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L’article en bref
La recherche opérationnelle et l’intelligence artificielle facilitent la prise de décision et l’optimisation de la gestion de la planification des ressources. Le secteur logistique les exploite depuis les années 1980, après de longues décennies d’usage dans le domaine militaire.
« Les premiers systèmes de gestion d’entrepôts utilisaient partiellement des algorithmes assez intelligents mais ils étaient limités dans leur capacité à absorber de grandes capacités de données, à prendre en compte les actions menées en temps réel dans l’entrepôt, à s’adapter à des changements de demandes ou à des interruptions de la chaîne d’approvisionnement », rappelle Ayoub Mcharek, Data Lab Manager chez Generix Group.
Au cours de ces dernières années, l’IA a connu une progression très importante. Les nouvelles technologies d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et de vision par ordinateur facilitent la collecte et l’analyse de données en temps réel, ainsi que leur utilisation pour optimiser les processus logistiques.
La recherche opérationnelle s’appuie sur l’optimisation mathématique sous contraintes, tandis que l’intelligence artificielle apprend de données historiques pour produire des prévisions. Les algorithmes de gestion d’entrepôt combinent aujourd’hui ces deux approches pour offrir une réactivité impossible à atteindre manuellement.
Pour progresser dans l’allocation des ressources, un responsable d’entrepôt peut faire appel à l’IA avec plusieurs bénéfices à la clé. Ainsi, il est possible d’utiliser des algorithmes d’apprentissage pour analyser les tendances passées et prévoir la demande future de stocks en fonction de différents facteurs (saisonnalité, conjoncture économique, événements spéciaux comme le Covid, etc.). La planification peut être ajustée en conséquence pour éviter les pénuries ou un surplus en amont. « S’il n’est pas toujours possible de prédire les mouvements de stocks de certains produits, précise Ayoub Mcharek, il est possible, en général, de prévoir la charge de travail d’un entrepôt ».
Autre bénéfice avéré de l’IA, son renfort dans l’optimisation de l’inventaire et des itinéraires de stockage des produits. Résultat : une réduction du temps de déplacement des opérateurs et des machines, et donc la réalisation d’économies. Avec l’IA, il est plus simple d’allouer la bonne ressource à la bonne tâche, au bon moment et au bon endroit, donc d’améliorer les affectations. Elle se révèle enfin, particulièrement pertinente pour la détection des anomalies, comme par exemple, un encombrement dans une allée. Une information à partager en temps réel aux équipes afin de modifier dans ce cas, leurs déplacements.
« Pour résumer, poursuit Ayoub Mcharek, l’IA facilite le travail des opérateurs, aide à collecter, analyser et corriger des données en temps réel et à interagir avec elles. C’est un outil approprié pour réaffecter, changer, recalculer et garantir réactivité et agilité pour toujours mieux optimiser. »
Enfin, dernier atout très important pour l’attractivité des métiers en entrepôt : en réduisant le travail manuel et en automatisant les tâches répétitives pénibles, l’IA contribue à améliorer la qualité de vie au travail des employés. Un labor management system permet de structurer cette démarche en mesurant précisément la productivité et la pénibilité de chaque tâche.
Atteindre plus facilement les objectifs de la journée, de la semaine ou du trimestre, tels sont les attendus d’une planification intelligente. A cette fin, l’IA peut aider le responsable d’entrepôt à affecter les meilleures ressources sur les tâches où elles sont les plus performantes en cas de planning de travail tendu. Dans le cas contraire, l’IA peut suggérer de placer des personnes moins expertes sur une tâche précise, pour qu’elles puissent s’y former.
« En intégrant au fur et à mesure ce qui se passe dans l’entrepôt et en simulant différentes configurations, l’IA offre au manager une vision sur la façon dont il pourrait améliorer sa productivité dans le temps. Des analyses a posteriori permettent aussi d’avancer dans ce sens-là », souligne Ayoub Mcharek.
Un ensemble d’indicateurs de suivi de l’activité avant, pendant et après, doivent être étudiés comme la quantité moyenne d’opérations réalisées par employé, par jour, les critères de pénibilité, le nombre moyen de préparations sur stock, en flux tendu, par mode, le picking réalisé par heure, etc. Ces indicateurs de performance supply chain permettent d’évaluer l’adéquation entre la charge prévue et la charge réelle, d’identifier les goulots d’étranglement et d’estimer les besoins par profil et compétence sur plusieurs horizons temporels.
« L’entrepôt est un maillon de la chaîne de logistique qui ne peut pas tout planifier car il subit des flux non prévus. Notre rôle est de mettre à disposition de nos clients l’ensemble des outils à la fois nécessaires et flexibles, afin d’optimiser et gérer efficacement leurs équipes, malgré cette fluctuation qu’ils ne maîtrisent pas ».
Dans l’avenir, l’IA assumera sans doute un nombre croissant de tâches de plus en plus complexes. Mais elle restera un outil configuré et accompagné par des humains. Elle risque en outre, de se heurter à une difficulté, à savoir la diversité des entrepôts.
Pour Ayoub Mcharek, « il n’est pas possible de développer une IA par client, ce qui s’avèrerait complexe et très coûteux. D’un autre côté, des IA génériques ne peuvent être assez performantes à l’aune des spécificités de chaque client. Trouver les meilleurs compromis représente l’un de nos challenges majeurs ».
