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36 pour cent des entreprises allemandes utilisent déjà l’IA, soit près du double par rapport à l’année précédente. Mais seuls 39 pour cent d’entre elles peuvent démontrer un impact mesurable sur leur EBIT. Le secteur logistique illustre parfaitement cet écart : DHL investit plus de 700 millions de dollars américains dans l’IA, DB Cargo inspecte quotidiennement 10 000 wagons via une IA d’analyse d’images, et le groupe Otto déploie plus de 100 robots dans ses entrepôts. Parallèlement, 68 pour cent des entreprises des pays DACH [ALLEMAGNE, AUTRICHE, SUISSE] n’en sont encore qu’à la phase de planification. Un regard franc sur l’état actuel des choses.

L’essentiel

DB Cargo : 10 000 wagons, 13 ponts caméra, zéro liste papier

La Deutsche Bahn a mis en service chez DB Cargo l’un des systèmes d’IA les plus tangibles du secteur logistique allemand. Sur 13 ponts équipés de caméras situés dans les plus grands triages ferroviaires d’Allemagne, une IA d’analyse d’images examine automatiquement les wagons de marchandises qui passent, à la recherche de dommages. Toiles de bâche, semelles de frein, ainsi que 15 autres données relatives aux wagons sont saisies automatiquement. Plus de 10 000 wagons de marchandises transitent chaque jour par ce système, réparti sur huit installations de tri (Deutsche Bahn, 2024).

Ce projet, financé dans le cadre du programme fédéral « Zukunft Schienengüterverkehr » (« Avenir du fret ferroviaire »), est entré en exploitation industrielle au cours du premier semestre 2024. Ce qui était auparavant une inspection visuelle manuelle est désormais entièrement automatisée. Pour les dirigeants, le message est clair : l’IA dans la logistique n’est pas une promesse lointaine. Elle fonctionne déjà sur les rails allemands.

Source : Deutsche Bahn, communiqué de presse 2024

DHL : Plus de 700 millions de dollars, et concrètement, que fait-on avec ?

DHL a chiffré ses investissements en IA à plus de 700 millions de dollars américains. Mais concrètement, que recouvre ce montant ? En octobre 2024, un outil d’IA générative (Gen-AI) destiné au nettoyage des données et à la validation des offres est entré en production chez DHL Supply Chain. L’équipe Solutions Design l’utilise pour réaliser des analyses de données automatisées, tandis que les équipes commerciales s’en servent pour élaborer des propositions. Il ne s’agit ni d’un pilote ni d’un test, mais bien d’un déploiement en production (DHL Group, octobre 2024).

En novembre 2025, DHL a annoncé son partenariat avec HappyRobot : des agents autonomes d’IA prennent en charge la communication téléphonique et par e-mail pour la planification des rendez-vous, le suivi des chauffeurs et la coordination des entrepôts. DHL confirme leur déploiement dans plusieurs régions. Parallèlement, le système Smart-ETA, lancé dès 2019, fournit des prévisions d’heure d’arrivée (ETA) pour les expéditions fret, avec une précision comprise entre 90 et 95 % (DHL Freight Connections).

Groupe Otto : 100 robots à Haldensleben

Le plus grand détaillant en ligne d’Europe non originaire des États-Unis a mis en service une flotte de plus de 100 robots dotés d’IA du fournisseur Covariant sur son site de préparation de commandes Hermes à Haldensleben. Ces robots effectuent jusqu’à 1 600 prélèvements (« picks ») par heure et reconnaissent, selon les informations communiquées par l’entreprise, plus de 10 000 références différentes avec une précision de 99 %. Le déploiement a débuté en 2023 et a été étendu à grande échelle en 2024 (étude de cas Covariant).

Pour les décideurs (C-Level), le groupe Otto constitue un cas de référence essentiel, car l’entreprise n’est pas restée bloquée dans une boucle de projets pilotes. La décision de généraliser le dispositif a été prise après avoir constaté des gains de productivité mesurables lors de la première phase. Cette robotique ne remplace pas les employés, mais prend en charge les tâches les plus physiquement exigeantes et les plus répétitives.

Kuehne+Nagel : l’IA lit les bons de livraison et anticipe les arrivées

Kuehne+Nagel a mis en production deux systèmes d’IA en 2024. La solution « Road Carrier » utilise une reconnaissance intelligente de documents : la technologie OCR rejette automatiquement les justificatifs de livraison illisibles, tandis que le traitement du langage naturel (NLP) analyse les retours des chauffeurs afin de permettre des interventions opérationnelles. Ce système est déployé en Europe, en Afrique et au Moyen-Orient.

