{"id":46710,"date":"2026-01-14T14:29:27","date_gmt":"2026-01-14T13:29:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/?p=46710"},"modified":"2026-01-19T14:31:32","modified_gmt":"2026-01-19T13:31:32","slug":"entrepots-intelligents-comment-lia-redefinit-lintralogistique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/en\/entrepots-intelligents-comment-lia-redefinit-lintralogistique\/","title":{"rendered":"Entrep\u00f4ts intelligents : comment l\u2019IA red\u00e9finit l\u2019intralogistique"},"content":{"rendered":"

Longtemps cantonn\u00e9e aux projets pilotes, l\u2019intelligence artificielle s\u2019impose d\u00e9sormais comme un levier industriel mature de l\u2019intralogistique. Optimisation des flux, pilotage des robots mobiles, maintenance pr\u00e9dictive ou jumeaux num\u00e9riques : en 2025, les acteurs du secteur acc\u00e9l\u00e8rent son d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle pour gagner en performance, en flexibilit\u00e9 et en r\u00e9silience op\u00e9rationnelle.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En 2024, l\u2019industriel Honeywell pr\u00e9disait d\u00e9j\u00e0 le r\u00f4le strat\u00e9gique que jouera l\u2019IA ces prochaines ann\u00e9es. \u00abSon r\u00f4le sera essentiel dans la transformation des processus de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement, l\u2019am\u00e9lioration de la gestion des stocks et le d\u00e9veloppement d\u2019analyses pr\u00e9dictives. Elle facilitera l\u2019int\u00e9gration et la formation des nouveaux employ\u00e9s, contribuant ainsi \u00e0 att\u00e9nuer les difficult\u00e9s de recrutement rencontr\u00e9es dans les secteurs de l\u2019entreposage et de la logistique\u00bb. Un d\u00e9cryptage confirm\u00e9 par l\u2019orientation prise par les acteurs de l\u2019intralogistique dans ce domaine.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA d\u00e9j\u00e0 int\u00e9gr\u00e9e dans 60% des entrep\u00f4ts<\/strong>
Selon une \u00e9tude men\u00e9e conjointement par Mecalux et l\u2019Intelligent Logistics Systems Lab du MIT, aupr\u00e8s de plus de 2\u00a0000 dirigeants de la logistique et du stockageprovenant de 21 pays, l\u2019intelligence artificielle (IA) et le machine learning sont pleinement consid\u00e9r\u00e9s comme des moteurs de productivit\u00e9, de pr\u00e9cision et d\u2019\u00e9volution de la main-d\u2019\u0153uvre. Avec plus de\u00a09 entrep\u00f4ts sur 10 utilisant une forme d\u2019IA ou d\u2019automatisation avanc\u00e9e, le secteur a d\u00e9j\u00e0 atteint un niveau de maturit\u00e9 \u00e9lev\u00e9. Plus de la moiti\u00e9 des organisations affirment fonctionner de mani\u00e8re avanc\u00e9e ou totalement automatis\u00e9e, un ph\u00e9nom\u00e8ne particuli\u00e8rement fr\u00e9quent parmi les grandes entreprises dot\u00e9es de r\u00e9seaux logistiques complexes et de multiples installations. Les entrep\u00f4ts ont d\u00e9pass\u00e9 le stade des projets pilotes isol\u00e9s et int\u00e8grent de plus en plus l\u2019IA dans leurs flux de travail quotidiens, incluant la pr\u00e9paration de commandes, l\u2019optimisation des stocks, la maintenance des \u00e9quipements, la planification du travail et la surveillance de la s\u00e9curit\u00e9. \u00abLes donn\u00e9es montrent que\u00a0les entrep\u00f4ts intelligents surpassent leurs concurrents en volume, en pr\u00e9cision et en adaptabilit\u00e9\u00bb, affirme\u00a0Javier Carrillo, pdg de Mecalux.
