Le MIT Intelligent Logistics Systems Lab étudie de nouvelles façons de mettre l’IA au service de la planification logistique et de la gestion des stocks
Dans le cadre du Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026, le directeur du MIT Intelligent Logistics Systems Lab, Matthias Winkenbach, a fait une démonstration des capacités de GENESIS, un simulateur doté de l’IA qui permet d’optimiser la répartition des stocks entre les différents entrepôts d’un réseau logistique.
GENESIS est l’un des derniers résultats des travaux de recherche menés conjointement entre Mecalux et le Center for Transportation and Logistics du MIT. Cette collaboration est axée sur l’automatisation d’entrepôts, la gestion des stocks, l’optimisation opérationnelle et la coordination entre les personnes et les systèmes robotisés.
« Les entreprises qui gèrent un vaste réseau d’entrepôts ou de centres de distribution sont confrontées à des décisions importantes : quels produits stocker, où et en quelle quantité, mais aussi depuis quel site traiter chaque commande. Jusqu’à présent, la planification des stocks et la préparation des commandes étaient abordées séparément. C’est précisément pour intégrer ces deux processus en une seule solution que GENESIS a été créé », a expliqué Matthias Winkenbach lors de la conférence organisée par Gartner. S’appuyant sur des modèles avancés de machine learning, cette solution permet de calculer le niveau de stock optimal pour chaque entrepôt et de déterminer le moment opportun pour le réapprovisionnement.
Selon Matthias Winkenbach, GENESIS s’appuie sur un algorithme d’intelligence artificielle capable d’analyser des milliers de scénarios en quelques minutes, ce qui aurait auparavant nécessité des jours, voire des semaines, de travaux manuels. GENESIS dispose également d’un grand modèle de langage facilitant l’interprétation des résultats et la compréhension des recommandations formulées par le système. Selon le chercheur du MIT, « l’outil ne se limite pas à analyser des données – il peut aussi expliquer de manière compréhensible les raisons à l’origine de certaines décisions relatives aux stocks ».
L’IA confirme sa place dans le secteur de la logistique
Lors de la conférence, Matthias Winkenbach a souligné que l’intelligence artificielle dépasse désormais le stade expérimental pour s’imposer comme une technologie offrant des applications concrètes dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Selon l’expert, l’essor de ces solutions s’explique par la complexité croissante de la logistique, due notamment aux exigences plus fortes des consommateurs, aux perturbations géopolitiques persistantes et à la nécessité de concilier des objectifs tels que le coût, la rapidité et la durabilité.
Le directeur du MIT Intelligent Logistics Systems Lab s’est appuyé sur les résultats d’une enquête menée en collaboration avec Mecalux. Celle-ci révèle que 83 % des entreprises interrogées ont augmenté leur utilisation des technologies d’IA et de machine learning au cours des douze derniers mois. Pour Matthias Winkenbach, cette évolution montre que les projets pilotes sont désormais intégrés dans les opérations quotidiennes. « L’IA n’est pas là pour remplacer les outils de planification logistique existants, mais pour les améliorer » a-t-il ajouté.
L’avenir de l’IA dans la supply chain
À l’occasion du Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026, Matthias Winkenbach a fait remarquer que bon nombre des applications actuelles de l’IA en entrepôt restent axées sur des problèmes très spécifiques et isolés. Selon lui, il faut s’orienter vers des outils capables d’intégrer différentes décisions liées à la supply chain au sein d’un même système d’intelligence.
Le chercheur du MIT a mis en avant le potentiel des agents intelligents à se coordonner les uns avec les autres. « Les entreprises développent des modèles spécialisés capables de résoudre des problèmes concrets et de travailler en coordination », a déclaré Matthias Winkenbach. « Le but est de mettre au point une intelligence capable d’optimiser la chaîne logistique de bout en bout. Voilà ce que nous nous efforçons de réaliser avec Mecalux ».