Atoptima intègre un agent IA au cœur de son interface Galia, en amont et en aval de son solveur

Communiqué de presse – Bordeaux, le 13 octobre 2026

Interagir avec le solveur, pas avec un chatbot

Données hétérogènes, contraintes multiples, imprévus quotidiens : la planification transport repose sur des calculs qu’aucune approximation ne peut remplacer. Atoptima a donc fait un choix clair. Fruit de plus de 30 ans d’expertise en recherche opérationnelle, le solveur reste seul responsable du calcul du plan et de sa qualité mathématique. L’IA, elle, supprime les frictions qui l’entourent : en amont, pour préparer et structurer les données ; en aval, pour analyser, expliquer et ajuster les résultats.

Ce que l’agent IA change pour le planificateur

• Des données prêtes à optimiser : l’agent connaît le modèle de données requis par Galia et l’espace de travail du client. Il transforme les données fournies dans leur format d’origine au format attendu par la plateforme.
• Un plan optimisé en une requête : dans son espace de données, l’utilisateur demande la création d’un plan, puis son optimisation selon les paramètres de son choix, sans configuration technique.
• Des résultats analysés, 10 fois plus vite : l’agent résume la solution, calcule les KPI et les statistiques, explicite les arbitrages retenus par le solveur, signale les points d’attention et formule des recommandations, par exemple, lever une affectation pour laisser plus de liberté au solveur.
• Des arbitrages en langage métier : « Augmente de 10% le coût des véhicules de la flotte affrétée ». L’utilisateur modifie ses données ou ses objectifs en quelques mots, obtient des explications sur l’origine d’une alerte (pénalité de retard, dépassement de capacité…), et la façon de la corriger. Il garde la main à tout moment et peut ajuster le plan en un clic.
• Des scénarios comparés : l’utilisateur décrit un scénario alternatif ; l’agent le configure, récupère les solutions et les compare, en planification tactique comme stratégique.
• Des aléas gérés en temps réel : face à un imprévu, Galia calcule et replanifie en quelques secondes le plan de transport.
• Un reporting à la demande : l’agent IA conçoit des tableaux de bord de KPI personnalisés sur la période souhaitée, pour suivre ce qui compte réellement pour le client.

L’IA d’Atoptima ou celle du client

Dans Galia, l’utilisateur choisit l’IA avec laquelle il travaille : celle développée par Atoptima, ou son propre agent IA. Un connecteur standard, basé sur le protocole ouvert MCP (Model Context Protocol), permet à n’importe quel agent de dialoguer avec la plateforme et d’y apporter le contexte du client. L’utilisateur exploite ainsi le solveur depuis les outils qu’il utilise déjà, et garde la maîtrise de l’IA qui accède à ses données.

Chaque client peut aussi enrichir l’agent d’Atoptima de son propre contexte (vocabulaire, spécificités de son secteur, instructions) pour obtenir des réponses encore plus précises. Côté données, Galia ne conserve que deux éléments : la clé d’IA du client, s’il utilise la sienne, et le contexte personnalisé qu’il choisit de fournir.

« Notre métier, c’est de calculer les meilleurs plans possibles en couvrant l’intégralité des contraintes métier, et cette responsabilité reste celle du solveur. En revanche, tout ce qui l’entoure peut aller beaucoup plus vite : préparer les données, piloter le moteur, comprendre ses choix, réagir aux imprévus. C’est exactement là que nous avons placé l’IA. Nous n’avons pas ajouté un énième chatbot : nous avons donné aux planificateurs un accès direct, en langage métier, au cœur du système. » — Adrien Duruisseau, COO d’Atoptima

« Le planificateur n’a plus besoin de passer par une configuration technique : il formule ce qu’il veut, avec ses mots, et le système s’exécute. Il obtient un plan optimisé et expliqué, avec les arbitrages du solveur et des recommandations, et il garde la main à chaque étape. Quand un aléa survient, la replanification ne prend que quelques secondes. » — Vitor Nesello, CTO d’Atoptima

À propos d’Atoptima

Atoptima développe une suite de solveurs d’optimisation de nouvelle génération pour la supply chain : plans de transport et tournées, chargement 3D, picking et slotting en entrepôt. Sa plateforme Galia permet aux équipes métier de modéliser leurs contraintes au plus proche de la réalité du terrain et d’obtenir des plans optimisés, aux niveaux stratégique, tactique et opérationnel.

Fondées sur plus de 30 ans d’expertise en optimisation mathématique, ses solutions sont utilisées par des acteurs de référence comme E.Leclerc, Air Liquide, CEVA Logistics, Geodis, FM Logistic ou encore Gedimat. Elles permettent jusqu’à 30% de réduction des coûts opérationnels, 20% de réduction des émissions de gaz à effet de serre et un temps de planification divisé par cinq.

Contact presse

Eva Payet – Responsable marketing – eva.payet@atoptima.com