Il rappelle par ailleurs, un point de vigilance concernant le relationnel avec le personnel : « si l’on affecte automatiquement des ressources à des tâches, il faut pouvoir expliquer, argumenter et faire preuve de transparence ». Cette exigence s’inscrit au cœur de la planification des ressources humaines, où la confiance des équipes conditionne l’adoption des outils.
L’IA n’a pas fini de dévoiler tout son potentiel, il reste de nombreux terrains à explorer et de multiples sources d’innovations potentielles. La seule limite, pour l’instant, est celle de l’imagination et de la technique même si les deux seront sans aucun doute repoussées.
« Nous sommes en train de vivre une nouvelle révolution. A nous de voir comment façonner le monde de demain car nos choix actuels impacteront les générations futures. Nous devons garder en tête que les technologies d’IA sont des boîtes à outils et rester centrés sur l’humain et sur nos principes éthiques », conclut Ayoub Mcharek.
Pour déployer l’IA dans la planification des ressources de l’entreprise, vous devez d’abord satisfaire des prérequis techniques. La fiabilité des prévisions et des plannings générés dépend directement de la qualité des données issues de votre WMS et de vos systèmes RH. Une intégration fluide via API avec vos outils existants et une architecture robuste complètent ce dispositif.
Nous avons lancé Generix Resource Management System (RMS) en avril 2025 pour répondre à ces enjeux. Cette application SaaS alimentée par l’IA regroupe prévisions, planification et analyses dans un environnement unique. Le module Smart Forecasting utilise le machine learning pour prévoir la charge de travail à partir des données historiques. Smart Planning déploie des algorithmes de recherche opérationnelle pour générer des plannings optimisés en quelques secondes. L’analyse de productivité s’appuie sur des standards par métier issus des données WMS et RH.
Generix RMS s’intègre avec tout logiciel de gestion d’entrepôt existant via API et gère le multisite. Les gains constatés incluent un taux d’occupation optimisé, une réduction du recours aux intérimaires, une baisse du turnover et la fidélisation des équipes. La capacité de simulation multisite permet aussi d’absorber les pics saisonniers sans dégrader les conditions de travail.
| Module | Fonction | Bénéfice |
|---|---|---|
| Smart Forecasting | Prévision de charge par machine learning | Anticipation des pics et ajustement des effectifs |
| Smart Planning | Algorithmes de recherche opérationnelle | Plannings optimisés en secondes, réduction du sur-staffing |
| Analyse de productivité | Standards par métier issus des données WMS et RH | Identification des goulots d’étranglement et montée en compétence |
L’IA fait passer la planification des ressources d’une logique curative à une démarche anticipative. Trois enseignements ressortent : une prévision de charge fiable grâce aux données historiques, une allocation ajustée entre humain et machine, et une transparence indispensable dans les décisions d’affectation. L’outil reste au service de l’humain, guidé par l’éthique et la performance opérationnelle. Optimisez vos flux et vos ressources avec nos solutions supply chain pour passer à l’action.
Le machine learning et la recherche opérationnelle prévoient la charge de travail, allouent les ressources humaines et matérielles, puis ajustent les plannings en temps réel. L’IA exploite les données historiques du WMS et des systèmes RH pour générer des prévisions et des plans optimisés.
Non. L’IA est un outil d’aide à la décision configuré par des humains. Les managers gardent le contrôle final : l’IA propose des plans optimisés, détecte les anomalies et suggère des réaffectations, mais la validation et l’explication aux équipes vous reviennent.
Vous avez besoin de données fiables et structurées issues du WMS et des systèmes RH, d’une intégration technique via API, et d’une définition claire des contraintes et objectifs de l’entrepôt. La qualité des données conditionne directement le succès du projet.
Quantité moyenne d’opérations par employé et par jour, taux d’occupation des ressources, écart entre charge prévue et charge réelle, picking par heure, taux de recours à l’intérim, turnover. Suivez ces indicateurs avant, pendant et après l’intégration de l’IA.
Elle automatise les tâches répétitives, réduit les déplacements inutiles grâce à l’optimisation des itinéraires et propose des plannings équitables et transparents. La polyvalence des équipes est mieux valorisée, ce qui renforce la motivation et la rétention.
[1] Generix Group, Déployez la discipline du planning des ressources en entrepôt, https://www.generixgroup.com/fr/blog/deployez-la-discipline-du-planning-des-ressources-en-entrepot
[2] Generix Group, Generix lance Resource Management System (RMS), https://www.generixgroup.com/fr/communiques-de-presse/generix-lance-resource-management-system-rms
[3] Generix Group, Gestion de la main-d’œuvre, https://www.generixgroup.com/fr-ca/operations-chaine-dapprovisionnement/gestion-main-doeuvre
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articles publiés
Rédigé par
Franck Lizzi-Chardon
Chief Technology Officer chez Generix
Franck Lizzi-Chardon est Chief Product Officer (CPO) et membre du COMEX de Generix. Il définit la stratégie produit et pilote l’évolution du portefeuille applicatif du Groupe à l’international. Fort de plus de vingt ans d’expérience dans le logiciel d’entreprise et les services IT, il s’attache à faire converger vision technologique et valeur business.
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