Une critique approfondie du Magic Quadrant Gartner 2024 pour les solutions de planification de la supply chain, avril 2025

Introduction

Le Magic Quadrant (MQ) Gartner 2024 pour les solutions de planification de la supply chain prétend cartographier les principaux fournisseurs de logiciels selon “l’exhaustivité de la vision” et “la capacité à exécuter”, un format qui donne une illusion d’objectivité. En pratique, cependant, ce MQ nous en dit plus sur les incitations de Gartner et les bagages historiques de l’industrie que sur le mérite technique réel. Cette critique approfondie jette un regard sceptique et en quête de vérité derrière le quadrant brillant. Nous disséquons la méthodologie et la structure du MQ, exposant les défauts systémiques - des dynamiques de type pay-to-play qui faussent les classements, à une sur-représentation de fournisseurs “dinosaures” vieux de plusieurs décennies. Nous scrutons le quadrant des Leaders, dénonçant les allégations marketing vagues (chiffres de ROI gonflés, promesses magiques d’IA/ML sans détail technique, automatisation “boîte noire”), et mettons en lumière les contradictions internes dans les récits des fournisseurs (par exemple, se vanter de la planification en temps réel tout en prétendant également optimiser de vastes assortiments - une combinaison incompatible sur le plan computationnel dans le calcul réel). Tout au long, nous nous appuyons sur un raisonnement technique approfondi et des analyses indépendantes (y compris la recherche de Lokad de 2021 à 2025) pour couper à travers le battage médiatique. Nous mettons également en lumière ce que le MQ omet - notamment les implémentations ratées fréquentes de ces mêmes solutions, et l’absence de fournisseurs perturbateurs et scientifiquement rigoureux qui choisissent de ne pas jouer le jeu de Gartner. L’objectif est une analyse complète et sceptique qui remet en question la vision de Gartner du paysage des logiciels de planification de la supply chain et équipe les lecteurs pour voir à travers la simplicité réconfortante mais trompeuse du quadrant.

Méthodologie du Magic Quadrant : Structure, Biais et Pay-to-Play

Le MQ de Gartner est présenté comme une évaluation impartiale : un tableau soigné avec deux axes, “Capacité à exécuter” (axe des y) et “Exhaustivité de la vision” (axe des x). En théorie, un fournisseur dans le convoité quadrant des “Leaders” en haut à droite a à la fois une forte exécution et une vision convaincante. Pourtant, le processus derrière ces classements est loin d’être neutre. Dans les descriptions de Gartner, les critères incluent des éléments tels que les capacités du produit, l’expérience client, la réactivité du marché, la stratégie, etc. - des facteurs hautement qualitatifs qui laissent aux analystes une grande marge de manœuvre. C’est un secret ouvert dans le monde des logiciels d’entreprise que les grandes firmes d’analyse comme Gartner fonctionnent sur un modèle de “pay-to-play”, et leurs recommandations reflètent souvent plus les relations avec les fournisseurs que l’excellence du produit [^1]. Comme le dit crûment une FAQ de Lokad, « les fournisseurs qui choisissent de ne pas s’engager dans des interactions payantes substantielles avec Gartner se voient généralement relégués à des positions moins favorables ou totalement omis. » Le résultat est que les Magic Quadrants ont tendance à fonctionner comme des infopublicités pour ceux qui paient, plutôt que des évaluations rigoureuses - de nombreux dirigeants traitent ces classements “avec la même crédibilité qu’ils attribueraient à des horoscopes occasionnels” [^2].

Ce biais systémique n’est pas seulement une accusation de la part des concurrents ; il est confirmé par la manière dont Gartner mène ses activités. Les fournisseurs investissent massivement dans les relations avec les analystes - en achetant des services de recherche de Gartner, en informant les analystes, en achetant des droits de reproduction - sachant bien que leur position dans le MQ peut s’améliorer avec plus d’engagement. Gartner, bien sûr, nie tout donnant-donnant, mais même si les analystes individuels s’efforcent d’être objectifs, le conflit d’intérêts est inévitable. Comme l’a observé Joannes Vermorel, il y a une « prétention de neutralité » dans ces évaluations des fournisseurs, mais en réalité « les conflits d’intérêts sont si évidents que vous n’obtenez pas de neutralité ; ce que vous obtenez, c’est payer pour gagner. » [^3] [^4] Aucun code de conduite ou pare-feu d’analyste ne peut totalement éliminer les pressions subtiles ; comme le note Vermorel, même des personnes bien intentionnées montrent un biais inconscient lorsque des intérêts commerciaux importants sont en jeu [^5] [^6]. Dans le contexte du MQ, cela signifie que les grands fournisseurs avec de gros budgets marketing et des abonnements à Gartner sont systématiquement favorisés. L’absence d’analyse vraiment indépendante est intégrée dans le modèle - les revenus de Gartner proviennent des entreprises même qui sont classées de manière « objective ».

Vision vs Exécution - Qui définit le succès ?

Les deux axes du MQ mesurent ostensiblement la « Vision » et l’« Exécution » d’un fournisseur, mais ces concepts sont nébuleux. Qu’est-ce qu’une vision audacieuse dans le logiciel de planification de la supply chain ? Dans de nombreux cas, c’est tout ce que les analystes de Gartner ont entendu lors des briefings des fournisseurs et des mots à la mode du marché. Par exemple, avoir tous les acronymes à la mode sur votre feuille de route (IA/ML, jumeau numérique, IBS en temps réel, etc.) cocherait la case Vision, que votre produit les offre vraiment ou non. Inversement, un fournisseur avec une approche vraiment nouvelle pourrait être pénalisé s’il ne correspond pas au modèle préconçu de Gartner de « ce à quoi ressemble le bon ». La capacité d’exécution se résume souvent à la taille : nombre de clients, présence mondiale, réseau de partenaires de mise en œuvre - essentiellement un proxy pour la portée marketing et l’exécution des ventes d’entreprise, et non pour des résultats réussis réels. Cela fausse le MQ contre les petites entreprises techniquement innovantes (qui pourraient avoir de meilleurs algorithmes mais moins de grandes références) et en faveur des acteurs établis qui ont de grandes bases installées même si leurs mises en œuvre sont souvent en deçà des attentes.

De manière cruciale, le score de Gartner ne tient pas compte du taux de réussite réel des déploiements de manière transparente. Un fournisseur qui vend 100 exemplaires de son logiciel et a 80 échecs sur 100 obtiendra toujours un score élevé en « Capacité d’exécution » grâce aux ventes et à la présence, alors qu’un fournisseur qui vend 10 exemplaires et réussit 10/10 pourrait être considéré comme une exécution plus faible. La méthodologie du MQ pénalise donc la qualité au profit de la quantité. Il est révélateur que les propres analystes de Gartner aient admis que l’adoption par les utilisateurs de ces solutions de planification est extrêmement faible. Lors du Sommet de la planification de la supply chain 2024, Pia Orup Lund de Gartner a partagé que en moyenne seulement 32% des planificateurs d’une organisation typique ont réellement migré vers le nouvel outil de planification qui a été mis en œuvre - un taux d’adoption étonnamment faible compte tenu des projets de plusieurs millions de dollars [^7]. En d’autres termes, deux tiers des déploiements supposément réussis ne parviennent pas à convaincre les utilisateurs, devenant des logiciels inutilisés. Pourtant, de tels résultats n’ébranlent guère la position d’un fournisseur dans le Magic Quadrant, car l’évaluation de Gartner passe sous silence ces échecs. L’axe « Capacité d’exécution » n’est pas une mesure de création de valeur, mais principalement une mesure de pénétration du marché et de résistance du fournisseur. Cela remet en question la signification du quadrant des Leaders : une exécution en nom seulement, pas en réalité.