Parallèlement, Kuehne+Nagel a migré 120 téraoctets de données issues de la logistique maritime et aérienne vers le cloud et exploite désormais l’IA pour générer des prévisions d’heure d’arrivée (ETA), fondées sur des modèles historiques (rapport annuel 2024). Alireza Nemati, Directeur mondial de l’innovation en logistique routière, résume ainsi la valeur ajoutée : « Le véritable bénéfice réside dans les gains d’efficacité issus de l’automatisation, ainsi que dans la capacité à prendre des décisions proactives grâce à l’IA. »

88 pour cent des organisations utilisent l’IA sous une forme ou une autre. Mais seulement 39 pour cent peuvent démontrer un impact mesurable sur leur EBIT. L’écart entre déploiement et efficacité réelle constitue le véritable enjeu stratégique pour les décideurs.BCG via SupplyChainBrain, 2025

Dachser : six ans d’IA et un jumeau numérique

Cette entreprise familiale basée à Kempten utilise l’IA de façon productive depuis plus de six ans – l’une des plus longues expériences d’implémentation de l’IA dans le milieu logistique allemand moyen. Prévisions de volumes, reconnaissance automatique d’adresses et traitement d’images sont intégrés au quotidien opérationnel. Depuis février 2025, Dachser a élargi son partenariat de recherche avec l’Institut Fraunhofer IML en y associant également l’Institut Fraunhofer IAIS (Fraunhofer IML, 2025).

Le projet le plus ambitieux est celui du jumeau numérique dans l’entrepôt de transbordement : le terminal « @ILO » reproduit en temps réel tous les colis, tous les équipements et tous les processus de l’entrepôt. Le système est encore en phase de test, mais la direction est claire : passer d’un assistant numérique à une représentation complète et fidèle de la logistique physique. Pour les dirigeants des PME, Dachser démontre que l’IA n’est pas réservée aux grands groupes.

Bilan honnête : pourquoi tant de projets ne génèrent-ils aucun impact sur l’EBIT ?

L’étude BVL 2025 (menée auprès de 202 entreprises des pays DACH) met en lumière la réalité : l’IA est passée de la 19ᵉ à la 12ᵉ place dans la hiérarchie des priorités stratégiques. 68 pour cent des entreprises envisagent de l’introduire ou de l’étendre au cours des cinq prochaines années. Toutefois, 54 pour cent citent la mauvaise qualité des données comme principal obstacle. Celui qui a travaillé pendant des années avec des solutions isolées (« silos ») et des processus manuels ne souffre pas d’un problème d’IA, mais d’un problème d’hygiène des données.

BCG confirme ce schéma : 88 pour cent des entreprises utilisent l’IA, mais seulement 39 pour cent mesurent un impact sur l’EBIT. Cet écart provient souvent du fait que les départements informatiques développent des agents IA sans disposer d’une compréhension approfondie de la chaîne logistique. Le système est techniquement compétent, mais totalement déconnecté des réalités logistiques. Un deuxième problème majeur : selon les enquêtes sectorielles, 62 pour cent des initiatives d’IA appliquées à la chaîne logistique dépassent leur budget, principalement en raison de coûts imprévus liés à la préparation des données.

Règlement européen sur l’IA : l’horloge de la conformité tourne

Le Règlement européen sur l’IA est entré en vigueur en août 2024. Les premières obligations (interdiction de certaines pratiques, formation à l’IA) sont applicables depuis février 2025. La conformité complète pour les systèmes à haut risque devient obligatoire à compter d’août 2026. Les sanctions peuvent atteindre jusqu’à 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial.

Dans le domaine logistique, les systèmes concernés sont très probablement les suivants : robots autonomes d’entrepôt, systèmes d’optimisation des plannings des ressources humaines (workforce scheduling), systèmes de surveillance des conducteurs et automatisation des procédures douanières. Toute entreprise exploitant de tels systèmes doit assurer leur évaluation des risques, leur documentation complète et la mise en place d’une supervision humaine. Les logisticiens qui ont ignoré ces obligations en février 2025 sont déjà en retard.

Conclusion

Le paysage de l’IA dans la logistique allemande est profondément divisé. D’un côté, des groupes comme DB Cargo, DHL et le groupe Otto disposent déjà de déploiements opérationnels, de résultats mesurables et d’investissements à trois chiffres en millions d’euros. De l’autre, 68 pour cent des entreprises des pays DACH ne font encore que planifier. Cet écart n’est pas technologique : il est organisationnel – manque de qualité des données, pénurie de talents, absence de lien entre les équipes IT et les experts de la chaîne logistique. Pour réussir l’IA dans la logistique, il faut d’abord mettre ses données en ordre et recruter les bonnes personnes. Seulement alors l’investissement technologique devient pertinent.

Questions fréquentes

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