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Nos articles de blog
Plutôt qu’un assistant conversationnel, l’éditeur spécialiste des solveurs d’optimisation pour le transport et la logistique a choisi d’intégrer l’IA au cœur de sa plateforme, sur l’ensemble du cycle de planification. Le solveur d’optimisation reste seul garant du calcul du plan et de sa qualité mathématique.
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Guide pratique : optimiser les plans de transport des enseignes du retail
L'optimisation du transport dans le retail non alimentaire consiste à décider, à l'aide d'un solveur mathématique, quelles commandes livrer à chaque magasin, quel jour, dans quel camion et selon quel plan de chargement, au moindre coût. Elle concerne les enseignes de bricolage, d'ameublement, d'équipement de la maison, de sport ou encore de discount, dont les flux combinent produits volumineux, colis hétérogènes et fortes saisonnalités.
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Optimisation des plans de transport pour 3PL et transporteurs : pourquoi choisir le solveur Atoptima
L'optimisation des plans de transport consiste à utiliser un solveur mathématique pour affecter chaque ordre de transport au bon véhicule, au bon conducteur et au bon créneau, au moindre coût. Le plan obtenu respecte l'ensemble des contraintes d'un prestataire logistique : engagements de service de chaque client, fenêtres de livraison, temps de conduite, capacités des véhicules et des hubs, recours à la sous-traitance. Pour un 3PL ou un transporteur, l'enjeu est considérable : avec une marge nette de 2%, réduire les coûts d'exploitation de seulement 1% augmente le résultat d'environ 50%.
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Guide pratique : l'optimisation du transport en camion-citerne et multi-compartiments
L'optimisation du transport en camion-citerne consiste à affecter chaque produit au bon compartiment, puis à construire des tournées qui respectent capacités, compatibilités, nettoyage, fenêtres horaires et réglementation. Elle concerne la collecte de lait, la livraison de carburants et de fioul, les produits chimiques, les liquides alimentaires, les pulvérulents (ciment, farine, aliments du bétail) ou encore les gaz liquéfiés.
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Optimisation des tournées de collecte de déchets : le guide complet
L'optimisation des tournées de collecte de déchets consiste à construire, à l'aide d'un solveur mathématique, le plan de collecte le moins coûteux qui respecte l'ensemble des contraintes réelles du service. Elle concerne aussi bien les déchets ménagers, collectés pour le compte des collectivités, que les déchets d'activités économiques (DAE) des industriels, commerces, chantiers et établissements de santé : flux multiples, capacité des bennes, vidages à l'exutoire, fréquences, créneaux d'accès aux sites clients, sécurité des équipages et accessibilité des voies.
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Atoptima intègre un agent IA au cœur de son interface Galia, en amont et en aval de son solveur
Atoptima, spécialiste des solveurs d'optimisation appliqués à la supply chain, enrichit Galia, sa plateforme d'optimisation du transport, d'un agent IA. Pas un chatbot de plus : l'agent communique directement avec le solveur au cœur du système, pour améliorer la prise de décision. Les experts métier peuvent ainsi préparer leurs données, piloter le moteur d'optimisation, réagir aux aléas et analyser une solution dix fois plus vite, le tout en langage métier. L'IA intervient en amont et en aval du solveur, sans jamais le remplacer : c'est lui qui garantit le respect des contraintes et la qualité mathématique du plan.
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Optimisation des tournées en grande distribution : pourquoi les leaders européens choisissent Atoptima
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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Pourquoi l'optimisation des plans de transport est devenue un levier stratégique de réduction des coûts
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 en supply chain : les tendances technologiques du Baromètre 2026
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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Les défis de la planification transport en grande distribution
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.
Infographie
Quelles sont les tendances de l’IA en Supply Chain pour 2026 ?
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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Planification transport et chargement de camions : l’intérêt d’une approche tout-en-un
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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Peak Season : les bons outils d’IA pour assurer agilité et scalabilité
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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Optimisation du transport de bout-en-bout : first/middle/last-mile
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’intelligence 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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FAQ : Tout savoir sur l'optimisation des plans de transport et tournées
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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Pourquoi s’équiper d’un solveur d'optimisation de tournées ?
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'intelligence décisionnelle pour la planification du transport. Découvrez cinq raisons essentielles d’adopter un logiciel d’optimisation de tournées.
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Comment bien choisir son solveur d'optimisation du transport ?
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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Comment optimiser les flux grâce aux mathématiques ?
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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La deeptech Atoptima : l’optimisation mathématique au service d’une logistique durable
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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TMS et Solveurs d’optimisation : différences et complémentarités
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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Planification du transport : Qui peut bénéficier du potentiel de l’intelligence décisionnelle ?
Face aux enjeux croissants de performance, de durabilité et de compétitivité, l’intelligence 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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L’IA décisionnelle en Supply Chain : quelle valeur ajoutée ?
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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Atoptima au Gala des Directeurs Supply Chain 2024
« L'usage de l'IA en Supply Chain est multi-forme : estimation, simulation, alerting, décision. Ce dernier usage, l'intelligence 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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L’IA décisionnelle en Supply Chain : impact et implémentation
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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Retour sur l'édition 2024 du SITL
« 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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6 idées reçues sur les logiciels d'optimisation
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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Interview d'Atoptima pour la French Tech Box
« 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 s’équipe des logiciels d’optimisation d’Atoptima pour organiser ses services logistique et transport auprès de la grande distribution
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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Comment optimiser la palettisation et le chargement pour le transport de marchandises ?
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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Avez-vous les bons outils pour optimiser la planification de vos opérations ?
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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Comment automatiser la planification de vos opérations grâce à l'optimisation ?
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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Digital Twin et Modeling Twin : même logique, différents objectifs
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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L’IA au service d’une Green Supply Chain
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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Atoptima optimise la logistique grâce aux mathématiques
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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Atoptima: Startup of the month by SCM Startups
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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Quelles contraintes liées à ma flotte de véhicules peuvent-être traitées par les logiciels d’optimisation des tournées ?
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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Soutenues par l’ADEME, Atoptima et AppliColis construisent un système de logistique urbaine innovant, technologique et vertueux
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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Quatre bénéfices qui montrent en quoi les technologies d’optimisation sont déterminantes pour toute organisation
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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L’optimisation : levier majeur de la synchronisation de la Supply Chain
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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Digitalisation de la Supply Chain : tendances et enjeux
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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Comment tirer profit de la souplesse des contraintes aux sites de collecte et de livraison pour réduire ses coûts de transport ?
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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Quels apports des logiciels d’optimisation en Supply Chain ?
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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Du laboratoire de recherche à l’éditeur de logiciels DeepTech
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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Choisir la bonne approche pour mettre en oeuvre des outils d’optimisation dans votre organisation
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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Comment réduire votre empreinte environnementale avec des technologies d’optimisation ?
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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Comment optimiser le picking et le slotting en entrepôt grâce à l'intelligence artificielle ?
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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Optimisation Mathématique VS Machine Learning : Comment choisir son outil d'IA d’aide à la décision ?
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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Comment améliorer la prise de décision grâce à l’analyse prescriptive ?
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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Comment les logiciels de planification de tournées traitent-ils les contraintes liées aux missions à effectuer ?
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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L'éditeur de logiciels d'optimisation Atoptima lève 1,2M d’euros
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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