Le goulot d'étranglement invisible : pourquoi le dernier kilomètre commence au rayon de l'entrepôt

La tâche manuelle la plus coûteuse en entrepôt : pourquoi la logistique sera bientôt impossible sans IA

La livraison le jour même n'est plus un luxe, mais la norme. Pourtant, alors que les clients s'attendent à recevoir leurs commandes en un temps record, le secteur de la logistique est confronté à une pénurie structurelle et sans précédent de main-d'œuvre qualifiée. Le goulot d'étranglement dans ce conflit d'objectifs se situe souvent là où l'automatisation a déjà atteint ses limites : la préparation de commandes, la fameuse « dernière étape ». C'est précisément là qu'une nouvelle génération de robots apprenants, dotés d'intelligence artificielle, promet une avancée majeure. Au lieu de coûteuses refontes complètes, ces systèmes intelligents s'adaptent aux infrastructures d'entrepôt existantes, apprennent de manière autonome à chaque article prélevé et pallient la pénurie de personnel sans rendre les humains superflus. Découvrez pourquoi les systèmes rigides sont obsolètes, comment cette technologie est rentable en pratique et pourquoi les robots de préparation de commandes intelligents détermineront la compétitivité du secteur de la logistique de demain.

Votre processus de préparation de commandes peut-il suivre la demande croissante ?

D'ici 2026, la livraison le jour même ne sera plus un avantage concurrentiel, mais la nouvelle norme. Aux États-Unis, plus de 80 % des commandes de courses en ligne sont désormais livrées le jour même. Dans ce segment, la part des commandes livrées en moins de trois heures est passée d'un peu plus de la moitié à près des deux tiers du total des livraisons en un seul trimestre. Cette croissance du marché, durant cette période, est entièrement due aux commandes livrées en moins d'une heure. Parallèlement, la livraison ultra-rapide en moins d'une heure représente déjà 18 % de toutes les commandes et 10 % des livraisons à domicile.

Cette accélération déplace le goulot d'étranglement de la chaîne de valeur là où il est le moins visible mais le plus impactant : la zone de préparation des commandes. Chaque réduction du délai de livraison en amont exerce une pression accrue sur les processus en entrepôt, notamment sur la dernière étape, c'est-à-dire le déballage des articles et leur emballage pour l'expédition. Pour les entreprises de vente de produits alimentaires en ligne et de logistique, cela se traduit simultanément par une augmentation du nombre de commandes, une plus grande variété de produits et des délais de livraison toujours plus courts, tandis que la marge d'erreur tend vers zéro.

Charge structurelle plutôt qu'un goulot d'étranglement temporaire

La pénurie de main-d'œuvre qualifiée dans la logistique d'entrepôt n'est plus un phénomène saisonnier, mais un problème structurel du secteur. Selon les statistiques de l'IAB, plus de 60 000 postes en logistique d'entrepôt restaient vacants en Allemagne en 2025, une augmentation significative par rapport aux années précédentes. À titre de comparaison, au quatrième trimestre 2024, environ 45 % des entreprises d'entreposage interrogées déclaraient que leurs activités étaient actuellement entravées par une pénurie de personnel qualifié, alors que ce chiffre était inférieur à 10 % au début de l'enquête en 2009. Bien que la pénurie se soit légèrement atténuée par rapport à son pic récent, elle demeure à un niveau historiquement élevé.

Cela s'explique par une combinaison de facteurs difficiles à résoudre à court terme. Environ un tiers des travailleurs de la logistique ont déjà plus de 50 ans, tandis que les jeunes actifs privilégient de plus en plus les études supérieures aux formations professionnelles en entreposage ou en transport de marchandises. À cela s'ajoutent des tâches physiquement exigeantes, le travail posté et des salaires inférieurs à ceux d'autres secteurs, ce qui réduit encore l'attractivité du travail en entrepôt. Si une majorité de professionnels de la logistique (63,3 %) estiment que les reconversions professionnelles en provenance d'autres secteurs pourraient au moins partiellement atténuer la pénurie, cet effet seul ne suffit pas à combler le déficit structurel.

