, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant la fiabilité du parc. Ces cas contribuent directement à l'amélioration des niveaux de service et à la réduction des délais de livraison, qui sont essentiels dans les réseaux de chaîne d'approvisionnement à rythme rapide d'aujourd'hui.
• La domination de ML est également soutenue par de solides investissements et l'adoption à travers des pôles logistiques clés tels que les États-Unis, l'Allemagne et la Chine. Les organisations privilégient l'intégration du ML dans les systèmes de gestion des entrepôts, les plates-formes de prévision de la demande et les chatbots du service à la clientèle pour obtenir des avantages concurrentiels. Au fur et à mesure que le commerce électronique continue de croître, le besoin d'opérations de chaîne d'approvisionnement axées sur les données en temps réel fait de ML une technologie essentielle. Son évolutivité et sa capacité à gérer des réseaux logistiques complexes renforcent son leadership sur le marché de la logistique AI.
• Par exemple, en novembre 2023, FedEx a déployé des outils avancés d'IA et d'apprentissage automatique pour révolutionner son réseau logistique mondial, la société a introduit des systèmes alimentés par l'IA pour l'optimisation des routes, le suivi des paquets et la prévision de la demande. Ces innovations visent à accroître l'efficacité opérationnelle, à améliorer la prise de décisions en temps réel et à offrir une meilleure expérience client dans toute la chaîne d'approvisionnement FedEx.

Sur la base de l'application, l'IA dans le marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement est segmentée en gestion de flotte, planification de la chaîne d'approvisionnement, gestion des stocks et des entrepôts, courtage de fret et gestion des risques, prévision de la demande, service à la clientèle (chatbots, assistants virtuels), réalisation des commandes et livraison de derniers milles et autres. En 2024, la catégorie de gestion de la flotte devrait dominer le marché avec 19 % de la part de marché.

• Le segment de la gestion de la flotte détient la plus grande part du marché de l'IA sur le marché de la logistique en raison de son rôle essentiel dans l'exécution rapide, efficiente et rentable des opérations de transport. Grâce à la gestion du parc de véhicules alimenté par l'IA, les fournisseurs de logistique peuvent surveiller les performances des véhicules, optimiser la consommation de carburant et prévoir les besoins de maintenance à l'aide de données télématiques en temps réel. Cela réduit les temps d'arrêt, améliore l'utilisation des véhicules et contribue à des économies importantes, ce qui en fait un domaine d'application clé pour l'adoption de l'IA dans l'industrie de la logistique.
• De plus, la gestion de la flotte axée sur l'IA améliore l'optimisation des routes en analysant les conditions de trafic, les calendriers de livraison et les données météorologiques pour recommander les voies les plus efficaces. Cela minimise les retards de livraison et réduit l'utilisation des carburants, ce qui est crucial car les entreprises visent à améliorer les niveaux de service et à atteindre les objectifs de durabilité. L'IA permet également la planification dynamique et l'expédition automatisée, ce qui aide les opérateurs logistiques à réagir efficacement aux changements en temps réel de la demande ou des perturbations.
• De plus, l'intégration de l'IA dans les systèmes de gestion du parc améliore la sécurité et la conformité des conducteurs. L'analyse prédictive peut identifier les comportements de conduite risqués, permettant une formation et une intervention proactives. AI facilite également la conformité réglementaire en automatisant les inspections des véhicules et les processus de documentation. Ces avantages combinés rendent indispensable la gestion de la flotte propulsée par l'IA, ce qui conduit à sa domination sur le marché logistique de l'IA.
• En octobre 2023, Volvo Trucks a lancé Volvo Connect, un portail intégré de gestion de flotte numérique visant à simplifier les opérations logistiques. La plateforme regroupe les données du véhicule, les outils d'optimisation des itinéraires et les calendriers de maintenance en une seule interface, améliorant ainsi la visibilité opérationnelle et l'efficacité pour les exploitants de parcs. Cette initiative reflète la poussée de Volvo vers la transformation numérique et des solutions logistiques plus intelligentes et axées sur les données pour les flottes commerciales.

En 2024, la région américaine dominait l'IA sur le marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement avec environ 85 % de parts de marché en Amérique du Nord et générait environ 6,2 milliards de dollars en revenus.