L’objectivité fallacieuse du Quadrant

Le format même du MQ - un graphique en quadrants - donne une impression d’analyse scientifique, comme si les fournisseurs étaient mesurés et tracés avec précision sur un graphique cartésien. Cela est trompeur. Contrairement à un nuage de points basé sur des données, les positions sur un Magic Quadrant sont le résultat de discussions à huis clos, de grilles de notation pondérées que Gartner ne divulgue pas entièrement, et finalement d’un jugement subjectif. La simplicité visuelle (qui est en haut et à droite par rapport à en bas et à gauche) masque une multitude de choix subjectifs. Cela impose également une comparaison universelle qui ignore le contexte : un “Leader” pour un type d’entreprise pourrait être un choix terrible pour les besoins d’une autre, pourtant le MQ continuera à en présenter un comme universellement meilleur. En condensant des produits multifacettes en un seul point, la nuance est perdue. Par exemple, un fournisseur pourrait avoir une excellente solution pour la prévision mais une solution médiocre pour la planification de la production - comment refléter cela en un seul point X-Y ? La réponse de Gartner est effectivement de faire une moyenne et de la pondérer selon les critères qu’ils préfèrent cette année. Le résultat est un brouillage des distinctions qui peut induire en erreur les lecteurs en leur faisant croire que les différences sont simplement incrémentielles. Le format en quadrants encourage une interprétation paresseuse : “en haut à droite c’est le meilleur, en bas à gauche c’est le pire”, en contournant le travail difficile de compréhension des compromis et des capacités spécifiques. Comme l’a plaisanté Vermorel, “Les Magic Quadrants sont, comme leur nom l’indique, de la superstition à son meilleur, et de la fausse science à son pire.” [^8] La formulation sévère souligne que le graphique en quadrants est plus du théâtre marketing que de la recherche rigoureuse.

Les fournisseurs historiques dominent le quadrant des Leaders

En regardant le MQ 2024 pour la planification de la supply chain, on ne peut s’empêcher de remarquer que le quadrant des Leaders est effectivement un club d’anciens fournisseurs historiques. Kinaxis, Blue Yonder, Oracle, OMP, Logility - ces entreprises (ou leurs noms précédents) existent depuis des décennies. Kinaxis a été fondée dans les années 1980 (sous le nom de WebPlan), Blue Yonder remonte à 1985 (sous le nom de JDA Software), OMP aux années 1970, Logility aux années 1990, et Oracle est aussi ancienne que l’informatique moderne elle-même. Leur présence continue en haut de l’échelle pourrait indiquer une excellence durable - ou cela pourrait indiquer que les critères de Gartner favorisent intrinsèquement l’échelle et la longévité. L’histoire suggère la seconde option. Ces acteurs établis ont souvent atteint la notoriété non pas uniquement grâce à une technologie supérieure, mais grâce à des acquisitions agressives et à l’expansion de leurs portefeuilles. Blue Yonder en est un exemple : c’est « le résultat d’une longue série d’opérations de fusions-acquisitions », aboutissant à « une collection disparate de produits, la plupart datés » sous une seule marque [^9]. Le MQ de Gartner liste toujours Blue Yonder en tant que Leader avec une « architecture de microservices complète » et une suite complète de bout en bout, passant sous silence le fait que une grande partie de cette suite est assemblée à partir d’outils plus anciens. Les logiciels d’entreprise ne s’unifient pas magiquement grâce aux fusions-acquisitions ; l’intégration est difficile, et la pile de Blue Yonder montre ses coutures. L’étude de Lokad sur les fournisseurs a noté que Blue Yonder « met en avant l’IA de manière prominente » dans son marketing, mais les « affirmations sont vagues et manquent de substance. » En fait, les rares indices des documents techniques publics de Blue Yonder (par exemple, certains projets open source) « laissent entrevoir des approches antérieures à 2000 » comme des modèles de prévision ARMA de base [^10]. Ainsi, nous avons un Leader qui fait la promotion de l’« IA » tout en utilisant probablement des techniques de prévision datant de plus de 20 ans en coulisses. Cela soulève une question difficile : Blue Yonder est-il un Leader en raison du mérite technique, ou en raison de l’élan hérité ? Le rapport de Gartner ne pose pas cette question, mais un examen sceptique le doit.

Kinaxis et Oracle sont également des exemples instructifs. Kinaxis, célèbre pour sa plateforme RapidResponse, est en effet un pionnier en quelque sorte - il a introduit rapidement, en mémoire, une “planification concurrente” bien avant de nombreux concurrents, et reste très populaire pour la planification des ventes et des opérations. Mais c’est aussi un acteur historique qui se modernise en cours de route. Historiquement, Kinaxis ne proposait pas de prévisions statistiques avancées ou de ML dans son cœur ; les utilisateurs devaient importer des prévisions ou utiliser des méthodes simples. Il y a quelques années, Kinaxis a reconnu cette lacune et a commencé à ajouter des outils probabilistes via des acquisitions/partenariats (par exemple, en acquérant Rubikloud pour la prévision AI, en partenariat avec Wahupa pour l’optimisation des stocks) [^11] [^12]. Ce sont des mouvements positifs, mais essentiellement Kinaxis est en train de rattraper son retard sur les capacités d’IA/ML que d’autres avaient, et ce en intégrant des modules séparés. Cela soulève des questions de cohérence technologique - les nouvelles fonctionnalités de Kinaxis sont des “ajouts” qui “soulèvent des questions de cohérence de la pile technologique” [^12]. Il reste à voir si ces modules probabilistes sont profondément intégrés ou simplement des ajouts superficiels à des fins marketing. Dans le récit du MQ, Kinaxis est classé en tête en raison de sa “Capacité d’exécution” et d’une décennie de succès, mais un audit technique approfondi montre une architecture héritée déterministe évoluant vers un hybride. Sans oublier que l’approche très en mémoire qui donne à Kinaxis sa rapidité impose également des limites - les déploiements importants font face à des “coûts matériels élevés et des limites de scalabilité à mesure que les données augmentent (les déploiements importants nécessitent une RAM massive)” [^13]. Cette nuance est absente de l’évaluation de “l’exécution” de Gartner. Un planificateur lisant le MQ pourrait penser que Kinaxis est un choix sûr en raison de son statut de Leader, sans réaliser que si leurs données de supply chain sont énormes, ils pourraient rencontrer des obstacles de coûts/de performances ou avoir besoin d’investissements matériels importants pour utiliser les simulations en temps réel de Kinaxis. Ces réalités sont rarement mentionnées dans l’analyse de Gartner.

L’inclusion d’Oracle en tant que Leader en 2024 est un autre signe de l’ancienneté. La solution SCP d’Oracle fait partie de sa vaste suite Cloud SCM. Gartner applaudit la “vision d’architecture composable” d’Oracle et sa capacité à “planifier à n’importe quel niveau de détail.” [^14] Mais cela ressemble à une brochure - planifier à un niveau de détail extrêmement élevé (par exemple, au niveau SKU-magasin avec des contraintes complexes) ne sera pas instantané ou même réalisable si vous voulez vraiment dire n’importe quel détail. Il y a un compromis computationnel : soit vous agrégez pour planifier rapidement, soit vous prenez plus de temps (ou plus de puissance de calcul) pour planifier en détail. Oracle, comme d’autres, laisse entendre qu’ils peuvent concilier les deux. Peut-être que leur cloud peut traiter plus que les anciens systèmes, mais l’affirmation d’une granularité totale sans conséquence est difficile à croire. Cela reflète une tendance générale : les fournisseurs historiques se repositionnent en tant que “plateformes cloud AI” mais sous le capot, ils luttent toujours avec des limitations. Oracle a acquis de nombreuses entreprises au fil des ans (Demantra pour la planification de la demande, G-Log, etc.) et les a intégrées pour construire sa suite. Crédit là où il est dû : Oracle a investi pour se moderniser, mais encore une fois, le résumé du MQ ne mentionnera pas combien d’années et d’heures de consultation il faudra réellement pour concrétiser cette vision “composable” dans un déploiement client.