Cette combinaison d'une demande croissante et d'une main-d'œuvre de plus en plus rare crée précisément le conflit d'objectifs que de nombreux responsables d'exploitation connaissent bien : la productivité et la précision doivent augmenter, tandis que les ressources nécessaires pour atteindre ces objectifs se raréfient. Les fluctuations de la performance de la préparation des commandes, dues par exemple aux arrêts maladie, à un fort taux de rotation du personnel ou aux pics saisonniers, entraînent par conséquent des retards qui impactent directement la perception du client.

La robotique comme solution à un problème de processus, et non comme une fin en soi

C’est là qu’intervient une nouvelle génération de robots de prélèvement dotés d’IA, fondamentalement différente des solutions d’automatisation rigides et traditionnelles. Les robots de prélèvement précédents nécessitaient une programmation complexe et des points de préhension fixes pour chaque nouveau produit, ce qui les rendait inadaptés aux assortiments très variés, typiques du secteur de l’épicerie en ligne. Les systèmes modernes, quant à eux, utilisent le traitement d’images tridimensionnelles combiné à des algorithmes d’apprentissage profond pré-entraînés pour reconnaître et saisir les articles indépendamment de leur forme, de leur taille, de leur transparence ou de leur texture, sans nécessiter d’apprentissage spécifique pour chaque produit.

Un exemple frappant nous vient du spécialiste suisse de la quincaillerie OPO Oeschger, qui a délibérément opté pour une approche inverse lors de l'intégration d'une solution de préparation de commandes assistée par l'IA : au lieu d'adapter l'entrepôt au robot, c'est le robot qui a été adapté à l'entrepôt existant. Le robot de préparation de commandes a été intégré directement à un poste de travail existant et prend en charge les étapes auparavant réalisées manuellement : retirer les tapis antidérapants des conteneurs de destination, récupérer les articles nécessaires dans les conteneurs d'origine et les placer dans le carton d'expédition avant que le système de convoyage existant ne prenne le relais pour le flux continu des marchandises. L'intelligence artificielle reconnaît automatiquement les articles et détermine comment les placer et les empiler dans le conteneur de destination.

Cette approche d'intégration est cruciale sur le plan économique car elle réfute l'idée largement répandue selon laquelle l'automatisation nécessite inévitablement une refonte complète de l'infrastructure de l'entrepôt. Les systèmes robotisés peuvent de plus en plus être intégrés aux postes de préparation de commandes, aux convoyeurs et aux systèmes de stockage existants, tels qu'AutoStore, sans exiger une refonte totale de l'installation. Cela réduit considérablement les coûts d'investissement, permettant aux opérateurs d'introduire l'automatisation progressivement plutôt que de manière perturbatrice.

Comment cette technologie a fait ses preuves en pratique

Les avantages de ces systèmes sont particulièrement visibles lors d'un déploiement opérationnel à grande échelle. Le groupe Rohlik, qui exploite les plateformes de vente de produits alimentaires en ligne Knuspr et Gurkerl, a étendu son déploiement à 24 robots de préparation de commandes pilotés par intelligence artificielle dans son centre logistique berlinois de Schönefeld, après l'introduction initiale d'un seul robot sur le site de Schönefeld. Ces robots préparent désormais les commandes dans les centres de distribution de Berlin et de Vienne, et d'autres sites, comme Francfort, devraient suivre dans les prochains mois. L'entreprise prévoit même d'étendre son parc à une centaine de robots à terme. Ces robots prennent en charge l'une des dernières étapes manuelles des opérations d'entrepôt : la manipulation et l'emballage précis des produits, aussi bien en environnement réfrigéré qu'à température ambiante.

Le responsable du pôle Automatisation et Expansion chez Rohlik souligne que ce programme de robotique a été conçu dès le départ pour transformer en profondeur la livraison de produits alimentaires. Son déploiement simultané sur plusieurs marchés jette les bases de l'avenir de la logistique automatisée dans le secteur du e-commerce alimentaire. Des effets similaires sont observables en dehors du secteur alimentaire. Dans une usine de fabrication à la commande ayant adopté une approche de processus intralogistique pilotée par l'IA, le délai de livraison global a diminué de 84 % et le délai entre la commande et l'expédition de 77 %. Dans un autre cas documenté, le taux d'erreur a baissé de 68 % et la productivité a progressé de façon significative, l'ensemble du processus de préparation de commandes ayant été converti en une seule semaine.