Les entreprises consacrent ainsi entre 11 et 30% de leurs budgets de technologies d\u2019entrep\u00f4t \u00e0 l\u2019IA et au machine learning, avec un d\u00e9lai d\u2019amortissement moyen de 2 \u00e0 3 ans. Le retour sur investissement provient d\u2019am\u00e9liorations mesurables de la pr\u00e9cision des stocks, de la performance, de l\u2019efficacit\u00e9 du travail et de la r\u00e9duction des erreurs.
Malgr\u00e9 les progr\u00e8s, le d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle reste complexe : \u00abla partie la plus complexe est la phase finale de mise en \u0153uvre : int\u00e9grer les personnes, les donn\u00e9es et l\u2019analyse sans friction dans les syst\u00e8mes existants\u00bb, souligne le Dr Matthias Winkenbach, directeur du laboratoire ILS du MIT. Avec comme principaux freins\u00a0: l\u2019expertise technique, l\u2019int\u00e9gration des syst\u00e8mes, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et le co\u00fbt de d\u00e9ploiement.
Contrairement aux craintes, plus de 75% des entreprises constatent une hausse de la productivit\u00e9 et de la satisfaction des employ\u00e9s, et plus de 50% ont augment\u00e9 leurs effectifs. Pour l\u2019avenir, 87% pr\u00e9voient d\u2019augmenter leurs budgets IA et 92% lancent ou planifient de nouveaux projets. \u00abLe machine learning traditionnel est tr\u00e8s efficace pour pr\u00e9dire des probl\u00e8mes, tandis que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative facilite la conception de solutions\u00bb, affirme le Dr Winkenbach. \u00abC\u2019est pourquoi les entreprises la consid\u00e8rent comme le principal cr\u00e9ateur de valeur dans les entrep\u00f4ts aujourd\u2019hui\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

De l\u2019IA pour g\u00e9n\u00e9rer des jumeaux num\u00e9riques<\/strong>
Preuve que l\u2019IA voit son d\u00e9ploiement en intralogistique s\u2019acc\u00e9l\u00e9rer, une nouvelle collaboration r\u00e9unissant Kion Group, Nvidia, Accenture et Dematic a r\u00e9cemment \u00e9t\u00e9 d\u00e9voil\u00e9e en 2025. Fruit de ce partenariat\u00a0: un jumeau num\u00e9riqueexploitant les avanc\u00e9es technologiques de Nvidia Omniverse, d\u00e9di\u00e9 aux solutions intralogistiques \u00e0 grande \u00e9chelle. Le jumeau num\u00e9rique, qui reproduit les \u00e9quipements physiques du Dematic Solution Center, sera d\u00e9ploy\u00e9 en parall\u00e8le avec les solutions logicielles de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de Dematic. Il fournira des analyses approfondies des dynamiques complexes entre les diff\u00e9rents processus. Ensemble, ces technologies permettront d\u2019optimiser en temps r\u00e9el les sc\u00e9narios de flux de mati\u00e8res et de commandes, le tout dans un environnement virtualis\u00e9. Objectif\u00a0: transformer les op\u00e9rations de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement afin d\u2019am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9, l\u2019adaptabilit\u00e9 et la rentabilit\u00e9. \u00abAssoci\u00e9e \u00e0 la technologie Nvidia, notre solution permet \u00e0 nos clients d\u2019exploiter la puissance de l\u2019IA physique pour gagner un temps pr\u00e9cieux, r\u00e9duire leurs co\u00fbts d\u2019exploitation et leurs d\u00e9penses d\u2019investissement, et leur permet d\u2019adapter en permanence leurs op\u00e9rations \u00e0 l\u2019\u00e9volution de leurs cha\u00eenes d\u2019approvisionnement\u00a0\u00bb, explique Rob Smith, pdg de Kion Group.
Le jumeau num\u00e9rique permettra aux \u00e9quipes projet de Dematic de valider les contr\u00f4les et les logiciels avant l\u2019installation sur site et de conceptualiser les am\u00e9nagements physiques et les flux de mat\u00e9riaux dynamiques d\u2019une solution avant sa construction. Par la suite, la solution peut anticiper les \u00e9volutions pr\u00e9vues ou effectives d\u2019activit\u00e9, y compris les variations saisonni\u00e8res.