Il est également notable que les fournisseurs hérités qui n’apparaissent pas dans les Leaders du MQ ou du tout. SAP, par exemple, n’est qu’un Challenger en 2024 (malgré le fait d’être le géant des ERP avec un produit SCP, IBP). Infor - un autre grand acteur des ERP qui avait acquis des sociétés telles que Mercia et Predictix pour la planification - est absent du MQ 2024. Pourquoi ? Peut-être parce que l’accent d’Infor a changé (ou qu’il a choisi de ne pas participer à l’évaluation de Gartner). L’étude des fournisseurs de Lokad a souligné qu’Infor a acquis Predictix (un spécialiste de la prévision AI) en 2016, mais « l’angle de la prévision est resté un citoyen de seconde classe » au sein de la suite d’Infor [^15]. Les techniques ML supposément avancées de Predictix ont été « dépriorisées » et il est « douteux que ces méthodes surpassent les modèles de prévision d’avant 2000 », avec les revendications d’« IA » d’Infor jugées douteuses également [^16]. En bref, l’innovation en matière de planification d’Infor a fait long feu, donc ils ne sont pas dans le MQ. C’est en fait un point en faveur de l’intégrité de Gartner - ils n’ont pas hésité à éliminer un grand nom lorsqu’il est tombé en arrière. Mais cela souligne également comment les acquisitions peuvent ne mener nulle part : acheter des startups d’IA ne garantit pas le leadership si l’entreprise principale ne peut pas intégrer et exécuter. L’ironie est que ceux qui restent dans le quadrant des Leaders ont des histoires similaires d’acquisitions (Blue Yonder avec JDA/i2/Manugistics, Logility acquérant Garvis et Starboard ces dernières années [^17] [^18], Kinaxis avec Rubikloud, etc.), pourtant Gartner continue de leur accorder le bénéfice du doute. La sur-représentation des fournisseurs hérités suggère que la part de marché passée et la relation avec Gartner l’emportent souvent sur l’excellence technique actuelle.

Hype vs. Réalité : Revendications douteuses dans le quadrant des Leaders

La poudre aux yeux en matière de planification de la supply chain est légendaire, et les rédactions du MQ reflètent souvent les revendications des fournisseurs qui méritent un scepticisme extrême. Un schéma récurrent avec les Leaders est la vantardise d’un ROI astronomique et de résultats transformateurs - généralement sans preuves concrètes. Par exemple, de nombreux fournisseurs vantent des chiffres comme « réduction des stocks de 30 %, taux de service de 98 %, amélioration de la productivité de 90 % » après la mise en œuvre de leur solution. ToolsGroup, maintenant un acteur de niche mais historiquement souvent cité par les analystes, a annoncé des résultats tels que « disponibilité des produits de 90 % ou plus, 20 à 30 % de stocks en moins, réduction de la charge de travail de 40 à 90 % ». Bien que ces chiffres se soient probablement produits pour certains clients quelque part, ils semblent trop beaux pour être vrais en combinaison. Une analyse de Lokad a mis en garde contre le fait que de telles statistiques sont généralement sélectionnées avec soin : « proviennent probablement de différents clients atteignant chacun l’un de ces hauts niveaux, pas un client atteignant tous simultanément » - personne ne devrait s’attendre à tous ces gains en même temps [^19]. La réalité implique des compromis ; vous pourriez réduire les stocks de 20 % mais ensuite le taux de service pourrait baisser, ou vice versa. Le MQ, cependant, n’inclut rarement de telles mises en garde lorsqu’il vante la « capacité à fournir de la valeur » d’un Leader. Il a tendance à faire écho aux succès que le fournisseur fournit. Le résultat est une inflation des attentes. Un cadre de la supply chain lisant à propos de Kinaxis ou Blue Yonder dans le MQ pourrait penser que ces outils résoudront automagiquement les problèmes et généreront un ROI rapide, alors qu’en réalité la mise en œuvre pourrait rencontrer des difficultés et les gains, s’il y en a, viendront après de longs efforts de gestion du changement.

Une autre zone de hype est la précision des prévisions et l’IA. Chaque fournisseur revendique désormais une forme de “prévisions alimentées par l’IA” qui améliorera considérablement les prédictions de la demande. Pourtant, les détails font presque toujours défaut. Les descriptions de Blue Yonder et de Logility mentionnent l’IA/ML, Kinaxis parle de “Planification IA”, etc., mais le résumé de Gartner ne demande pas de détails sur comment leur IA est différente ou prouvée. Un exemple frappant est le concept de “détection de la demande” - un mot à la mode pour utiliser des données très proches pour ajuster les prévisions. ToolsGroup a utilisé ce terme, tout comme d’autres. Cependant, comme l’a noté la recherche de Lokad, « les affirmations sur la ‘détection de la demande’ ne sont pas étayées par la littérature scientifique. » [^20] C’est essentiellement un terme marketing ; il y a peu de preuves que ce que les fournisseurs appellent la détection de la demande donne systématiquement de meilleures prévisions au-delà de ce que de bonnes statistiques à court terme peuvent faire. De même, un fournisseur (John Galt Solutions, un Challenger) se vante d’un algorithme propriétaire “Procast” plus précis que ses concurrents, mais ne fournit aucune preuve publique - en fait, il est révélateur que cet algorithme était absent des premières places de la compétition de prévisions M5, où les méthodes open-source ont excellé [^21]. Il est très probable que la recette secrète de John Galt ne bat pas des poids lourds comme Prophet de Facebook ou les packages R de Hyndman en termes de pure précision, mais le compte rendu du MQ ne révélerait pas cela. Il faut creuser de manière indépendante pour découvrir ces choses. L’axe Vision du MQ a tendance à récompenser les fournisseurs qui vantent l’IA et l’analyse, peu importe que leurs approches soient novatrices ou statistiquement solides. Prenons o9 Solutions par exemple : l’année dernière (2023), Gartner avait placé o9 dans le quadrant des Leaders, en partie sur la base de son hype en tant que plateforme “cerveau numérique”. En 2024, o9 est passé à Visionnaire. Qu’est-ce qui a changé ? Gartner a peut-être réalisé que certaines des grandes affirmations d’o9 n’étaient pas prouvées. L’inspection de Lokad d’o9 a révélé que « bon nombre de ses affirmations [en matière d’IA] (par exemple, que son graphe de connaissances améliore de manière unique les prévisions) sont douteuses sans soutien scientifique » [^22]. En effet, l’analyse des composants technologiques publiquement visibles d’o9 a montré principalement des techniques standard, « rien de fondamentalement nouveau pour justifier le grand branding ‘IA’ » [^22]. C’est une histoire courante : le marketing dépasse la réalité. Gartner, à son crédit, ajuste finalement (comme avec o9), mais seulement après avoir initialement amplifié une partie de cette hype en plaçant le fournisseur en tant que Leader. Ce revirement met également en lumière à quel point le MQ est subjectif - un visionnaire une année, un leader l’année suivante, puis de nouveau un visionnaire - ce qui n’inspire pas confiance en un processus stable et basé sur des critères.

