C.H. Robinson veut automatiser la Supply Chain avec une IA en boucle fermée

C.H. Robinson annonce le déploiement du Lean AI Engineer, une technologie d’intelligence artificielle destinée aux clients de son activité 4PL Managed Solutions. Son objectif : analyser une chaîne d’approvisionnement mondiale, identifier les améliorations possibles et faire évoluer en continu les décisions opérationnelles.

Selon C.H. Robinson, l’outil peut examiner une chaîne logistique complète en 25 à 30 minutes, là où une analyse traditionnelle peut nécessiter jusqu’à quatre semaines. Surtout, il ne se limite pas à analyser les performances passées : il cherche à détecter les optimisations avant qu’une dégradation du service ne survienne.

Un système connecté avec le Lean AI Planner

Le Lean AI Engineer fonctionne avec le Lean AI Planner, lancé en 2025. Le Planner pilote les expéditions en temps réel grâce à plusieurs centaines d’agents IA, tandis que l’Engineer analyse les résultats, identifie les tendances et adapte les décisions futures. C.H. Robinson présente ainsi un système d’IA en « boucle fermée » : l’outil exécute les opérations, mesure leurs résultats, modifie sa logique et peut détecter puis corriger certains dysfonctionnements sans intervention humaine préalable.

Cette architecture vise à réduire la séparation traditionnelle entre les outils d’analyse, d’orchestration et d’exécution de la Supply Chain.

92 % des expéditions 4PL pourraient être automatisées

La technologie permettrait déjà de gérer de manière autonome 92 % des expéditions 4PL à l’échelle mondiale, sur les transports routier, maritime, aérien et ferroviaire. Le système intervient notamment dans la création des commandes, les appels d’offres, le routage, la livraison, la gestion des exceptions et le paiement des transporteurs. L’enjeu pour C.H. Robinson est donc de transférer directement dans la technologie une partie de l’expertise habituellement apportée par des équipes spécialisées.

Des économies identifiées automatiquement

Les premiers retours clients font apparaître des gains potentiels importants. Sur un premier cas, le passage d’un calendrier d’expédition variable à une fréquence hebdomadaire aurait permis d’envisager une réduction de 17 % des chargements sur vingt sites, pour une économie annuelle supérieure à 1 million de dollars.

Dans un autre cas, une réorganisation des flux permettant à un même enlèvement de desservir trois sites aurait conduit à une réduction potentielle de 81 % des chargements, avec une économie annoncée de 40 %.

La donnée comme principal carburant de l’IA

C.H. Robinson souligne toutefois que les performances de cette technologie reposent largement sur la qualité du contexte et des données disponibles. L’entreprise s’appuie sur 450 ingénieurs logiciels et data scientists pour développer une couche contextuelle propriétaire. Celle-ci intègre progressivement les connaissances issues des opérations de fret et de l’expérience de ses spécialistes : marchandises, procédures, sites d’enlèvement et de livraison, transporteurs, itinéraires ou encore niveau de risque accepté par le client.

L’ambition est ainsi de produire des recommandations adaptées à chaque chaîne logistique plutôt que des préconisations génériques.

Prochaine étape : anticiper les défaillances des transporteurs

Dans les prochaines semaines, C.H. Robinson prévoit d’étendre le déploiement du Lean AI Engineer à davantage de clients et d’élargir son champ d’analyse, notamment aux performances des transporteurs. L’IA doit surveiller leurs résultats sur différents itinéraires, modes de transport et clients afin de détecter les signes précurseurs d’une dégradation et de proposer des actions correctives avant qu’une rupture de service ne se produise.

L’entreprise entend ainsi faire évoluer la Supply Chain d’une logique où les données servent principalement à constater les problèmes vers un modèle dans lequel l’analyse, la décision et l’action sont réunies dans un même système automatisé.