• Les États-Unis dirigent le marché en termes de parts de revenus, en raison de son infrastructure numérique avancée et de l'adoption forte des technologies émergentes. Les entreprises de logistique américaines adoptent tôt l'intelligence artificielle, en tirant parti pour l'optimisation des routes, l'automatisation des entrepôts, la prévision de la demande et la maintenance prédictive. La présence robuste de géants technologiques mondiaux et de fournisseurs de solutions d'IA dans le pays accélère l'intégration des technologies intelligentes dans les processus de logistique et de chaîne d'approvisionnement, ce qui stimule la croissance du marché.
• De plus, d'importants investissements publics et privés dans la R-D en matière d'IA ont amélioré l'évolutivité des solutions d'IA dans la logistique. Le soutien du gouvernement américain par le biais d'initiatives comme la National AI Initiative Act et les programmes de mobilité intelligente de la DOT a catalysé l'adoption de l'IA pour la gestion des infrastructures et du fret. Ces efforts favorisent l'innovation et la collaboration entre les entreprises technologiques, les fournisseurs de logistique et les organismes publics, renforçant ainsi le leadership du pays sur le marché.
• En outre, l'augmentation du commerce électronique et les attentes de livraison du même jour aux États-Unis ont forcé les entreprises de logistique à améliorer l'efficacité grâce à des outils alimentés par l'IA. Des joueurs majeurs comme FedEx, UPS et Amazon utilisent l'IA pour des véhicules autonomes, des entrepôts intelligents et des systèmes de suivi intelligents. Ces implémentations améliorent l'expérience client et l'efficacité opérationnelle, consolidant les États-Unis comme la région leader dans le marché mondial de l'IA dans la logistique.
• Par exemple, en mai 2024, le Department of Transportation des États-Unis a annoncé plus de 50 millions de dollars de subventions SMART pour accélérer l'innovation dans le domaine des transports. Ces fonds soutiennent des projets utilisant l'IA, l'apprentissage automatique et les technologies connectées pour améliorer la logistique, le flux de trafic et l'efficacité de l'infrastructure. Cela stimule directement la croissance du marché en permettant des opérations et une planification plus intelligentes et fondées sur les données.

L'IA sur le marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement en Allemagne devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• L'Allemagne occupe une position dominante sur le marché de l'IA dans le secteur de la logistique en raison de sa robuste infrastructure industrielle et de son savoir-faire en matière de fabrication et d'approvisionnement avancés. En tant que leader mondial dans la logistique et chez les fournisseurs de logistique de haut niveau, l'écosystème allemand offre une base solide pour l'intégration des technologies d'IA. L'emplacement stratégique du pays en Europe et son réseau dense de centres de transport et d'entreposage ont conduit à l'adoption rapide de solutions alimentées par l'IA pour optimiser le mouvement des marchandises, la planification des routes et le suivi des stocks.
• En outre, l'Allemagne se concentre sur l'Industrie 4.0 et les initiatives de transformation numérique ont contribué de manière significative à la croissance de l'IA dans la logistique. Des programmes comme Digital Now et des investissements dans l'IA du Ministère fédéral de l'économie et de l'action climatique permettent aux PME et aux entreprises de logistique d'adopter des outils d'analyse, de robotique et d'apprentissage automatique basés sur l'IA. Ces efforts sont soutenus par les instituts de recherche allemands bien établis et les collaborations entre les universités, les start-up et les grandes entreprises.
• De plus, la forte économie d'exportation de l'Allemagne, en particulier dans les secteurs de l'automobile et des machines, exige des réseaux de chaîne d'approvisionnement hautement efficaces et intelligents. Pour maintenir la compétitivité mondiale, les entreprises déploient de plus en plus d'IA pour la maintenance prédictive, la prévision de la demande et la visibilité des expéditions en temps réel. L'intégration de l'IA contribue à réduire les coûts opérationnels, à améliorer la précision de livraison et à assurer la résilience dans les systèmes logistiques cimentant l'Allemagne.
• Par exemple, en novembre 2024, Microsoft a souligné la collaboration entre l'Allemagne et l'IA pour révolutionner des secteurs comme l'automobile, l'énergie et la fabrication. Ce partenariat vise à améliorer la productivité et l'innovation à l'aide de technologies d'IA avancées. En intégrant l'IA à l'ingénierie allemande, l'initiative est destinée à alimenter la demande d'IA dans les chaînes logistiques et d'approvisionnement, plaçant l'Allemagne comme un acteur clé dans les solutions industrielles basées sur l'IA.

