Retour de FESPA 2026 : l’IA dans l’industrie du carton ondulé
Ecrit par Thomas Othax, CEO, Packitoo
En mai dernier, j’ai eu le privilège d’intervenir lors de la première édition de la Corrugated Conference à la FESPA 2026. On m’avait demandé d’aborder un sujet qui semblait simple sur le papier : l’IA comme solution pour accompagner l’automatisation et la digitalisation de l’industrie du carton ondulé. Mais en préparant mon intervention, j’ai réalisé que la vraie question n’était pas de savoir si l’IA est la solution — mais pourquoi, dans notre secteur industriel, nous avons encore besoin d’être convaincus que l’automatisation et la digitalisation importent. C’est donc par là que j’ai commencé.
Votre modèle opérationnel doit évoluer
Si vous gérez une cartonnerie ou un cartonnage aujourd’hui, les pressions ne sont pas théoriques. Compression des marges, hausse des coûts des matières premières, deviseurs, commerciaux et plus généralement experts seniors qui partent à la retraite en emportant avec eux trente ans de savoir-faire. En même temps, vous avez probablement deux commerciaux qui chiffrent le même dossier de deux façons différentes, avec des goulots d’étranglement à chaque validation. Il faut gérer des ressaisies manuelle de données entre des systèmes qui auraient dû communiquer entre eux depuis dix ans.
Dans un contexte où tout ce qui se passe à l’extérieur de nos murs s’accélère et où tout ce qui se passe à l’intérieur prend du temps, la réponse honnête à la question « peut-on attendre ? » est non. Ce cadrage est essentiel : si l’IA n’est qu’une couche à la mode posée sur des processus défaillants, elle va mettre la dysfonction à l’échelle, pas la résoudre. Le point de départ n’est pas l’IA — c’est la prise de conscience que votre modèle opérationnel doit évoluer.
Des règles au raisonnement, puis à l’action
Lorsque j’ai expliqué l’IA agentique sur scène, j’ai utilisé une analogie tirée de Matrix qui a fait écho dans la salle. Souvenez-vous de la scène où Néo sort de la Matrice, s’assied dans un fauteuil d’entraînement, et quelqu’un lui charge la compétence « kung fu ». Le personnage principal – dans sa matrice d’entrainement – déclare alors instantanément « Je connais le kung-fu ».
En simplifiant, c’est exactement ce que fait un *skill* pour un agent IA. Donnez lui le skill « designer structurel spécialisé en emballage ondulé », il se charge et l’Agent comprend désormais les qualités de carton, ce que sont l’ECT, la RCV, l’indice COBB, les contraintes de conditionnement et de palettisation etc… Il parle le même langage, comprend la physique qui justifie chaque choix de fabrication et applique cette logique à son propre ensemble de règles. Et quand vous chargez un *skill* différent — par exemple « expert en tarification », l’Agent devient quelqu’un d’autre, enrichissant au passage le socle de connaissances que vous avez initialement défini.
C’est ce que l’IA agentique apporte : la combinaison des automatisations (les workflows et les outils), du LLM (le raisonnement) et des *skills* (la connaissance métier). Ensemble, vous obtenez un agent qui comprend votre activité, exploite vos données et peut aller jusqu’à agir en votre nom.
Déployer l’IA dans le carton ondulé : un défi à part entière
C’est un cas classique de confusion entre corrélation et causalité, et c’est là, je crois, que la plupart des discours sectoriels se trompent. L’IA dans le carton ondulé, ce n’est pas l’IA dans la distribution ou la finance. Les contraintes sont tout aussi exigeantes, les variables sont différentes et le coût de l’erreur est plus élevé.
Dans un secteur qui fait face à un environnement réglementaire toujours plus contraignant, « presque bon » n’est pas suffisant. Un modèle généraliste sera capable d’élaborer facilement une réponse sur la composition d’un carton. Mais un Agent qui calcule légèrement mal la RCV pour la mise sur palette d’un emballage spécifiera le mauvais produit, ce qui se traduira par une non-conformité et risque de vous faire rater une commande client. Dans l’industrie du carton ondulé, « presque bon » est pire que de ne pas produire de réponse.
L’IA généraliste est un outil horizontal dans un monde de problèmes verticaux
Prenons un exemple concret. ChatGPT ne sait pas qu’un liner kraft écru 175 g sur cannelure B se comporte différemment à 85 % d’humidité et à 40 %. Il ne comprend pas que votre client accepte une tolérance de ±2 mm sur les dimensions intérieures, mais pas son concurrent. Une IA verticale conçue pour l’industrie de l’emballage ne parle pas seulement votre langage — elle connaît aussi le « comment » et le « pourquoi » d’un emballage construit de cette façon, et elle intègre les règles spécifiques à chaque client.
Comme je l’ai dit : l’IA ne répare pas les processus défaillants, elle les met à l’échelle. Donc, si votre devis transite par dix personnes, sur quatre systèmes différents, et se construit sur deux jours ouvrés, ajouter un agent dans ce même scénario ne produira qu’une version plus rapide de la même dysfonction. Les entreprises qui tirent une vraie valeur de l’IA sont celles qui ont d’abord repensé leurs workflows.
Le savoir vit en vous, dans votre équipe et dans notre secteur
Là où commence la vraie opportunité
Un récent article sur WhatTheyThink signé Pat McGrew et Ryan McAbee, l’exprime bien. Dans l’industrie de l’impression et de l’emballage, les gains IA les plus concrets ne se produisent pas en salle des machines — ils se produisent bien en amont. Là où les équipes commerciales, le service client, les estimateurs et l’administration transforment l’intention du client en réalité de production.
C’est exactement ce que nous construisons chez Packitoo. Des agents IA, chacun avec son propre rôle et sa propre fonction. Le premier est un analyste business qui complète l’équipe commerciale en détectant les opportunités dormantes et en préparant les réunions clients. Le deuxième est conçu comme un expert technique — le jumeau numérique de votre designer structurel senior. Le troisième est un stratège en tarification qui met en évidence les points de marge que vous laissez sur la table à chaque devis. L’assistant commercial devient le quatrième agent : il transforme un e-mail ou une pièce jointe en projet de devis. Et enfin, le chef de projet est le cinquième agent — il veille à ce que les délais et les validations restent sur les rails.
Ce que vous pouvez faire en tant que dirigeant dans le carton ondulé
J’ai conclu mon intervention avec un cadre simple, que vous pouvez commencer à bâtir dès maintenant. Le principe bien connu « écrire ce qu’on sait » s’applique pleinement ici. Vous pouvez apprendre en pratiquant, auditer vos processus et aligner l’IA sur votre stratégie. Dans les douze premiers mois, vous pouvez connecter des agents à vos données ERP et MIS en temps réel, déployer vos premiers cas d’usage avec des utilisateurs pilotes et construire des boucles de retour. Au-delà de cette première année, vous pouvez travailler à déployer les capacités agentiques à l’échelle des opérations et à ancrer le savoir institutionnel dans les systèmes — pas seulement dans la tête de vos collaborateurs.
Le risque le plus grand n’est pas l’échec. Le risque le plus grand, c’est de ne pas s’engager du tout.
Vous pouvez aussi revoir mon intervention à la FESPA en regardant cette vidéo.
Intéressé d’en savoir plus sur nos nouveaux Agents ?