Prédire les ruptures de charge
et optimiser le dernier kilomètre.
Dans la grande distribution alimentaire, la marge logistique tourne autour de 16-20 % et la marge nette point-de-vente n'est plus que de 2 %. Chaque rupture de charge, chaque tournée mal optimisée se paye en millions. Un agent IA prédictif transforme vos données données silotées (WMS, TMS, ERP) en arbitrages temps réel — avant la rupture, pas après le post-mortem.
Les vrais points de friction
Pourquoi vos flux logistiques continuent de perdre des millions
Marge point-de-vente à 2 %, zéro droit à l'erreur
Dans la grande distribution alimentaire, chaque point de marge se gagne sur la chaîne logistique. Une mauvaise gestion de flux — sur-stock, casse, péremption, fret à vide — ne se rattrape pas en magasin. Elle se paye en millions, directement sur le résultat.
Ruptures de charge en cascade
Un retard fournisseur, une rupture amont, un pic météo non anticipé : la cascade démarre. Mauvais approvisionnement entrepôt, linéaires vides ou au contraire saturés, casse et démarques à la poubelle. Le post-mortem chiffre les pertes — l'IA, elle, les évite.
Dernier kilomètre — poste de coût n°1 et zone de friction client
Livraisons ratées, fenêtres horaires non tenues, tournées figées la veille pour le lendemain. Le dernier kilomètre concentre le coût et la promesse client. Une optimisation statique ne suffit plus quand la demande bouge toutes les heures.
Données opérationnelles silotées
WMS, TMS, ERP, prévisions commerciales, météo, ruptures fournisseurs : la donnée existe — mais cloisonnée. Impossible de prédire à temps. Les analystes passent leur semaine à reconstituer des tableaux Excel post-mortem au lieu d'arbitrer en amont.
Notre approche
3 piliers pour augmenter — pas remplacer — votre supply chain
Architecture API-first, propriétaire client
L'agent IA s'intègre à votre stack existante (WMS, TMS, ERP, prévisions commerciales) sans rupture. Modèles prédictifs entraînés sur votre historique commandes, météo, saisonnalité, ruptures fournisseurs. Stack — Claude Anthropic, RAG sectoriel, monitoring — propriété complète du client.
- Intégration API-first WMS / TMS / ERP, sans remplacer l'existant
- Modèles prédictifs entraînés sur vos données + signaux externes (météo, ruptures fournisseurs)
- Stack souveraine — pas de dépendance à un éditeur boîte noire
Certifié au plus haut niveau cybersécurité
Le partenaire cyber du dispositif est certifié par le Campus Cyber Défense — référence française cybersécurité industrielle et grande distribution. Audits réguliers, traçabilité totale, gestion des données opérationnelles sensibles selon les normes les plus exigeantes.
- Certification Campus Cyber Défense — 90 % du marché ne l'a pas
- Audits cybersécurité réguliers et continus
- Conformité RGPD, IA Act, traçabilité décisions IA explicable
17 ans d'expérience opérationnelle grande distribution
Avant tout développement, audit business complet — opérationnel, marketing, systèmes, finance, équipes. Nos équipes cumulent 17 ans d'expérience opérationnelle grande distribution en France et en Espagne. On parle entrepôt, plateforme, dernier km — pas slideware. La projection 3-5-7 ans cadre les vraies priorités IA et évite les POCs orphelins.
- 17 ans d'expérience terrain grande distribution France + Espagne
- Audit business 5 piliers en amont du développement
- Accompagnement au changement (formation analystes flux, gouvernance IA)
Roadmap progressive — pas d'engagement avant validation
Du POC sur un entrepôt à la vision supply chain long terme, toujours par étapes.
Un proof-of-concept en 6 semaines sur un entrepôt
Pas d'engagement avant d'avoir vu une vraie démonstration sur vos flux réels.
Périmètre serré
Un entrepôt pilote et un cas d'usage prioritaire choisis ensemble.
Sous 6 semaines
Du cadrage à la livraison du POC en production.
RGPD + IA Act dès la conception
Conformité native, audits Campus Cyber.
Transfert dès le POC
Vos analystes flux voient comment c'est construit.
Si le POC convainc, on déroule à votre rythme
Phase 2 et au-delà — toujours par étapes, jamais d'un coup.
Extension entrepôts + cas d'usage
Si le POC fonctionne, on enchaîne site par site.
Suite d'agents IA supply chain
Réapprovisionnement, tournées, prévision demande — enrichissement progressif.
Formation équipes flux
On forme vos analystes et opérateurs pour l'autonomie.
