Intelligence Artificielle : Maturité dans la Supply Chain, où en sont vraiment les entreprises en 2025

Près de 1 000 professionnels de la supply chain ont répondu à notre enquête sur l’Intelligence Artificielle dans la Supply Chain. Les résultats sont clairs : l’IA est reconnue comme essentielle, mais peu d’équipes se sentent réellement prêtes à l’adopter efficacement. Cet écart entre l’enthousiasme affiché et la capacité réelle à déployer l’IA de manière concrète dessine un paysage contrasté. Les professionnels savent qu’ils doivent agir, mais manquent encore de repères clairs pour avancer.

Pour compiler les principaux enseignements, Erik, notre COO, ancien Big Data Manager et entrepreneur dans l’IA, a préparé un livre blanc exclusif de 30 pages (en anglais) : AI Readiness in Supply Chain by Roles and Industries. Ce document offre une analyse détaillée des perceptions, obstacles et opportunités par rôle et par secteur, et trace des pistes d’action pragmatiques pour les années à venir.

1. De la prise de conscience à la mise en application de l’intelligence dans la Supply Chain, un fossé est bien présent

La plupart des professionnels interrogés reconnaissent que l’IA est désormais au cœur de leur rôle. Pourtant, lorsque vient le moment d’évaluer ou de mettre en place un projet concret, beaucoup admettent ne pas se sentir équipés. Ce décalage entre la conscience du changement et la capacité d’action crée une tension qui freine l’adoption à grande échelle.

• Prise de conscience vs capacité : 97 % disent que l’IA fait partie de leur rôle, mais seuls ~20 % se sentent capables d’évaluer un projet IA.
• Efforts fragmentés : 55 % signalent des initiatives isolées et cloisonnées, sans stratégie globale.
• Besoins urgents : comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire, choisir les bons outils et transformer les données en décisions.
• Principaux obstacles : manque de connaissances, données fragmentées, manque de temps et alignement du leadership.

L’IA n’est donc pas seulement une question de technologie, mais surtout de culture, de compétences et de gouvernance.

2. Un niveau de maturité différent par rôle

Chaque fonction de la supply chain se confronte à des défis spécifiques lorsqu’il s’agit d’adopter l’IA. Managers, directeurs, responsables IT ou planificateurs n’abordent pas ces outils de la même façon, et chacun exprime ses propres besoins et craintes. L’étude montre que la confiance n’est pas répartie de manière homogène, et que les freins sont aussi bien psychologiques qu’organisationnels.

• Managers : conscients des enjeux, mais peu confiants (18 % seulement se sentent capables). Leur besoin prioritaire est d’apprendre à interpréter les sorties IA pour les décisions quotidiennes.
• Directeurs : partagés entre vision stratégique et incertitude. Leur défi est de transformer des pilotes isolés en une stratégie cohérente et globale.
• Responsables IT/Data : paradoxalement, eux aussi manquent de confiance. Leur mission est de traduire la technique en décisions opérationnelles claires.
• Planificateurs : exposés directement aux modèles de prévisions, mais freinés par un manque de confiance dans les tableaux de bord.
• Achats & Logistique : encore très exploratoires, avec des usages limités aux chatbots ou à l’automatisation documentaire.

3. Un regard par industrie

Les niveaux de maturité face à l’IA ne sont pas uniformes. Chaque secteur présente des opportunités spécifiques, mais aussi des blocages propres liés aux données, aux processus et à la culture interne. Cette diversité illustre que l’IA n’est pas une solution universelle : son adoption dépend du degré de préparation, de la qualité des données et du niveau de formation des équipes.

• Manufacturing : projets prometteurs (vision, maintenance prédictive), mais freinés par des données mal intégrées.
• Retail & Distribution : potentiel élevé (demand sensing, pricing dynamique), mais données trop fragmentées.
• Healthcare/Pharma : cas d’usage autour de la traçabilité et de la cold-chain, mais encore au stade pilote.
• Luxe & Mode : beaucoup d’expérimentations, mais un besoin de formation concrète pour les merchandisers et planificateurs.
• Agroalimentaire : encore au stade descriptif, sans véritable prédictif.

4. Le piège des pilotes

Aujourd’hui, la plupart des entreprises se retrouvent piégées dans une multiplication de pilotes sans vision globale. Elles testent des modules de prévision, des chatbots ou des automatisations de reporting, mais ces initiatives restent locales et déconnectées. Le problème ne vient pas seulement du manque d’outils, mais de l’absence de stratégie et de gouvernance pour transformer ces tests en leviers durables.

Le véritable défi n’est pas d’acheter plus de technologies, mais de développer des compétences et une gouvernance partagée pour passer à l’échelle.

Conclusion

Cette étude révèle un paradoxe : l’IA est considérée comme incontournable dans la supply chain, mais la plupart des initiatives restent bloquées au stade exploratoire. Les équipes savent qu’il faut avancer, mais se heurtent à des freins structurels et culturels. Pour progresser, trois priorités se dégagent :

• investir dans la formation des équipes,
• identifier les cas d’usage réplicables,
• mettre en place une gouvernance transversale.

Vous pouvez explorer l’ensemble des résultats détaillés dans notre livre blanc.