L'IA sur le marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement en Chine devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• La Chine devrait connaître une forte croissance du marché en raison de son vaste secteur du commerce électronique et de sa transformation numérique rapide. Le pays accueille des géants comme Alibaba et JD.com, qui investissent fortement dans les technologies de logistique basées sur l'IA pour gérer des volumes massifs d'expéditions quotidiennes. Ces entreprises utilisent l'IA pour l'entreposage intelligent, l'optimisation des routes et la livraison autonome, conduisant à l'adoption généralisée de l'IA dans le paysage logistique. La demande croissante de services de prestation plus rapides et plus efficaces alimente davantage l'intégration de capacités d'IA avancées.
• Le soutien du gouvernement joue un rôle central dans la promotion de la domination de la Chine sur ce marché. Grâce à des initiatives telles que le Plan de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération, le gouvernement chinois a engagé des milliards de dollars pour le développement de l'IA, y compris des applications dans la logistique et les chaînes d'approvisionnement intelligentes. Les administrations locales soutiennent également les parcs logistiques intelligents et les essais de véhicules autonomes, fournissant une infrastructure et un soutien réglementaire qui accélère le déploiement de l'IA dans le transport et la manutention du fret.
• De plus, les prouesses manufacturières chinoises et une forte empreinte commerciale mondiale nécessitent un système logistique très efficace. L'IA est utilisée pour rationaliser la visibilité de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse prédictive et les opérations de transport transfrontalier. Avec des investissements stratégiques en 5G, IoT et AI, la Chine continue d'améliorer la réactivité et la résilience de ses réseaux logistiques en solidifiant son statut de marché régional dominant pour les innovations de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement induites par l'IA.
• Par exemple, en février 2025, le ministère chinois des Transports a souligné l'élaboration de normes pour l'intégration de l'IA dans les transports et la logistique à basse altitude, comme les livraisons de drones. L'initiative vise à améliorer les systèmes de transport intelligents et a déjà vu environ 2,7 millions de colis livrés par des drones à travers le pays en 2024.

AI dans la logistique et la chaîne d'approvisionnement Part de marché

• Les 7 principales entreprises de l'IA dans le marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement sont Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Series, IBM, SAP SE et Blue Yonder environ 80% du marché en 2024.
• Google Cloud applique l'IA à la visibilité de la chaîne logistique, à la prévision de la demande et à l'optimisation des entrepôts. Chaîne d'approvisionnement Twin et prévision de la demande L'IA de Google aide les entreprises à planifier et à trouver des perturbations. Les capacités d'apprentissage automatique de Google augmentent l'efficacité, optimisent les itinéraires et soutiennent la maintenance prédictive pour la logistique et les réseaux de fabrication.
• Oracle utilise l'IA dans son SCM Cloud pour automatiser la planification, les achats et la logistique. Les données d'intelligence artificielle aident à optimiser les niveaux d'inventaire, à prévoir la demande et à identifier les menaces de la chaîne d'approvisionnement. Le cloud logistique d'Oracle utilise l'apprentissage automatique pour l'optimisation des routes, la planification du fret et le suivi des expéditions en temps réel, améliorant ainsi la résilience et l'efficacité de la chaîne logistique.
• Microsoft Azure propose des solutions d'IA pour la visibilité de la chaîne d'approvisionnement en temps réel, l'analyse prédictive et la prévision de la demande. Azure AI travaille avec Dynamics 365 pour rationaliser les achats, la logistique et l'entreposage. Les fonctions AI de Microsoft offrent une flexibilité de la chaîne d'approvisionnement en utilisant l'automatisation intelligente, les répliques numériques et la détection anormale des mesures de performance logistique.
• SAP utilise l'IA dans son portefeuille de la chaîne d'approvisionnement numérique pour soutenir l'analyse prédictive, la détection de la demande et la gestion intelligente des stocks. La planification intégrée des activités (PGI) du SAP applique l'apprentissage automatique à la prévision de la demande et à la planification des scénarios. Les fonctions d'IA dans SAP Logistics améliorent le transport, l'entreposage et la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement.
• AWS fournit des services d'IA comme Amazon Forecast, Lookout for Metrics et SageMaker pour améliorer l'efficacité logistique. Les entreprises utilisent AWS pour optimiser les itinéraires, prévoir la demande et stimuler la maintenance prédictive. Amazon utilise elle-même l'IA pour la robotique, la planification des routes et la gestion des stocks dans son vaste réseau de chaîne d'approvisionnement.
• IBM Sterling Supply Chain Suite, avec des capacités d'intelligence artificielle, fournit des flux de travail cognitifs, des informations en temps réel et des analyses prédictives. IBM Watson facilite la détection des anomalies, le profilage des risques des fournisseurs et la prévision de la demande. En intégrant la technologie blockchain, IBM maximise la transparence et la traçabilité le long des réseaux logistiques pour permettre aux entreprises de réagir de manière proactive aux perturbations et d'optimiser les processus de bout en bout.
• Blue Yonder est dédié aux solutions de chaîne d'approvisionnement et de logistique compatibles avec l'IA. Sa plate-forme Luminate met à profit l'apprentissage automatique pour la prévision de la demande, la planification autonome et la réalisation dynamique. La tour de contrôle en temps réel de Blue Yonder pour la chaîne d'approvisionnement offre une réponse proactive aux perturbations et maximise l'efficacité logistique.