De leur c\u00f4t\u00e9, Kion, Nvidia et Accenture avaient d\u00e9j\u00e0 collabor\u00e9 pour exploiter l\u2019IA physique avec des cam\u00e9ras fixes intelligentes et des chariots \u00e9l\u00e9vateurs autonomes, ainsi qu\u2019avec les derni\u00e8res solutions d\u2019automatisation et de robotique. Ce qui permet d\u2019obtenir une cartographie num\u00e9rique de chaque actif de l\u2019entrep\u00f4t en temps r\u00e9el, des chariots \u00e9l\u00e9vateurs manuels et des v\u00e9hicules autonomes \u00e0 l\u2019emplacement exact des marchandises.
Au dernier salon LogiMAT, Linde Material Handling, filiale de Kion, a pr\u00e9sent\u00e9 sa premi\u00e8re solution physique bas\u00e9e sur l\u2019IA, construite avec Nvidia Omniverse et le Blueprint \u00abMega\u00bb, pour optimiser la coordination des v\u00e9hicules et la planification des itin\u00e9raires \u00e0 grande \u00e9chelle, avec des camions aliment\u00e9s par l\u2019IA capturant et traitant des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles en direct au sein d\u2019un jumeau num\u00e9rique.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA s\u2019invite dans le pilotage d\u2019AMR<\/strong>
Swisslog a r\u00e9cemment \u00e9largi son portefeuille avec le lancement de sa s\u00e9rie IntraMove de robots mobiles autonomes (AMR) qui offrent un transport horizontal polyvalent pour des charges utiles allant jusqu’\u00e0 3 000 kg. IntraMove est connect\u00e9 au logiciel de gestion de flotte bas\u00e9 sur l’IA via l’interface de communication standard VDA 5050. Le logiciel permet de cartographier de nombreux sc\u00e9narios industriels, d’assurer une planification optimis\u00e9e des itin\u00e9raires et d\u2019attribuer des ordres de transport aux robots qui se d\u00e9placent de mani\u00e8re ind\u00e9pendante et autonome sur tous les itin\u00e9raires. Il peut \u00eatre directement li\u00e9 \u00e0 un syst\u00e8me WCS ou WMS comme le logiciel SynQ de Swisslog pour g\u00e9rer les ordres de transport. Par ailleurs, la navigation SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) du robot, utilise deux scanners laser et des algorithmes d’IA pour calculer le chemin le plus efficace pour atteindre une destination, tout en \u00e9vitant les obstacles physiques et le trafic, sans avoir besoin de c\u00e2bles, de r\u00e9glettes ou de baguettes. \u00abNos clients recherchent de plus en plus des solutions de transport horizontal capables de g\u00e9rer des charges plus lourdes et de s’adapter \u00e0 des conditions dynamiques et fr\u00e9quemment changeantes\u00bb, d\u00e9clare Thomas Balzarek, responsable des solutions AMR chez
Swisslog Americas. \u00abNos nouveaux AMR sont id\u00e9aux pour le transport de palettes d\u2019un point \u00e0 un autre dans des secteurs tels que, la mode et la distribution, ainsi que pour les applications inter-industrielles. Ils offrent de nombreux avantages comme un d\u00e9ploiement rapide et un fonctionnement flexible, la facilit\u00e9 de changement d’itin\u00e9raires et de points de livraison, et l’adaptabilit\u00e9 pour soutenir la croissance des entreprises\u00bb.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Longtemps cantonn\u00e9e aux projets pilotes, l\u2019intelligence artificielle s\u2019impose d\u00e9sormais comme un levier industriel mature de l\u2019intralogistique. Optimisation des flux, pilotage des robots mobiles, maintenance pr\u00e9dictive ou jumeaux num\u00e9riques : en 2025, les acteurs du secteur acc\u00e9l\u00e8rent son d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle pour gagner en performance, en flexibilit\u00e9 et en r\u00e9silience op\u00e9rationnelle. 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