L’essor de l’IA dans le secteur logistique
Alors que les coûts d’exploitation continuent d’augmenter, que les chaînes d’approvisionnement mondiales demeurent instables et que la pression sur la performance opérationnelle s’intensifie, l’avantage concurrentiel du secteur logistique ne repose plus uniquement sur la taille des infrastructures.
Il dépend désormais de la capacité à exploiter les données, à anticiper les évolutions du marché et à intégrer les technologies dans les opérations quotidiennes.
Dans ce contexte, la transformation numérique et l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) s’imposent comme des leviers stratégiques majeurs pour renforcer la compétitivité des entreprises.
Selon les rapports présentés lors du Forum des technologies logistiques 2026 tenu récemment à Hanoï, le marché vietnamien de la logistique représente actuellement entre 40 et 50 milliards de dollars et affiche une croissance annuelle comprise entre 12 % et 14 %, figurant parmi les plus dynamiques de la région.
Toutefois, les coûts logistiques continuent de représenter environ 16 % à 18 % du PIB, un niveau nettement supérieur à celui de nombreuses économies développées en Asie.
Pour Tran Thanh Hai, vice-directeur du Département de l’import-export relevant du ministère vietnamien de l’Industrie et du Commerce et président d’honneur de l’Association vietnamienne pour le développement des ressources humaines en logistique, l’IA est en train de remodeler la structure concurrentielle du secteur logistique mondial. Là où les entreprises rivalisaient autrefois principalement par leurs capacités de transport et l’étendue de leurs réseaux, la rapidité de traitement des données et la capacité de prise de décision deviennent désormais les véritables facteurs différenciants.
Selon lui, la différence entre les entreprises ne se mesure plus uniquement au nombre de véhicules ou d’entrepôts détenus, mais à leur aptitude à exploiter les données afin d’optimiser les opérations, maîtriser les risques et réagir rapidement aux fluctuations du marché.
De son côté, Nguyen Binh Minh, directeur de l’Institut des technologies et de l’économie numérique de l'Université des sciences et technologies de Hanoï (École polytechnique de Hanoï auparavant), estime que l’IA n’est plus une technologie expérimentale ou simplement exploratoire, mais qu’elle tend à devenir une nouvelle infrastructure opérationnelle pour l’industrie logistique.
Citant une enquête de Deloitte, il souligne que, dans les cinq prochaines années, la proportion d’organisations de la chaîne d’approvisionnement utilisant ou préparant l’intégration de l’IA devrait passer de 28 % à 82 %, tandis que 71 % des dirigeants redoutent des perturbations opérationnelles en cas d’adaptation trop lente.
Les prévisions de Gartner indiquent par ailleurs qu’à l’horizon 2031, près de 60 % des incidents affectant les chaînes d’approvisionnement pourraient être résolus automatiquement, sans intervention humaine directe. L’IA n’est donc plus une tendance lointaine : elle devient progressivement un outil opérationnel concret du secteur logistique.
Depuis le début de l’année 2026, les tensions géopolitiques au Moyen-Orient ont fortement fait grimper les prix des carburants, exerçant une pression considérable sur les coûts de transport.
Un trajet nord-sud effectué par un camion porte-conteneurs peut consommer près de 1 000 litres de diesel, une hausse brutale du prix du carburant suffit désormais à faire flamber les coûts d’exploitation.
Dans ce contexte, le recours aux technologies permettant d’optimiser les itinéraires, de réduire la consommation énergétique et d’améliorer l’efficacité opérationnelle n’est plus une perspective de long terme, mais une nécessité immédiate pour de nombreuses entreprises logistiques.
L’IA, une solution désormais incontournable
Il y a encore quelques années, l’IA dans la logistique était principalement perçue comme une tendance technologique émergente. Aujourd’hui, elle s’intègre progressivement à chaque maillon de la chaîne opérationnelle : traitement documentaire, gestion des entrepôts ou encore anticipation des risques liés aux chaînes d’approvisionnement.
Ngo Ngoc Hoan, représentant commercial régional Asie-Pacifique de Samsung SDS, explique que l’IA constitue désormais un composant central des systèmes logistiques de l’entreprise.
De nombreuses technologies sont déployées simultanément, telles que l'automatisation robotisée des processus (RPA), la vision par ordinateur et l'analyse prédictive, afin d'accroître la vitesse de traitement et de minimiser les erreurs.
Plus important encore, alors qu'auparavant les entreprises ne réagissaient qu'après la survenue d'incidents, l'IA permet désormais d'identifier rapidement les perturbations de la chaîne d'approvisionnement, les fluctuations du transport ou les retards de livraison, et ainsi d'adapter les stratégies en temps opportun.
Du point de vue des entreprises technologiques nationales, Mme Pham Khanh Linh, directrice générale de Logivan, a déclaré que plutôt que d'opter pour un déploiement global, de nombreuses entreprises nationales appliquent l'IA à des aspects très spécifiques de la logistique et des importations/exportations nationales.
Selon elle, l’un des domaines où l’IA démontre une efficacité particulièrement tangible est le traitement des documents douaniers et des déclarations d’import-export.
Auparavant, chaque dossier nécessitait de multiples vérifications manuelles, des recoupements d’informations et des recherches de codes marchandises, un processus à la fois chronophage et propice aux erreurs.
Grâce à l’IA, les systèmes peuvent désormais croiser automatiquement les données, détecter les anomalies et suggérer les codes HS (Harmonized System Code) adaptés à chaque catégorie de produits. Cette évolution réduit considérablement la charge de traitement manuel tout en améliorant la précision des déclarations.
De plus, l'IA devient progressivement une nouvelle couche de soutien opérationnel dans les entreprises de logistique, où les humains ne gèrent plus directement toutes les tâches, mais se concentrent désormais sur la surveillance, l'analyse et la prise de décisions basées sur les données.
Toutefois, la réalité montre également que l’IA ne constitue pas une solution miracle capable de produire des résultats immédiats.
Cette technologie ne déploie pleinement son potentiel que lorsque les entreprises disposent déjà d’une base de données suffisamment structurée et de processus opérationnels largement numérisés.