ROI suivi
Modèle 50/30/20 : 20 % sur l'atteinte ROI.
Un proof-of-concept en 6 semaines sur un entrepôt
Pas d'engagement avant d'avoir vu une vraie démonstration sur vos flux réels.
Périmètre serré
Un entrepôt pilote et un cas d'usage prioritaire choisis ensemble.
Sous 6 semaines
Du cadrage à la livraison du POC en production.
RGPD + IA Act dès la conception
Conformité native, audits Campus Cyber.
Transfert dès le POC
Vos analystes flux voient comment c'est construit.
Si le POC convainc, on déroule à votre rythme
Phase 2 et au-delà — toujours par étapes, jamais d'un coup.
Extension entrepôts + cas d'usage
Si le POC fonctionne, on enchaîne site par site.
Suite d'agents IA supply chain
Réapprovisionnement, tournées, prévision demande — enrichissement progressif.
Formation équipes flux
On forme vos analystes et opérateurs pour l'autonomie.
ROI suivi
Modèle 50/30/20 : 20 % sur l'atteinte ROI.
Démo en direct
L'agent IA prédictif en action sur un flux supply chain
Une démo interactive du pattern : signal météo + rupture fournisseur croisés à votre historique, recommandation réapprovisionnement temps réel, clusters de tournées dernier km recalculés à la volée.
Cas concrets
Avant / Après sur 3 moments-clés de la chaîne logistique
Réapprovisionnement réactif → prédictif IA
Les commandes de réassort sont déclenchées sur seuils statiques. Une rupture fournisseur ou un pic météo non anticipé se traduit en linéaires vides ou en sur-stock à la casse. Le pilotage est post-mortem : on chiffre les pertes en fin de mois.
L'agent IA croise historique commandes, météo, ruptures fournisseurs et saisonnalité. Recommandations de réapprovisionnement temps réel, alertes amont, arbitrages priorisés. Les ruptures évitées avant qu'elles ne coûtent.
Tournées dernier km figées → clusters dynamiques
Les tournées sont planifiées la veille pour le lendemain, sur des schémas statiques. Livraisons ratées, fenêtres horaires non tenues, fret à vide sur le retour. Le coût du dernier km dérape, la promesse client s'effrite.
Clusters de livraison recalculés en temps réel selon la demande, les contraintes horaires et la circulation. Optimisation du remplissage, taux de service en hausse, coût au colis en baisse. Le dernier km devient un levier, pas un poste de fuite.
Reporting post-mortem → tableau de bord prédictif
Les analystes flux passent leur semaine à reconstituer des tableaux Excel post-incident. Tout le monde court après les chiffres de la semaine passée. Les arbitrages à valeur — sourcing, contrats fournisseurs, refonte schéma logistique — sont reportés.
Tableau de bord prédictif temps réel branché sur WMS / TMS / ERP. L'analyste libère 50 % de son temps. Les talents passent du reporting à l'arbitrage stratégique : sourcing, contrats, schéma directeur.
Quatre indicateurs en POC 6 semaines
La méthode
POC 6 semaines, propriétaire client, sur un entrepôt pilote
Cadrage 5 piliers + audit data
Semaine 1Audit business des 5 piliers (opérationnel, marketing, systèmes, finance, équipes). Audit data WMS / TMS / ERP : qualité, fréquence, granularité. Identification de l'entrepôt pilote et du cas d'usage prioritaire.
Intégration API + entraînement modèle
Semaines 2-3Branchement de l'agent IA sur WMS / TMS / ERP via API. Entraînement des modèles prédictifs sur votre historique commandes + signaux externes (météo, ruptures fournisseurs, saisonnalité). Aucune rupture côté opérationnel.
Pilote contrôlé 1 entrepôt
Semaines 4-5Mise en production sur l'entrepôt pilote. Mesure des 4 KPIs (ruptures évitées, taux de service, coût dernier km, temps analyste). Itération hebdomadaire avec vos équipes flux et opérations.
Bilan + recommandation scale
Semaine 6Présentation des résultats aux instances décisionnelles, ROI mesuré, recommandation de déploiement étendu (autres entrepôts, autres cas d'usage). Vous gardez la stack, vous gardez les données, vous gardez la main.
Un POC contrôlé sur un entrepôt, en 6 semaines.
On regarde ensemble vos flux, on identifie l'entrepôt pilote, on cadre le POC. Budget BU, intégration API-first WMS / TMS / ERP, marque blanche possible, propriété client de la stack.
INF-IA — Studio agents IA sur mesure | Mettre l'humain au cœur de l'IA | RGPD & IA Act conformes