Les fournisseurs de solutions d'automatisation établis du secteur de la construction mécanique investissent également ce domaine. Siemens, en collaboration avec le spécialiste de l'intralogistique Mecalux, a développé un logiciel de traitement d'images assisté par l'IA, baptisé Simatic Robot Pick AI, qui permet aux robots de saisir tout objet, quelles que soient sa forme et sa taille, et ainsi de réaliser des systèmes à haut débit pouvant effectuer jusqu'à 1 000 opérations de prélèvement par heure, 24 h/24 et 7 j/7. Dans le cadre d'une autre collaboration, Siemens, Universal Robots et le fabricant de caméras Zivid ont combiné leurs technologies respectives pour détecter avec fiabilité même les objets transparents et translucides, ce qui représentait auparavant un défi technique majeur, notamment pour les emballages en verre ou en film transparent.

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De l'automate rigide au système d'apprentissage

D'un point de vue économique, l'avancée décisive de cette génération technologique ne réside pas seulement dans l'automatisation elle-même, mais dans le passage d'une automatisation basée sur des règles à une automatisation apprenante. Les classifications industrielles distinguent désormais plusieurs étapes de développement de l'automatisation de la préparation de commandes, allant des systèmes semi-automatisés simples avec traitement d'images et lecture de codes-barres fixes, aux robots largement autonomes, jusqu'à la préparation de commandes par robots intelligents et apprenants, actuellement considérée comme l'étape la plus avancée. À ce niveau supérieur, la capacité du robot à s'améliorer continuellement est essentielle, permettant au système de fonctionner non seulement de manière autonome, mais aussi de manière adaptative et auto-optimisée.

Ce module d'apprentissage résout un problème économique majeur des générations précédentes d'automatisation : leur manque d'évolutivité face à l'évolution ou à l'expansion des gammes de produits. Grâce aux systèmes dotés de capacités d'IA pré-entraînées, il n'est plus nécessaire d'entraîner individuellement les nouveaux produits, car les capacités sous-jacentes couvrent déjà un large éventail d'objets. Ceci est particulièrement important pour les secteurs aux gammes de produits très dynamiques, tels que l'industrie pharmaceutique, la mode, le commerce électronique et le traitement des retours. Un robot mobile autonome, qui se déplace dans les allées de l'entrepôt avec un chariot comme un humain, prélevant et regroupant les commandes, a déjà été entraîné sur plus d'un milliard de prélèvements. L'apprentissage automatique améliore sa précision à chaque prélèvement, tandis qu'un poste de préparation de commandes complémentaire pour les articles lourds ou difficiles d'accès garantit une fiabilité de prélèvement constante de 100 %.

De plus, ces systèmes ne nécessitent aucune infrastructure fixe comme des rayonnages ou des convoyeurs et fonctionnent avec des étagères et des conteneurs standard, permettant un déploiement rapide et une automatisation complète de la chaîne d'approvisionnement sans modifier fondamentalement les processus logistiques existants. Cette approche d'infrastructure légère diffère considérablement des systèmes de stockage cubiques ou des solutions de navette, qui requièrent des structures en grille fixes, et offre ainsi aux opérateurs une flexibilité bien plus grande pour l'automatisation progressive de leurs installations existantes.

Le facteur humain demeure central

Malgré des avancées technologiques impressionnantes, le recours à la robotique basée sur l'IA ne signifie en aucun cas la disparition totale du travail humain dans les entrepôts. Au contraire, un modèle hybride se dessine de plus en plus, dans lequel les robots prennent en charge de manière fiable et sans effort les tâches de préparation de commandes standardisées, répétitives ou exigeantes sur le plan ergonomique, tandis que les employés sont déchargés de ces tâches et peuvent se concentrer sur les cas exceptionnels, le contrôle qualité ou la gestion globale des processus. Cette division du travail s'avère particulièrement précieuse face à la pénurie actuelle de main-d'œuvre qualifiée, car elle permet d'affecter les ressources humaines existantes aux tâches qui requièrent véritablement le jugement humain.