Une des affirmations les plus trompeuses répandues parmi les fournisseurs leaders est l’idée de “planification en temps réel de bout en bout”. Cette formulation suggère que vous pouvez avoir un plan vraiment synchronisé à la minute près sur l’ensemble de votre supply chain, peut-être même en ajustant automatiquement en temps réel. Kinaxis et Blue Yonder ont tous deux utilisé un langage autour de la planification simultanée ou continue ; le texte de Gartner pour Oracle met en avant la “planification à n’importe quel niveau de détail” et Kinaxis est loué pour l’automatisation et l’alignement. La contradiction réside dans le compromis entre l’échelle et la vitesse. Pour les grandes entreprises, “n’importe quel niveau de détail” peut signifier des millions de combinaisons SKU-emplacement, des contraintes multi-échelons complexes, la saisonnalité, etc. Réaliser un plan optimal même quotidiennement pour cette envergure est une tâche computationnelle massive. Le faire en temps réel (des mises à jour sub-secondes ou instantanées à chaque changement de données) est pratiquement impossible avec les algorithmes et le matériel actuels, à moins de sacrifier le détail ou l’optimalité. Kinaxis aborde cela en utilisant une architecture en mémoire pour recalculer rapidement, mais même eux ont des limites (nécessitant une énorme RAM et simplifiant certains calculs) [^13]. La plateforme “Luminate” de Blue Yonder parle d’un moteur d’IA et utilise peut-être des heuristiques pour des ajustements rapides plutôt que pour une réoptimisation complète. Les rédactions du MQ ne reconnaissent pas ces réalités techniques. Ils laissent aux fournisseurs le choix : revendiquer une analyse complète et granulaire et une réponse instantanée. Un œil critique devrait remarquer cela comme une doublepensée marketing. Par exemple, si un fournisseur affirme gérer une “planification en temps réel” et également une “planification basée sur les attributs à des niveaux très granulaires” (comme le note Gartner pour certains Visionnaires aussi) [^23] [^24], on devrait se demander : comment maintiennent-ils la vitesse en temps réel avec une telle granularité ? La réponse probable : ils ne le font pas, pas sans un matériel lourd ou des simplifications. L’équipe de Lokad a souligné que pousser les limites sur les deux extrêmes échoue généralement - soit le système ralentit, soit il abandonne silencieusement la granularité (par exemple, met à jour certains chiffres agrégés en temps réel mais pas tout). Malheureusement, le MQ de Gartner ne pousse pas les fournisseurs à résoudre ces contradictions. L’apparence de capacité de pointe est présentée, et il revient aux utilisateurs de découvrir plus tard que certaines combinaisons de promesses sont irréalisables.

“IA” en boîte noire et manque de transparence

Une autre préoccupation concernant les fournisseurs du quadrant Leader est la mesure dans laquelle ils s’appuient sur des solutions en “boîte noire”. Beaucoup se vantent d’une automatisation pilotée par l’IA où le système prend des décisions avec un minimum d’input humain. En théorie, c’est génial - qui ne voudrait pas d’un pilote automatique pour la supply chain ? - mais en pratique, si l’IA est une boîte noire, cela peut être dangereux. Les planificateurs ont des décennies d’expérience avec des logiciels d’optimisation inexplicables ; ils ont tendance à ne pas lui faire confiance, ou il produit des recommandations étranges difficiles à déboguer. Par exemple, Blue Yonder s’est fortement appuyé sur l’IA depuis sa restructuration (le nom même “Blue Yonder” vient d’une startup d’IA qu’il a acquise). Cependant, peu d’informations sont publiées sur le fonctionnement de leur IA, et les utilisateurs décrivent souvent le besoin de remplacer manuellement ou d’ajuster les sorties. Léon Levinas-Ménard a noté que l’approche de Blue Yonder est caractérisée par une “complexité de l’IA en boîte noire”, une arme à double tranchant [^25]. Il peut être sophistiqué à l’intérieur, mais s’il est opaque, il augmente la résistance des utilisateurs et le risque d’erreurs invisibles. L’évaluation de Gartner ne donne presque aucun aperçu à ce sujet. Un fournisseur pourrait avoir un modèle d’apprentissage automatique fragile sous le capot, mais tant qu’il a quelques clients de référence prêts à dire que cela les a aidés, Gartner les classera haut. Il y a un schéma plus large de manque de transparence technique : à quelques exceptions près, ces fournisseurs ne publient pas d’articles de recherche, ne participent pas à des compétitions d’algorithmes ouverts (comme mentionné avec l’absence de John Galt de M5, et de même aucun des grands Leaders n’a eu de meilleures entrées dans de tels événements), et ne rendent pas open-source des parties significatives de leur logiciel. Ils opèrent sur la confiance et la marque. Le Quadrant de Gartner perpétue cela car il ne demande pas de preuves au-delà des entretiens avec les clients et des démonstrations. Il est révélateur qu’un fournisseur comme ToolsGroup, qui avait historiquement une approche plus analytique et en boîte blanche (avec son moteur d’optimisation SO99+ bien connu), ait ressenti le besoin de rejoindre récemment la vague de l’IA. ToolsGroup a commencé à qualifier tout de “propulsé par l’IA” et a introduit la prévision probabiliste dans le marketing vers 2018, mais l’a fait de manière maladroite - en faisant de la publicité pour des prévisions probabilistes tout en se vantant toujours d’améliorations de MAPE [^26] [^27] (même si le MAPE, une métrique d’erreur, est sans signification pour les prévisions probabilistes !). Ce genre d’incohérence montre une adoption marketing de mots à la mode sans véritable compréhension. La critique de Lokad était pointue : les affirmations de ToolsGroup concernant l’IA étaient “douteuses” et leurs documents “font allusion à des modèles de prévision d’avant 2000” déguisés en nouveauté [^28]. Si un fournisseur relativement technique comme ToolsGroup a cédé à l’inflation des mots à la mode, on peut imaginer combien de marketing pur entre dans les portfolios des entreprises plus axées sur les ventes.

Le rapport Gartner MQ reconnaît parfois quand quelque chose relève principalement de la vision. Par exemple, il note la “vision pour l’IA” d’un fournisseur comme une force (par exemple, la “vision pour l’IA au-dessus de la moyenne” de Logility est mentionnée après ses récentes acquisitions) [^17] [^18]. Mais qualifier la “vision pour l’IA” de force signifie essentiellement qu’ils parlent bien de l’IA. Ce n’est pas une fonctionnalité livrée - c’est un plan ou une aspiration. Louer cela en même temps que des capacités réelles brouille la ligne entre la réalité actuelle et la feuille de route future. Cela sert à nouveau les fournisseurs : cela récompense les présentations et les intentions annoncées. Un client pourrait signer avec un Leader en pensant qu’il achète une solution de planification en temps réel entièrement automatisée et alimentée par l’IA, pour découvrir que bon nombre de ces capacités sont encore expérimentales, non prouvées ou nécessitent des projets séparés pour être mises en œuvre. Le format de Gartner ne différencie pas clairement les fonctionnalités prouvées des fonctionnalités planifiées dans le graphique MQ ; les deux sont intégrés dans cette position “Complétude de la vision”. Ainsi, le quadrant des Leaders tend à être rempli d’entreprises qui sont excellentes pour raconter une histoire convaincante sur l’avenir de la supply chain (empruntant souvent cette histoire aux tendances publiées par Gartner pour se concilier les faveurs), peu importe si ce sont elles qui réalisent réellement cet avenir.

