Transport et logistique

Optimisation des tournées logistiques par IA : le cas Ageneau Group

Découvrez comment l’entreprise a optimisé ses tournées logistiques et multiplié son ROI par 10 grâce à des algorithmes sur-mesure.

Complexe•08 juin 2026•3 min

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Rédigé par Jean-Charles Rongère, mis à jour le 29 juin 2026

Expert chez Cross Data

summary icon En résumé

  • Planification logistique complexe (tournées + affectation conducteurs) avec contraintes réglementaires fortes
  • Développement de deux algorithmes pour optimiser trajets, remplissage et compatibilité conducteurs
  • Automatisation de la planification utilisée au quotidien par les exploitants
  • ROI multiplié par 10
  • Réduction des kilomètres à vide et du temps de planification
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Directeur Général et Directeur SI chez Ageneau Group

Arnaud Ageneau

Un effort de transmission et de pédagogie ainsi qu'une exigence forte sur la qualité. Merci pour l'ouverture à l'IA, les présentations et le travail.

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ROI multiplié par 10

Secteur

Entreprise

Ageneau Group

Région

Pays-de-la-Loire

Effectif

ETI

Maturité initiale

Débutant

Chiffre d'affaires

100 M€

Année de déploiement

2026

Secteur

Problématique et enjeux de l'entreprise

L’enjeu est double : optimiser le regroupement des commandes en tournées efficaces et garantir leur adéquation avec les conducteurs selon leurs compétences, disponibilités et contraintes réglementaires.

summary icon Optimiser les paramètres de production

summary icon Optimiser la gestion des flux et des plannings pour améliorer l'affectation des conducteurs

summary icon Optimiser sa rentabilité et proposer des conditions de travail améliorées à ses collaborateurs

summary icon Optimiser les trajets afin de mieux gérer ses ressources

Solution déployée

Deux algorithmes complémentaires ont été développés afin d’optimiser les opérations logistiques, l’un dédié au regroupement des commandes en tournées optimisées selon les itinéraires et le taux de remplissage des camions, l’autre à l’évaluation de la compatibilité entre conducteurs et tournées en tenant compte des compétences, des disponibilités et des contraintes réglementaires, aboutissant à un ROI multiplié par dix.

Niveau de complexité

Complexe

Fonctions concernées

Production et opérations

Impact

Transformation

Durée de mise en oeuvre

4 à 6 mois

Echelle de déploiement

Sur l'ensemble des flux de transport et planificateurs pour générer les tournées et les affectations conducteurs

Coût de mise en oeuvre

>100 K€ <200 K€

Coût récurrent (annuel)

N/A

Approche de mise en oeuvre

Make

Technologies et outils

Performance opérationnelle (optimisation de flux logistiques, etc)

summary icon Point d'attention

La modélisation des contraintes réglementaires propres au transport (temps de conduite, repos obligatoires, habilitations) est un point critique à recueillir exhaustivement en amont. La qualité des données de commandes et des référentiels conducteurs conditionne directement la performance des algorithmes.

Résultats

ROI multiplié par 10

grâce à l'IA déployée

Optimisation

du remplissage des camions, itinéraires et affection des conducteurs

Réduction significative

du temps de planification manuelle

summary icon Retour sur investissement

Le ROI est particulièrement élevé avec un facteur x10 grâce à l’optimisation simultanée des tournées, du remplissage et des ressources humaines. Les gains se matérialisent par une baisse des coûts logistiques (km à vide, temps de planification) et une amélioration globale de la rentabilité opérationnelle.
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Impact extra-financer

  • Réduction des kilomètres à vide
  • Amélioration des conditions de travail des planificateurs grâce à l'automatisation des tâches fastidieuses
  • Meilleure conformité réglementaire

Les audacieux de l'IA : 20 cas à fort impact à découvrir

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