D'un point de vue économique, cette évolution peut également être perçue comme une réponse aux changements démographiques. Face à une population active où un tiers des salariés ont plus de 50 ans et où le nombre de jeunes entrant sur le marché du travail diminue sans cesse, l'automatisation des tâches répétitives et pénibles apparaît moins comme une menace pour l'emploi que comme une solution nécessaire pour pallier un goulot d'étranglement structurel qui ne peut être résolu par le seul recrutement. Ce lien est également clairement établi du point de vue des fournisseurs : les effets de la pénurie de main-d'œuvre pourraient être atténués par des robots de préparation de commandes pilotés par l'IA, tout en améliorant l'efficacité opérationnelle des entrepôts.

Évaluation économique de l'investissement par rapport au bénéfice

Lors de l'introduction de tels systèmes, la question commerciale centrale concerne moins la faisabilité technique, désormais largement maîtrisée, que le calcul économique au cas par cas. Point essentiel, les solutions robotiques modernes basées sur l'IA peuvent être intégrées aux postes de préparation de commandes existants, évitant ainsi l'installation d'un système entièrement nouveau. Ceci raccourcit considérablement la période d'amortissement par rapport aux investissements traditionnels de grande envergure dans les systèmes de stockage automatisés. Pour les opérateurs disposant déjà de convoyeurs ou de systèmes AutoStore, cela signifie que la dernière étape, auparavant manuelle, peut être modernisée sans interrompre le flux de marchandises.

Parallèlement, les gains d'efficacité constatés démontrent l'important effet de levier économique. Une réduction de 68 % du taux d'erreur, associée à une augmentation de la productivité à deux chiffres dès la première semaine de mise en œuvre, représente une performance quasi impossible à atteindre avec les méthodes d'optimisation traditionnelles. De plus, un débit pouvant atteindre 1 000 préparations de commandes par heure en fonctionnement continu 24 h/24 et 7 j/7 illustre que ces systèmes compensent non seulement les pénuries de personnel, mais peuvent également générer des capacités supplémentaires, essentielles pour gérer les pics de demande de livraison le jour même et ultra-rapide.

Il est toutefois important de noter que toutes les gammes de produits et toutes les structures d'entrepôt ne se prêtent pas aussi bien à la robotisation. Les systèmes reposant sur des points de préhension fixes et des objets pré-structurés offrent moins de flexibilité que les solutions adaptatives et apprenantes. Par conséquent, le choix du niveau d'automatisation approprié dépend de la gamme de produits, du volume de commandes et de l'infrastructure existante. Les entreprises qui investissent prématurément dans des systèmes inadaptés risquent de ne pas réaliser les gains d'efficacité escomptés et, au contraire, d'introduire une complexité supplémentaire dans leurs processus.

Le paysage de l'épanouissement des années à venir

La combinaison d'une pénurie structurelle de main-d'œuvre qualifiée, de coûts d'exploitation croissants et d'attentes clients toujours plus fortes, privilégiant la livraison le jour même, voire le lendemain, fait de l'automatisation de la préparation de commandes l'un des investissements les plus urgents du secteur de la logistique dans les années à venir. L'intelligence artificielle en logistique évolue progressivement : d'un simple projet d'automatisation, elle devient une discipline de processus globale, pilotée par l'IA, intégrant la sécurité, la qualité des données et la conformité des processus. Fini les solutions isolées et autonomes ! Des instituts de recherche comme l'Institut Fraunhofer pour les flux de matières et la logistique soulignent également que l'optimisation des emplacements de stockage par l'IA, l'identification automatique des supports de charge et le transfert des processus robotiques simulés vers des environnements réels sont de plus en plus complémentaires pour permettre une planification proactive et optimiser l'efficacité.

Pour les opérateurs qui hésitent encore à investir dans la robotique de préparation de commandes basée sur l'IA, le marché offre déjà des points de repère fiables : de l'intégration ciblée dans un poste de travail unique au déploiement à grande échelle de plusieurs robots, voire de centaines, dans plusieurs pays. La question cruciale n'est donc plus de savoir si l'intelligence artificielle va transformer la préparation de commandes, mais plutôt à quelle vitesse les entreprises peuvent tirer parti de cette transformation avant que l'écart avec leurs concurrents déjà automatisés ne devienne trop important.

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