Ignorer le Laid : Échecs Omis et Difficultés Persistantes

Un aspect remarquablement absent du quadrant brillant de Gartner est le côté sombre des logiciels d’entreprise : les projets échoués, les dépassements de coûts massifs et les mises en œuvre abandonnées. La planification de la supply chain, en particulier, a une longue histoire de déploiements ratés ou décevants - au point que de nombreux praticiens deviennent cyniques face à toute nouvelle “solution” après avoir été brûlés quelques fois. Pourtant, si l’on lit le rapport MQ, on pourrait penser que ce ne sont que des succès et des fonctionnalités différenciatrices. Gartner recueille les retours des clients dans le cadre de la recherche MQ, mais il ne publie généralement qu’un résumé édulcoré des “Forces” et des “Précautions” pour chaque fournisseur. Ces précautions sont généralement formulées avec modération (“certains clients signalent des défis d’utilisation” ou “l’intégration peut être complexe”). Vous ne verrez pas de déclarations franches comme “Le fournisseur X a connu plusieurs échecs de projet l’année dernière” dans un MQ. Ce genre de vérité, s’il émerge, provient de sources informelles et de forums d’utilisateurs, pas de Gartner. Le résultat est une asymétrie de l’information : un acheteur potentiel lisant le MQ pourrait ne pas être au courant que, par exemple, un certain fournisseur Leader a la réputation de mises en œuvre de 18 mois qui n’aboutissent souvent jamais. L’omission par Gartner des taux d’échec dessert l’industrie, car elle présente une image trop optimiste.

Considérez le “time to value” - un facteur absolument critique pour tout projet. Gartner a-t-il évalué combien de temps prend en moyenne la mise en œuvre de chaque fournisseur, ou à quelle fréquence ils respectent les délais ? Si c’est le cas, cette information n’est pas clairement reflétée dans le quadrant. Nous savons de manière anecdotique que certains des grands fournisseurs de suites (comme les projets traditionnels Blue Yonder ou SAP) pourraient prendre des années pour être entièrement déployés. Pendant ce temps, certains nouveaux acteurs SaaS pourraient se déployer en quelques mois. Mais la capacité d’exécution du MQ ne le mentionne pas explicitement. En fait, un petit fournisseur pourrait être critiqué comme “non scalable pour les grands projets” même s’il déploie en réalité plus rapidement, simplement parce qu’il n’a pas encore abordé autant de déploiements mondiaux. Un biais de succès s’installe également : Gartner parle principalement aux clients de référence fournis par les fournisseurs, qui sont généralement les plus satisfaits. Les nombreux clients mécontents ou moins réussis ne sont pas proposés de manière proactive pour des entretiens. Ainsi, l’échantillon est biaisé en faveur des cas de succès. Les analystes de Gartner le savent, mais les rédactions du MQ n’en tiennent généralement pas compte au-delà de déclarations de prudence génériques.

La fréquence des échecs d’implémentation est l’éléphant dans la pièce. Diverses études (dont une menée par Gartner dans un contexte différent) ont cité des taux d’échec extrêmement élevés pour les grandes initiatives technologiques - par exemple, Gartner a affirmé que 85 % des projets d’IA échouent, et un pourcentage élevé des projets technologiques de la supply chain ne donnent pas les résultats escomptés. Un résumé LinkedIn du Sommet SCP 2024 de Gartner a mentionné que malgré les technologies de planification modernes, de nombreuses entreprises rencontrent encore des difficultés et les planificateurs n’adoptent pas les outils [^29] [^7]. Lorsque seulement 32 % d’adoption est la moyenne, cela signifie que la majorité des projets ne produisent pas l’impact prévu. Pourtant, le MQ n’intègre pas cette métrique dans les classements des fournisseurs. En fait, il y fait allusion de manière oblique : un fournisseur avec une “Capacité d’exécution” plus faible pourrait être celui dont les clients se sont plaints de la convivialité ou de la complexité. Mais tout cela relève de la divination. Le graphique MQ lui-même, montrant quelques points plus bas sur l’échelle d’exécution, ne vous dit pas “de nombreux clients n’ont pas réussi à mettre en service ce logiciel”. Il montre simplement un point dans la moitié inférieure, ce qui pourrait être interprété comme la société étant petite ou autre chose, plutôt que comme un signal d’alerte concernant des mises en œuvre problématiques. Le récit de Gartner contourne ainsi la responsabilité : les fournisseurs ne sont pas véritablement tenus responsables des résultats sur le terrain, seulement de la vente et du fait d’avoir une belle feuille de route.

Pour un public de praticiens, c’est une grave lacune. Cela signifie que le MQ n’est pas un prédicteur fiable de succès. Un “Leader” pourrait très bien vous entraîner dans un bourbier de plusieurs années et de plusieurs millions de dollars si votre organisation n’est pas extrêmement préparée et alignée, et Gartner ne l’aurait pas signalé clairement. En revanche, un fournisseur de niche ou visionnaire pourrait en fait vous offrir une victoire plus rapide, mais le faible classement de Gartner pourrait dissuader vos dirigeants de les considérer. Cette dynamique explique pourquoi de nombreux leaders expérimentés de la supply chain prennent le MQ avec des pincettes et se fient plutôt aux recommandations de pairs et aux évaluations indépendantes. Selon la FAQ de Lokad, “une véritable diligence raisonnable est mieux servie en examinant les résultats prouvés dans des contextes opérationnels réels”, plutôt que de faire confiance à un “sceau d’approbation d’un cabinet de conseil payant” [^30]. Le MQ fournit au mieux une liste de départ des fournisseurs, mais doit absolument être tempéré par des recherches externes sur la manière dont ces fournisseurs se sont comportés dans des entreprises similaires à la vôtre.

Défier les Leaders de Gartner : Études de cas sur les technologies décevantes

Pour étayer la critique, zoomons sur deux des Leaders vantés en 2024 - Kinaxis et Blue Yonder - et examinons si leur positionnement en haut à droite est justifié par la substance technique ou s’il est contredit par des problèmes connus.