AI dans les entreprises du marché de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement

Les principaux acteurs de l'IA dans le secteur de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement sont:

• Google
• Oracle
• Microsoft
• Services Web Amazon
• Gestion intégrée
• SAP SE
• Yonder bleu
• FourKites
• C3.ai
• Manhattan Associés

La stratégie actuelle du marché de l'IA dans la logistique et la chaîne d'approvisionnement vise à améliorer l'efficacité opérationnelle grâce à l'analyse et à l'automatisation des données en temps réel. Les entreprises accordent la priorité à l'intégration de technologies de l'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et la vision informatique pour améliorer la prise de décisions et l'efficacité opérationnelle. Ces outils servent à prévoir la demande, à gérer les stocks, à optimiser les itinéraires et à réduire les délais de livraison. La stratégie se concentre sur l'utilisation des données pour conduire l'automatisation et réduire l'erreur humaine, augmentant ainsi la précision, la fiabilité et la rentabilité des opérations logistiques.

La plupart des entreprises de logistique passent à des plateformes d'IA basées sur le cloud qui permettent un déploiement évolutif, flexible et en temps réel dans les chaînes d'approvisionnement mondiales. Ces plateformes permettent une gestion centralisée des données, une intégration transparente avec les appareils IoT et une adaptabilité basée sur l'API. En tirant parti des modèles logiciels en service (SaaS), les entreprises peuvent éviter d'importants coûts d'infrastructure initiaux tout en maintenant leur agilité, en soutenant une formation rapide aux modèles d'IA et en permettant des mises à jour continues et une visibilité à l'échelle du système.

De plus, les organisations intègrent de plus en plus l'IA avec les plateformes IoT et Cloud pour permettre la maintenance prédictive, le suivi en direct et la communication transparente dans toute la chaîne d'approvisionnement. Ces stratégies intégrées assurent la prise de décisions fondées sur les données et contribuent à la mise en place de systèmes logistiques adaptatifs et évolutifs qui correspondent aux exigences changeantes des consommateurs et de la réglementation.

AI dans l'industrie de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement Nouvelles

• En mai 2025, Lumen Technologies et IBM ont annoncé une collaboration stratégique pour fournir aux entreprises des solutions d'IA évolutives, sécurisées et en réseau. En intégrant l'IA et la plate-forme de données d'IBM avec l'infrastructure de bord à haute capacité de Lumen, le partenariat vise à accélérer l'adoption de l'IA dans toutes les industries, permettant une prise de décision plus rapide, des informations en temps réel et une latence réduite pour les applications critiques.
• En avril 2024, SAP SE a mis en œuvre des améliorations avancées de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'IA, dans le but d'accroître considérablement la productivité, la précision et l'efficacité de la fabrication. En analysant les données en temps réel, ces mises à jour permettent aux entreprises d'optimiser la prise de décisions, de rationaliser le développement des produits et d'améliorer le rendement opérationnel.
• En avril 2024, Vitesco Technologies GmbH s'est associée à DHL Group pour renforcer les chaînes d'approvisionnement automobile. DHL, en tant que partenaire logistique principal, consolide le fret et tire parti des options de transport multimodal et écoefficient pour créer des réseaux d'approvisionnement plus résilients et rentables.
• En janvier 2024, Lenovo a lancé sa plateforme de renseignement de la chaîne d'approvisionnement (SCI) alimentée par l'IA, intégrant des données en temps réel dans tous les systèmes logistiques dans un seul écosystème. La plateforme utilise des outils de surveillance intelligents pour identifier et résoudre les perturbations de manière proactive, permettant des opérations de chaîne d'approvisionnement plus intelligentes et plus agiles.

Le rapport d'étude de marché de l'IA sur la logistique et la chaîne d'approvisionnement couvre en profondeur l'industrie avec estimations et prévisions en termes de recettes (USD Mn) et de 2021 à 2034, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Matériel
  • Capteurs
  • Robots (p. ex. véhicules guidés automatisés, drones)
• Logiciels
  • Analyse prédictive
  • Systèmes de gestion des transports
  • Gestion des stocks
  • Gestion des entrepôts
• Services
  • Services gérés
  • Services professionnels
    • Déploiement & intégration
    • Conseil
    • Soutien & maintenance

Marché par technologie

• Apprentissage automatique
• Traitement des langues naturelles (NLP)
• Vision informatique
• Informatique contextuelle
• Automatisation des processus robotiques (RPA)

Marché, par demande

• Gestion de la flotte
• Planification de la chaîne d'approvisionnement
• Gestion des stocks et des entrepôts
• Courtage et gestion des risques
• Prévisions de la demande
• Service à la clientèle (chatbots, assistants virtuels)
• Exécution de la commande & livraison au dernier kilomètre

Marché, par utilisation finale

• Commerce de détail & e-commerce
• Industrie manufacturière
• Automobile
• Produits alimentaires et boissons
• Santé et produits pharmaceutiques
• Transport & logistique
• Énergie et services publics
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume Uni
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Japon
  • Inde
  • Corée du Sud
  • ANZ
  • Asie du Sud-Est
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• MEA
  • EAU
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud