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Le monde se divise en deux catégories : ceux qui ont intégré l’IA, et ceux qui piétinent. En reprenant avec un brin de cynisme une réplique culte de Clint Eastwood, l’on peut aisément se rendre compte que l’IA, qui n’était encore il y a quelques années qu’une fantasmagorie, devient un véritable must-have, particulièrement en Supply Chain.Souvent galvaudée et pas toujours si « intelligente » que ça, l’Intelligence Artificielle en Supply Chain mérite d’être décortiquée, démystifiée, pour ensuite être exploitée efficacement.Alors quelle IA choisir, pour quel impact, et comment l’implémenter concrètement ?


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L'optimisation des tournées de distribution consiste à construire, à l'aide d'un solveur mathématique, le plan de transport le moins coûteux respectant l'ensemble des contraintes réelles d'une enseigne de grande distribution : créneaux de réception magasins, tri-température, schémas de transport multi-dépôts, temps de conduite réglementaires, congestion aux quais...

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Prix de l'énergie sous tension, tensions géopolitiques qui perturbent les routes commerciales, pénurie de chauffeurs et de capacités : les directions transport n'ont plus beaucoup de marge de manœuvre, et les leviers traditionnels de réduction des coûts montrent leurs limites. Dans cet environnement, l'optimisation des plans de transport s'impose comme une alternative plus durable que la simple négociation tarifaire.

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L'IA devient un puissant levier de transformation des supply chains. Automatisation, décisions en temps réel, performance accrue : les entreprises qui l'industrialisent prennent déjà une longueur d'avance. C'est le constat principal du Baromètre 2026 des tendances technologiques en supply chain, publié par France Supply Chain et BearingPoint. Retour sur les chiffres clés — et sur ce qu'ils disent de la maturité réelle des entreprises.

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La grande distribution fonctionne en flux tendu : les volumes fluctuent sans cesse, les produits doivent rester frais, les promotions s’enchaînent et chaque magasin a ses propres contraintes. Lors de la planification des approvisionnements de points de vente, une contrainte ignorée se traduit immédiatement par des coûts supplémentaires, des retards, des quais saturés ou des kilomètres à vide.

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Découvrez les tendances majeures de l’IA en supply chain pour 2026, et les cas d’application concrets à intégrer dans votre planification du transport et des entrepôts.

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L’optimisation du chargement de camions est bien loin d’être la « cerise sur le gâteau ». Il ne s’agit pas seulement d’un jeu de Tetris pour un camion donné. L’enjeu se situe bien amont : l’optimisation des chargements est au service de l’optimisation des tournées. Elle permet d’aller significativement plus loin dans l’amélioration de la performance transport. Elle offre également de nombreux autres bénéfices : meilleurs taux de remplissage, pas de reste à quai, bonne répartition de charge, meilleure gestion des priorités, favoriser l’upsell… Alors comment combiner plans de transport et plans de chargement pour améliorer l’efficacité globale du transport ?

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Chaque année, la Peak Season représente un défi colossal pour les acteurs du transport et de la distribution. L’explosion des volumes met sous pression les ressources, les délais et la qualité de service. Pour les organisations, il devient vital de planifier vite, bien, et dans l’incertitude.

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La planification du transport est encore trop souvent faîte de manière silotée : un plan pour la ramasse fournisseurs, un autre pour les transferts inter-hubs et encore un autre pour la livraison finale. Conséquences : des camions à moitié vides, des surstocks / ruptures, des délais rallongés, des chaînes d’approvisionnement rigides, et donc des surcoûts logistiques et une empreinte carbone élevée... Dans un contexte de pression économique et environnementale, cette vision fragmentée ne suffit plus. Les progrès de l’IA décisionnelle ont permis la démocratisation de moteurs d’optimisation avancés permettant d’offrir une optimisation globale du transport de bout-en-bout.

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30% d’économies, 20% de CO2 en moins, des plans de transport complexes générés en quelques secondes… L’optimisation du transport n’a jamais été aussi accessible — à condition de choisir les outils adaptés à vos spécificités métier. Découvrez l'essentiel sur les solveurs d'optimisation du transport dans cet article.

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Chaque jour, des milliers de kilomètres sont parcourus inutilement, des véhicules roulent à moitié vides et un temps précieux est gaspillé dans des tâches chronophages… Alors qu'un système de gestion du transport ou des livraisons (TMS, DMS) peut apporter des gains de productivité de 5 à 10%, un solveur d’optimisation de tournées permet d'atteindre jusqu'à 40% de réduction des coûts de transport grâce à l'IA décisionnelle pour la planification du transport. Découvrez cinq raisons essentielles d’adopter un logiciel d’optimisation de tournées.

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Les solveurs d’optimisation sont aujourd’hui des leviers incontournables pour améliorer l’efficacité opérationnelle en supply chain, que ce soit pour réduire les coûts, minimiser l'empreinte écologique, ou plus globalement mieux maîtriser et organiser l'utilisation des ressources. Mais comment choisir la bonne solution parmi tous les outils disponibles ? Quels critères privilégier pour un logiciel de planification réellement efficace et adapté à tous vos besoins ?

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En utilisant des modèles mathématiques, la start-up bordelaise Atoptima optimise les différents flux logistiques : trajets des camions, remplissages des conteneurs, etc. L’objectif ? Réduire les émissions carbone du secteur et augmenter la productivité.

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Atoptima est une start-up deeptech dont l'objectif est de transformer la gestion des ressources et des flux logistiques pour améliorer l’efficacité et réduire l’impact environnemental. Lauréate de plusieurs concours d’innovation, dont le prestigieux prix i-Nov 2024, Atoptima s’impose comme un acteur clé dans la planification intelligente des opérations.

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Alors que la stratégie nationale bas-carbone (SNBC)* a fixé un objectif de 28% de réduction des émissions de GES du transport pour 2030, le choix et l’utilisation d’outils performants pour une planification optimale sont plus que jamais une priorité. Entre Transportation Management System (TMS) et solveur d’optimisation, la frontière est parfois floue. Pilotage, tracking, aide à la décision, planification, optimisation des tournées de véhicules… quelles sont les spécificités de chaque outil et en quoi sont-ils complémentaires ?

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Face aux enjeux croissants de performance, de durabilité et de compétitivité, l’IA décisionnelle est une précieuse alliée pour optimiser la planification du transport. Quel que soit votre mode d’organisation et de gestion du transport, les solveurs d’optimisation offrent de belles marges d’amélioration de votre performance opérationnelle.

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Ce guide pratique vous donne les clés pour réussir l’implémentation d’outils d’IA en Supply Chain. Découvrez comment l'intelligence artificielle transforme la prise de décisions stratégiques, tactiques et opérationnelles, et les étapes concrètes pour l'intégrer à votre stratégie d'entreprise.

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« L'usage de l'IA en Supply Chain est multi-forme : estimation, simulation, alerting, décision. Ce dernier usage, l'IA décisionnelle est très peu répandu, alors que c'est celui qui a le plus d'impact économique et écologique. » Découvrez l'interview d'Adrien Duruisseau au Gala des Directeurs Supply Chain 2024.

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« Atoptima permet de passer de la digitalisation à l’optimisation en boostant la performance opérationnelle et en décarbonant la supply chain. » Découvrez l’interview d’Eva Payet, lors du Salon International du Transport et de la Logistique !

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Dans le monde complexe et en constante évolution des logiciels, de nombreux mythes persistent, et en particulier concernant les moteurs d’optimisation des opérations. En tant qu'experts en optimisation mathématique, nous allons déconstruire six idées reçues récurrentes afin de déchiffrer ces puissants outils d’aide à la décision et vous permettre d’en tirer le meilleur parti.

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« On est à la fois une DeepTech mais aussi à impact, dans le sens où on fait plus et mieux avec moins. Avec des ressources limitées, on les réorganise, on revoit le plan d’affectation des ressources pour en faire un meilleur usage ». Découvrez l'interview d'Adrien Duruisseau, pour La French Tech Box !

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Logtran, leader de l’acheminement de biens de grande consommation en Outre-mer, met en oeuvre une optimisation unique de sa logistique de distribution et prévoit 20% de réduction de ses coûts de transport en s’appuyant sur la solution d’Atoptima, éditeur de logiciels d'aide à la décision accompagné par Unitec.

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Les logiciels d’optimisation du packing sont conçus pour simplifier, automatiser et optimiser vos problèmes de palettisation, de plans de chargement et même de plans de découpe. Ils visent à prendre les meilleures décisions d’affectation et de positionnement des ressources afin de réduire les coûts de transport et améliorer la productivité de vos équipes.

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Trois principales façons d'organiser la planification des opérations sont couramment observées dans les équipes Supply Chain et Opérations des entreprises. Quelles sont ces 3 pratiques et comment peuvent-elles être améliorées ?

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Les directions des opérations et supply chains subissent des incertitudes toujours plus fortes : crise énergétique, réorganisation des flux, inflation règlementaire, pression concurrentielle... Pour répondre à ces défis majeurs, les outils logiciels d’aide à la décision sont devenus incontournables.

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Avec la complexité croissante des systèmes et processus organisationnels, il devient de plus en plus difficile de prendre des décisions métier éclairées. Les digital twins ou jumeaux numériques ont été une solution pour de nombreuses entreprises, en offrant la possibilité de simuler l'impact de scénarios métier et d'anticiper les possibles comportements futurs d'un système. Mais les digital twins sont coûteux à construire et ne produisent généralement pas de décision en soi. Il est donc nécessaire de se plonger dans leur mécanisme pour comprendre s'ils répondent à vos réels besoins.

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Les multiples crises ont révélé l’importance de la chaîne logistique, filière stratégique et essentielle pour répondre aux attentes croissantes des consommateurs et rendre l’économie plus performante. Pour faire face à ces enjeux ainsi qu’aux besoins de résilience et de durabilité, les technologies d’intelligence artificielle se sont révélées cruciales pour rationaliser l’utilisation des ressources, que ce soit pour réduire les coûts de transport ou décarboner la supply chain. Comment réorganiser les schémas logistiques et fluidifier les chaînes d’approvisionnement grâce à l’intelligence de l’optimisation ?

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La start-up bordelaise, lauréate du concours d’innovation i-Lab, développe une solution d’optimisation logistique sur mesure, fruit de plus de 25 années de recherche. Après avoir levé 1,2 million d’euros en 2021, elle accélère le déploiement de sa technologie.

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In this interview realized by Markus Börner for Supply Chain Management Startups, Adrien Duruisseau (Co-founder & COO) introduces Atoptima, an optimization software editor automating decision-making for operations planning problems.

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Dans un monde où l'efficacité logistique prime, l'optimisation des tournées de véhicules devient une pierre angulaire en supply chain. Les logiciels d'optimisation de tournées ne se limitent pas à tracer des itinéraires efficaces d'un point A à un point B ; ils adressent habilement une multitude de contraintes, transformant ainsi les défis logistiques en véritables opportunités stratégiques. Ces solutions innovantes permettent aux entreprises de conjuguer automatisation, performance et robustesse, en traitant efficacement les multiples contraintes liées à la gestion de flotte.

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Dans le cadre d’un appel à projets de l’ADEME, la plateforme AppliColis, experte de la livraison écologique urbaine, et la DeepTech Atoptima, éditeur de logiciels d’optimisation, développent un système centralisé d’organisation d’une logistique du dernier kilomètre douce, multimodale et intelligente.

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Dans tous les secteurs, les principaux défis de la gestion des opérations sont l'instabilité de la demande (67%), le risque de rupture d'approvisionnement (61%), le risque d'augmentation des coûts (48%) et l'empreinte environnementale (45%).* La prise de décision basée sur les données est devenue incontournable pour gérer ces problèmes de planification d’opérations volatils et à grande échelle.

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Les étapes cruciales de la supply chain agissent souvent comme des silos séparés, conduisant à une prise de décision myope et entraînant des surstocks / ruptures de stock, un gaspillage de ressources, des prix déconnectés pour corriger les erreurs et des mauvaises relations clients. La synchronisation de la supply chain est essentielle pour tendre vers une supply chain fluide et plus durable.