Kinaxis (Leader) - Planification concurrente, mais en retard sur l’IA. Gartner positionne Kinaxis comme le Leader le plus élevé, louant son “expérience utilisateur unifiée” et son automatisation. La force de Kinaxis réside en effet dans son moteur de planification réactif : un modèle en mémoire qui propage rapidement les changements afin de pouvoir effectuer des simulations de scénarios en temps réel. Cela est très utile pour la S&OP et les analyses de type “et si”. Cependant, Kinaxis n’offrait historiquement pas de prévisions avancées ou d’optimisation prêtes à l’emploi. Sa planification était largement basée sur des règles et déterministe, reposant sur les planificateurs pour mettre en place une logique d’équilibrage offre/demande. Reconnaissant les évolutions de l’industrie, Kinaxis a récemment ajouté des capacités de prévision probabiliste et d’optimisation des stocks - mais il l’a fait en acquérant ou en s’associant pour ces éléments (par exemple, le moteur Wahupa MEIO, la prévision AI Rubikloud) [^11] [^31]. Ces ajouts soulèvent des questions : sont-ils intégrés de manière transparente dans la plateforme RapidResponse, ou sont-ils des modules externes bricolés ? Les premières indications suggèrent la seconde option - en effet, Kinaxis dispose désormais d’“applications” pour l’optimisation des stocks et la prévision ML qui se branchent sur son système. Ce n’est pas la même chose qu’un noyau analytique unifié fait maison. De plus, l’incursion de Kinaxis dans l’IA est assez récente. En 2023, il a commencé à commercialiser “Planning.AI”, ce qui indique qu’il sait qu’il doit jouer le jeu de l’IA, mais il a été prudent dans sa communication - peut-être parce qu’il sait que sa profondeur en IA/ML est encore en développement [^32] [^33]. L’analyse de Lokad a souligné que Kinaxis n’avait pas démontré publiquement ses compétences en prévision probabiliste (pas de publications ou de compétitions), il faut donc croire que c’est efficace [^34]. En bref, Kinaxis mérite absolument des éloges pour sa planification concurrente et ses nombreux clients satisfaits, mais d’un point de vue purement technique, il n’est guère le plus avancé en matière d’analyse. Son architecture de base vieillit - reposant sur beaucoup de RAM et de CPU pour des calculs rapides en force brute - et il modernise seulement maintenant son approche de prévision que d’autres ont adoptée depuis des années. Il y a eu des murmures dans les communautés d’utilisateurs selon lesquels Kinaxis éprouve des difficultés lorsque les ensembles de données deviennent très volumineux ou lorsqu’il essaie de faire une planification détaillée au-delà de certains seuils (ce qui correspond aux préoccupations notées concernant la RAM/la scalabilité [^13]). Kinaxis est-il vraiment le “meilleur parmi les meilleurs” en matière de logiciels de planification de la supply chain en 2024 ? Ou est-il simplement le meilleur pour vendre une vision de bout en bout et avoir un historique de mises en œuvre (bien que à un prix et un effort considérables) ? Le MQ de Gartner le place fermement en tête, mais un classement plus critique pourrait placer Kinaxis comme très fort en planification interactive mais encore moyen en prévision algorithmique. Le score à un seul axe du MQ ne peut pas bien refléter cette dichotomie. Ainsi, la position de Leader de Kinaxis - bien méritée grâce à son succès sur le marché - masque son retard en matière d’IA et les défis potentiels d’intégration à venir.

Ces études de cas renforcent la nécessité d'une **approche sceptique**. Les Leaders ont souvent des *crédits* (beaucoup de clients, listes de fonctionnalités complètes, grandes équipes) mais aussi des *bagages* (ancien code, échecs passés, discours marketing). Le format de Gartner ne voit principalement que le premier. Il revient à l'utilisateur de découvrir le second, ce que nous mettons en évidence ici.

## Les Visionnaires et les Acteurs de Niche : Plus de Signal ou de Bruit ?

Alors que notre attention se porte principalement sur les Leaders et la méthodologie MQ, un bref mot sur les autres quadrants : Visionnaires, Challengers et Acteurs de Niche. Paradoxalement, certains des fournisseurs les plus intéressants résident là-bas - mais la nomenclature de Gartner peut aussi prêter à confusion. Un "Visionnaire" dans les termes de la MQ signifie une Vision Complète élevée, une Capacité d'Exécution plus faible. On pourrait aussi bien dire "bonnes idées, pas assez de présence sur le marché/ressources". En 2024, le quadrant des Visionnaires incluait o9 Solutions, GAINSystems, E2open et Dassault Systèmes (DELMIA). Il s'agit d'un mélange de fournisseurs relativement nouveaux (o9, GAINS) et d'acteurs établis qui n'ont pas dominé ce segment (E2open, Dassault). Notamment, o9 a été rétrogradé de Leader à Visionnaire [^37], ce que Gartner a expliqué en disant qu'o9 a toujours une vision forte (sans blague - ils font de la publicité de manière agressive avec des mots à la mode) mais peut-être des problèmes d'exécution ou une concurrence rattrapée. E2open et Dassault ont des composants technologiques intéressants (E2open se concentre sur un large réseau de supply chain; Dassault possède Quintiq qui est un puissant outil d'optimisation). Pourtant, aucun d'entre eux n'a été classé Leader. Pourquoi ? Probablement parce qu'ils sont soit plus petits en part de marché SCP (GAINS est un fournisseur spécialisé plus petit, Quintiq est souvent utilisé dans des scénarios de planification très personnalisés, etc.) soit ont eu des retours clients mitigés. Il convient de noter que certains **Visionnaires ou même Acteurs de Niche pourraient être le bon choix** pour certaines situations. Par exemple, GAINS (alias GAINSystems) est bien considéré pour son expertise en optimisation des stocks et a des clients très satisfaits dans certains secteurs - il n'est tout simplement pas aussi grand que les Leaders. Une entreprise dont le principal point douloureux est l'optimisation des stocks pourrait tirer plus de valeur de GAINS que, par exemple, de la mise en œuvre de l'ensemble de la suite Oracle. Mais la nature de la MQ est de mettre l'accent sur les Leaders. Les Visionnaires reçoivent un clin d'œil, mais de nombreux dirigeants qui la lisent penseront : "Ils ne sont pas Leaders, donc ils sont de deuxième niveau." C'est regrettable : dans certains cas, un Visionnaire est un Leader en attente qui n'a tout simplement pas payé ses cotisations sur le marché, ou un spécialiste de niche qui privilégie la profondeur à la largeur. Gartner les reconnaît au moins, mais une fois de plus, le format minimise leur statut.

Le quadrant des **Acteurs de niche** en 2024 est bondé (Adexa, Coupa, ToolsGroup, Slimstock, AIMMS, Blue Ridge). Ce quadrant indique efficacement "vision inférieure, exécution inférieure" - ce qui peut être une étiquette de baiser de la mort. Mais dans la catégorie Niche, il y a aussi de nouveaux entrants et des spécialistes qui ne correspondent tout simplement pas à la définition large de SCP de Gartner. AIMMS, par exemple, est un spécialiste de la modélisation de la supply chain (une boîte à outils d'optimisation), et Blue Ridge se concentre sur la planification centrée sur la distribution. Ils sont de niche par conception, répondant à des besoins particuliers, sans chercher à être globaux. Leur positionnement n'implique pas nécessairement qu'ils sont mauvais ; cela signifie simplement qu'ils ne sont pas assez larges ou grands aux yeux de Gartner. Le fait que ToolsGroup soit dans la catégorie Niche en tant que "nouvelle addition" [^38] est intéressant, car ToolsGroup était un fournisseur établi depuis des années - son absence précédente pourrait être due à sa non-participation. Maintenant qu'il est inclus, Gartner l'a placé dans la catégorie Niche en lui adressant quelques éloges pour sa vision sur la gestion de l'incertitude (probablement en référence à son approche probabiliste) [^39]. On pourrait soutenir que ToolsGroup a une vision plus réelle (avec son accent sur la prévision probabiliste il y a des années) que certains soi-disant Visionnaires. Mais les critères de Gartner peuvent être excentriques. La présence de Coupa en tant qu'Acteur de niche (après avoir été Challenger auparavant) montre à quel point les fortunes changent rapidement - Coupa a acquis LLamasoft (conception de la supply chain) et a lui-même été acquis, et apparemment son récit SCP ne résonne pas ; d'où sa chute dans le quadrant. Le thème commun est que **les positionnements dans les quadrants sont souvent en retard ou atténuent les turbulences de l'industrie**. Une entreprise peut être en difficulté ou en évolution en réalité, mais dans le monde de MQ, elle se déplace d'un quadrant à l'autre, ou reste dans une catégorie qui ne reflète pas pleinement son potentiel ou ses problèmes. C'est une catégorisation grossière.

D'un point de vue critique, on devrait considérer les acteurs Visionnaires/De niche non pas comme une "liste à ignorer" mais comme des **joyaux potentiellement cachés** ou du moins comme des sources de capacités spécifiques. Cependant, le texte de Gartner leur accorde souvent peu d'importance - quelques phrases chacun - par rapport à l'attention portée aux Leaders. Cela reflète à nouveau le modèle commercial de Gartner : leurs clients (les lecteurs des MQ, généralement de grandes entreprises) s'intéressent souvent uniquement aux "meilleurs fournisseurs", et Gartner s'y conforme. L'effet secondaire malheureux est que **l'innovation en souffre** ; si les acteurs émergents ou plus ciblés n'obtiennent pas de visibilité, les entreprises continuent de nourrir les gros poissons, et le cycle se perpétue.

## L'Omission des perturbateurs : Où est Lokad (et les autres) ?

Peut-être que la **critique la plus forte** du MQ de Gartner n'est pas qui il inclut, mais qui il exclut. Nulle part dans le quadrant 2024 ne figurent des noms comme **Lokad**, malgré le fait que Lokad soit une entreprise de logiciels de supply chain qui, selon de nombreuses mesures techniques, innove plus que la plupart des incumbents du MQ. Certes, Lokad est plus petit et a adopté une approche non conventionnelle (en se concentrant sur la prévision probabiliste, un langage spécifique au domaine de la supply chain et une philosophie de "supply chain quantitative"). Mais considérez le bilan de Lokad : il a été un pionnier de la prévision probabiliste il y a une décennie (bien avant Kinaxis et autres), et lors de la compétition de prévision M5 en 2020 (un benchmark mondial avec des centaines d'équipes), la méthodologie de Lokad s'est classée **#1 mondial au niveau SKU** (et #6 au total parmi 909 équipes) [^40] [^41] - prouvant essentiellement ses algorithmes sur une scène ouverte. La société a sa technologie documentée ouvertement et enseigne même la science de la supply chain via des conférences YouTube [^42]. Ce type de transparence et de réussite technique est rare. Selon des critères objectifs, un fournisseur comme celui-ci ne devrait-il pas au moins être qualifié de Visionnaire, voire de Challenger ? La raison de son absence est très simple : **Lokad refuse de jouer le jeu de Gartner**. Lokad a déclaré publiquement qu'il n'est pas abonné à Gartner et ne investit pas dans les relations avec les analystes, se concentrant plutôt sur le développement de produits et le service client [^43]. En conséquence, les analystes de Gartner ont une exposition minimale à Lokad (et peut-être même un parti pris contre lui, car il remet en question leur récit). Les critères d'inclusion du MQ pourraient dire qu'un fournisseur a besoin d'un certain chiffre d'affaires ou d'un certain nombre de clients, mais on soupçonne que même si Lokad répondait à ces critères, sans payer Gartner, il resterait ignoré ou sous-évalué. Cette absence est un **signal d'alarme pour l'exhaustivité du MQ**. Un quadrant qui prétend couvrir "les fournisseurs de solutions SCP les plus importants" et qui exclut un acteur connu pour son excellence technique et son approche unique n'est clairement pas exhaustif. Et Lokad n'est pas seul - d'autres acteurs axés sur l'analyse ou émergents (peut-être dans les domaines académiques ou open-source, ou des spécialistes régionaux) ne sont pas non plus présents. 

On pourrait soutenir que Gartner ne peut pas inclure tout le monde, et c'est juste. Mais l'omission d'un innovateur connu suggère un schéma : le MQ est **intrinsèquement conservateur**. Il tarde à reconnaître les changements de paradigme. Il est excellent pour répertorier les fournisseurs établis et les améliorations incrémentales, mais médiocre pour reconnaître quand un nouvel entrant a une solution fondamentalement meilleure. Les clients de Gartner (grandes entreprises) demandent souvent à Gartner d'évaluer uniquement les fournisseurs établis ("nous voulons voir comment les suspects habituels se comparent"). Ainsi, le MQ est autant le reflet des listes restreintes de grandes entreprises en matière d'approvisionnement que d'une analyse. Il renforce un cycle : si ce n'est pas dans le MQ, beaucoup ne le considéreront pas. La stratégie de Lokad a été de contourner cela en prouvant directement sa valeur aux praticiens et par le biais des médias indépendants. Mais combien d'acheteurs potentiels pourraient ne jamais entendre parler de Lokad parce qu'il est absent des rapports de Gartner ? C'est pourquoi nous appelons cela un **biais de pay-to-play** - non pas au sens d'un pot-de-vin grossier, mais dans le sens où les règles du jeu favorisent ceux qui participent à l'écosystème de Gartner.

D'un point de vue de recherche de la vérité, l'absence de fournisseurs techniquement solides mais perturbateurs comme Lokad dans le MQ devrait rendre les lecteurs **très prudents**. Cela signifie que la vision de "complétude de la vision" du MQ pourrait en réalité être incomplète. Cela signifie également que si votre objectif est de trouver la *meilleure* solution pour votre problème d'approvisionnement, vous **ne pouvez pas vous fier uniquement au MQ** ; vous devez élargir vos horizons. Le MQ devrait peut-être être accompagné d'une étiquette d'avertissement : "Approches non traditionnelles ou maverick non représentées". En termes scientifiques, c'est comme si une revue de recherche excluait des études atypiques ayant des résultats révolutionnaires simplement parce qu'elles n'ont pas été publiées dans les revues habituelles. Un quadrant majeur censé cartographier l'innovation et excluant l'un des rares fournisseurs connus pour une approche radicalement différente (la programmation probabiliste dans ce cas) est sans doute **invalide en tant que carte de l'innovation**. Il a un gros angle mort.

## Conclusion : Un Appel au Scepticisme et à une Analyse Approfondie  

Le Magic Quadrant de Gartner pour les solutions de planification de la chaîne d'approvisionnement, édition 2024, se présente comme le guide définitif pour choisir un fournisseur de logiciels de planification. En réalité, il s'agit d'un **instantané hautement subjectif et commercialement influencé** qui doit être lu avec un sain scepticisme. Nous avons vu comment la structure du MQ - ses axes et ses visuels - **cache de profonds biais** : favorisant les grands fournisseurs hérités, récompensant le battage médiatique et les promesses larges, et négligeant des facteurs critiques comme le succès de la mise en œuvre et la profondeur technique. Le quadrant des Leaders, loin d'être une garantie de qualité, contient des fournisseurs avec des lacunes bien connues, de la dépendance de Kinaxis à l'IA ajoutée en passant par la plateforme patchwork de Blue Yonder et les revendications exagérées d'autres. Les dynamiques de pay-to-play de Gartner et la nature "infomercial" de certains Magic Quadrants signifient que les **évaluations des fournisseurs peuvent être autant corrélées à l'engagement de Gartner qu'à l'excellence du produit** [^1]. La suraccentuation de la vision (souvent synonyme de mots à la mode) et de l'exécution (souvent synonyme de présence commerciale) crée un classement qui n'est que vaguement lié à ce qui motive réellement le succès dans la planification de la chaîne d'approvisionnement - à savoir, une technologie solide adaptée aux besoins de l'entreprise, mise en œuvre par des personnes compétentes et adoptée par ses utilisateurs.

Pour une entreprise à la recherche d'une solution de planification de la supply chain, le MQ peut être un point de départ - il répertorie de nombreux acteurs, et le rapport détaillé de Gartner (en dehors du graphique du quadrant) note certaines forces et faiblesses. Mais il faut aller **au-delà du quadrant**. Considérez-le comme une entrée parmi tant d'autres, et examinez de manière critique ses affirmations. Demandez-vous : *Qu'est-ce qui n'est pas dit ? Quels pourraient être les biais ?* Enquêtez sur les avis indépendants, parlez à des utilisateurs réels (pas seulement les références satisfaites), et envisagez de faire des pilotes ou des benchmarks. La **maxime "faire confiance mais vérifier" s'applique fortement - ou peut-être "se méfier jusqu'à vérification."** Comme nous l'avons souligné, même les analystes de Gartner reconnaissent à quel point il est difficile de faire réussir ces projets (avec des taux d'adoption étonnamment bas dans de nombreux cas) [^44]. Cette réalité devrait tempérer tout classement de quadrant élogieux. 

En fin de compte, la plus grande valeur du Magic Quadrant peut être de susciter les bonnes questions plutôt que de donner des réponses. Il peut vous alerter sur qui sont les grands acteurs et ce qu'ils revendiquent. Mais c'est à vous de percer à jour le battage médiatique. Si un fournisseur dit "planification en temps réel pilotée par l'IA", demandez-lui d'expliquer concrètement comment cela fonctionne et comment ils évitent les pièges. Si un Leader n'a jamais publié ou prouvé sa technologie, ne prenez pas pour argent comptant que c'est génial - exigez des preuves. Et soyez conscient du **biais de confirmation** : une fois qu'un fournisseur est étiqueté Leader, nous avons tendance à rationaliser pourquoi il le mérite. Essayez l'inverse - imaginez qu'ils ne figuraient pas sur le quadrant, les sélectionneriez-vous toujours ? Inversement, imaginez qu'un acteur de niche avait la force de frappe marketing d'un Leader, leur technologie semblerait-elle soudainement plus viable ? 

Le MQ offre une simplification réconfortante dans un domaine complexe, mais **gérer une supply chain n'est pas aussi simple** que de choisir le point le plus éloigné en haut à droite. En fait, le point pourrait vous éloigner d'une meilleure solution qui est hors du graphique. Les professionnels avertis de la supply chain utiliseront donc le MQ de Gartner comme une référence légère, pas comme une bible. Ils comprendront pourquoi certains appellent ces quadrants "fausse science" [^8] et se concentreront plutôt sur les **principes fondamentaux et les preuves réelles**. Comme le conseille Joannes Vermorel, *les études de cas du monde réel et les résultats prouvés* devraient l'emporter sur les évaluations payées [^30]. En planification de la supply chain, ce qui compte, c'est si le logiciel apporte une amélioration des niveaux de service, des stocks, des coûts et de l'agilité - et s'il peut être maintenu dans votre organisation. Cela ne vient pas d'un graphique x-y, mais d'une évaluation rigoureuse et peut-être un peu de pensée adversaire (tester les affirmations des fournisseurs contre des scénarios difficiles). 

En conclusion, le MQ de Gartner pour la planification de la supply chain en 2024, une fois dépouillé de sa mystique, apparaît comme un **portrait conservateur, teinté de marketing** du paysage des fournisseurs. Il met en avant les géants habituels (avec tous leurs défauts tus), ajoute quelques plus petits, et passe à côté de certains vrais innovateurs. Une revue cherchant la vérité au maximum constate que l'**empereur a peu de vêtements** : le graphique du quadrant dissimule plus qu'il ne révèle. En étant sceptique et en exigeant une profondeur technique plutôt que des récits brillants, on peut éviter les pièges du quadrant. Il incombe à l'acheteur de voir à travers les limites du quadrant - car une planification de la supply chain réussie est enracinée dans la réalité, pas dans la magie. [^2] [^4]

## Notes de bas de page

[^1]: [FAQ: Réassurance SCM](https://web.archive.org/web/20250409085910/https://www.lokad.com/reassurance)  
[^2]: [FAQ: Réassurance SCM](https://web.archive.org/web/20250409085910/https://www.lokad.com/reassurance)  
[^3]: [Recherche de marché adversaire pour les logiciels d'entreprise - Cours 2.4](https://web.archive.org/web/20250409085950/https://www.lokad.com/tv/2021/3/31/adversarial-market-research-for-enterprise-software)  
[^4]: [Recherche de marché adversaire pour les logiciels d'entreprise - Cours 2.4](https://web.archive.org/web/20250409085950/https://www.lokad.com/tv/2021/3/31/adversarial-market-research-for-enterprise-software)  
[^5]: [Recherche de marché adversaire pour les logiciels d'entreprise - Cours 2.4](https://web.archive.org/web/20250409085950/https://www.lokad.com/tv/2021/3/31/adversarial-market-research-for-enterprise-software)  
[^6]: [Recherche de marché adversaire pour les logiciels d'entreprise - Cours 2.4](https://web.archive.org/web/20250409085950/https://www.lokad.com/tv/2021/3/31/adversarial-market-research-for-enterprise-software)  
[^7]: [L'état de la planification de la supply chain : conclusions du sommet de Londres de Gartner](https://web.archive.org/web/20250409090328/https://www.linkedin.com/pulse/state-supply-chain-planning-takeaways-from-gartners-london-durbha-i4uoc)  
[^8]: [#supplychain #digitaltransformation #predictiveanalytics | Joannes Vermorel | 38 commentaires](https://web.archive.org/web/20250409090450/https://www.linkedin.com/posts/vermorel_supplychain-digitaltransformation-predictiveanalytics-activity-6774682744061538304-KXze?trk=public_profile)  
[^9]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^10]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^11]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^12]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^13]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^14]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^15]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^16]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^17]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^18]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^19]: [Logiciel d'optimisation du e-commerce](https://web.archive.org/web/20250409091334/https://www.lokad.com/ecommerce-optimization-software)  
[^20]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^21]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^22]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^23]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^24]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^25]: [Logiciel d'optimisation du e-commerce](https://web.archive.org/web/20250409091334/https://www.lokad.com/ecommerce-optimization-software)  
[^26]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^27]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^28]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^29]: [L'état de la planification de la supply chain : Points clés du sommet de Londres de Gartner](https://web.archive.org/web/20250409090328/https://www.linkedin.com/pulse/state-supply-chain-planning-takeaways-from-gartners-london-durbha-i4uoc)  
[^30]: [FAQ : Réassurance SCM](https://web.archive.org/web/20250409085910/https://www.lokad.com/reassurance)  
[^31]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^32]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^33]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^34]: [Logiciel de planification et de prévision de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090722/https://www.lokad.com/supply-chain-planning-and-forecasting-software)  
[^35]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^36]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^37]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^38]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^39]: [Ce qui a changé : Quadrant magique 2024 pour les solutions de planification de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090915/https://solutionsreview.com/enterprise-resource-planning/whats-changed-2024-magic-quadrant-for-supply-chain-planning-solutions)  
[^40]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^41]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^42]: [Étude de marché, Fournisseurs d'optimisation de la supply chain](https://web.archive.org/web/20250409090522/https://www.lokad.com/pdf/vendors_sco-study-v0002.pdf)  
[^43]: [FAQ: Réassurance SCM](https://web.archive.org/web/20250409085910/https://www.lokad.com/reassurance)  
[^44]: [L'état de la planification de la supply chain : Points clés du sommet de Londres de Gartner](https://web.archive.org/web/20250409090328/https://www.linkedin.com/pulse/state-supply-chain-planning-takeaways-from-gartners-london-durbha-i4uoc)