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D'après une récente étude menée par Infopro Digital Etudes auprès de 207 décideurs de l'industrie, cette infographie dévoile les tendances et les enjeux de la transformation digitale de la Supply Chain. La crise du Covid-19 a révélé un besoin crucial de s'équiper d'outils digitaux et de technologies d’aide à la décision pour une meilleure gestion des opérations et une Supply Chain fluide.

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Les logiciels d'optimisation des tournées jouent un rôle clé en exploitant les données relatives aux points clients, réduisant ainsi les coûts logistiques et améliorant la productivité des équipes. Cet article met en avant les contraintes relatives aux points clients, de la localisation des lieux de livraison et de collecte à la gestion des aléas en temps réel, pour rendre les opérations logistiques plus efficaces et vertueuses.

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Alors que l’instabilité de la demande (67%) et les risques de rupture d’approvisionnement (61%)* font partie des défis majeurs de la gestion des opérations, il devient crucial de s’équiper d’outils d’aide à la décision pour une Supply Chain résiliente, performante et durable.

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Après plus de 25 ans d'un éminent parcours académique en Recherche Opérationnelle et en Optimisation Combinatoire, François Vanderbeck a franchi le pas en co-fondant une start-up. Atoptima est une DeepTech créée pour apporter l'état de l'art des technologies d'optimisation pour la planification des opérations, répondant au besoin de gérer la vraie complexité des problèmes du terrain. Dans l'interview qui suit, François Vanderbeck — Directeur Scientifique et Président d'Atoptima — nous en dit plus sur son parcours et sa motivation pour cette transition professionnelle de chercheur à entrepreneur.

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Vous avez pris conscience des avantages significatifs que l'on peut tirer des outils d’aide à la décision, et en particulier de l'analyse prescriptive. Vous vous demandez maintenant comment mettre en œuvre de tels outils au sein de votre organisation.Traditionnellement, il existe deux types d'acteurs sur le marché qui pourraient vous proposer des solutions « d'optimisation ». Quelles sont leurs caractéristiques et lesquelles sont pertinentes pour votre problème spécifique ?

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Pour l'année 2021, Global Footprint Network* estime que l'empreinte écologique de l'humanité nécessiterait 1,7 Planète Terre pour satisfaire la biocapacité de la planète (la quantité de ressources écologiques que la Terre est capable de générer cette année-là). Utiliser les ressources de manière raisonnée est devenu un enjeu majeur. Les technologies d'optimisation mathématique peuvent contribuer à relever ces défis environnementaux en améliorant la prise de décision concernant l'affectation des ressources.

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Les technologies d’optimisation jouent un rôle clé pour booster les opérations d’affectation et de préparation de commandes en entrepôt. En automatisant ces processus, les entreprises peuvent augmenter la productivité de leurs pickers humains et améliorer leur qualité de vie au travail.

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L'optimisation mathématique et le machine learning sont deux principales technologies permettant d'une part, de générer des solutions pour des décisions complexes et d'autre part, de prédire des actions pour guider les décisions futures. Dans un récent article publié par Forbes, Edward Rothberg (PDG et co-fondateur de Gurobi) met en évidence 4 différences principales entre l'optimisation mathématique et le machine learning liées aux types d'analyse*, aux applications, à l'adaptabilité et à la maturité.

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L'optimisation de la supply chain et de la logistique, le yield management, la planification de la production ou la gestion de projet sont des cas bien connus qui peuvent tirer profit de l'analyse prescriptive. Mais les cas d’usage s'étendent à de très nombreuses situations de prise de décision basées sur des données avec un grand potentiel…

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Les logiciels de planification des tournées permettent de traiter toutes les caractéristiques spécifiques aux missions à effectuer en s’assurant du respect des créneaux et des spécificités de livraison et de collecte, tout en veillant à réduire les durées de trajets et à garantir une qualité de service optimale.

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La DeepTech Atoptima, qui conçoit et développe des modules d’optimisation pour la planification des tâches et des tournées de véhicules, annonce boucler son premier tour de table d’un montant de 1,2 million d’euros auprès d’Epopée Gestion, Bpifrance, ADEME et Région Nouvelle-Aquitaine.
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