Analyse de aThingz, Fournisseur de Logiciels de Supply Chain

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour : avril 2025

À l’ère numérique actuelle, en constante évolution, aThingz se distingue en tant que fournisseur de logiciels de supply chain proposant une plateforme intégrée et native du cloud conçue spécifiquement pour la gestion de la logistique et du transport. aThingz combine la planification et l’exécution autonomes avec une intégration profonde des données et des processus de rétroaction en boucle fermée pour permettre la planification autonome de la logistique, la visibilité des dépenses, le suivi en temps réel du transport et la prévision de la demande. Basée sur une architecture modulaire de microservices déployée sur Microsoft Azure, la plateforme exploite des techniques de programmation linéaire conventionnelles et des heuristiques basées sur des règles ainsi que des informations améliorées par les données pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité opérationnelle. Bien que le fournisseur mette en avant des capacités avancées en IA et en apprentissage automatique, les preuves techniques de aThingz suggèrent un système robuste et centré sur les données qui repose principalement sur des méthodes d’optimisation éprouvées, en faisant une solution fiable pour les entreprises recherchant une gestion intégrée de la supply chain sans les complications des systèmes sur site hérités.

Historique et Profil de l’Entreprise

1.1 Fondation et Profil d’Entreprise

Il est largement rapporté que aThingz a été fondée en 2012 selon les profils de CB Insights ¹ et Datanyze ², bien qu’un article de Sourcing Innovation suggère une chronologie de 2015 ³. La prépondérance des preuves penche en faveur d’un début en 2012. Basée à Southfield, Michigan, l’entreprise a maintenu un profil indépendant sans activités de fusion ou d’acquisition significatives, comme le notent les communications officielles et les profils de tiers ⁴.

Offre de Produits et Technologie

2.1 Prestation de Services de Base

aThingz commercialise une plateforme de supply chain basée sur le cloud et sur des microservices dont les offres principales comprennent :

Planification Autonome de la Logistique : Un processus en boucle fermée qui synchronise la planification et l’exécution, appelé “Sales & Logistics Planning with Execution (SLOPE)” ⁴.
Visibilité des Dépenses et Analyse du Coût de Service : Des outils tels que le module Cubera fournissent un suivi financier multidimensionnel et une analyse des coûts.
Visibilité du Transport en Temps Réel : La plateforme permet un suivi complet de bout en bout des expéditions.
Prévision de la Demande et Résilience de la Supply Chain : Elle fournit des outils de prévision améliorés par les données et des analyses de résilience pour soutenir la prise de décision éclairée.

2.2 Composants Techniques et Architecture

aThingz est construit sur une architecture de microservices composable qui intègre plusieurs fonctions logistiques dans un processus continu de “S&OP pour la logistique”. La plateforme dispose d’un hub robuste de gestion et d’intégration des données capable d’ingérer des données de différents formats, y compris API, EDI, JSON et CSV, ce qui facilite la connectivité avec les systèmes hérités. Pour l’optimisation, aThingz exploite des techniques basées sur la programmation linéaire et des heuristiques basées sur des règles pour résoudre les contraintes complexes de la supply chain ⁴⁵.

Modèle de Déploiement

aThingz met l’accent sur un modèle de déploiement agile et natif du cloud, disponible soit comme une plateforme complète de bout en bout, soit par activation modulaire en fonction des besoins spécifiques des clients. Hébergée sur Microsoft Azure, comme le souligne sa fiche sur le marché Azure ⁵ et ses communiqués de presse ⁶, la solution promet des déploiements rapides et une évolutivité pour soutenir des opérations continues en temps réel.

IA, ML et Revendications en Matière d’Optimisation

4.1 Capacités Revendiquées

La plateforme affirme que ses algorithmes avancés d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique sont utilisés pour détecter les incohérences des données, nettoyer et harmoniser les données, et incorporer les apprentissages de l’exécution dans les modèles de planification. Son approche “Planification Logistique Autonome en Boucle Fermée” vise à affiner continuellement les décisions logistiques ⁷. Des modules supplémentaires intègrent des méthodes heuristiques et des techniques de simulation pour fournir des décisions optimisées pour la supply chain.

4.2 Analyse Critique des Revendications en IA/ML

Malgré l’utilisation de mots à la mode tels que “IA” et “deep learning” dans les communications de presse, la documentation technique publiquement disponible offre peu de détails sur les algorithmes sous-jacents et les modèles de données. Cette opacité soulève des questions quant à savoir si les avantages notés (par exemple, des réductions de coûts de fret de 12 à 18 % et des améliorations de la précision des prévisions dépassant 90 %) découlent d’un véritable apprentissage automatique innovant ou d’une mise en œuvre robuste de méthodes d’optimisation basées sur des règles et statistiques conventionnelles.

Preuves des Offres d’Emploi et de la Stack Technologique

Les offres d’emploi et les profils d’entreprise indiquent que aThingz utilise une pile technologique diversifiée comprenant Java, C#, .NET, Python, Django, HTML, CSS et JavaScript, avec un fort accent sur l’intégration avec les services Microsoft Azure ⁸⁹. L’accent mis sur l’expertise en bases de données (SQL Server, SSIS, Azure SQL) et les capacités d’intégration des données soulignent la dépendance du fournisseur à une base de gestion des données robuste pour soutenir ses routines d’optimisation et d’analyse.

Évaluation Critique et Conclusion

aThingz propose une plateforme de gestion de la supply chain intégrée basée sur le cloud qui unifie la planification, l’exécution et l’analyse financière pour soutenir les opérations logistiques. Sa conception modulaire permet aux clients de personnaliser des solutions allant des mises en œuvre de bout en bout à des fonctions spécifiques telles que la gestion des dépenses ou le suivi en temps réel. Bien que le fournisseur affirme des capacités avancées en IA/ML, les preuves techniques impliquent une dépendance prédominante sur des méthodes d’optimisation conventionnelles et des heuristiques basées sur des règles améliorées par une forte intégration des données. Dans cette optique, bien que aThingz puisse offrir des améliorations tangibles en termes de réduction des coûts logistiques et d’efficacité opérationnelle grâce à son modèle de planification en boucle fermée, les subtilités de ses revendications en IA nécessitent une évaluation attentive de la part des adoptants potentiels.

aThingz vs Lokad

Lorsqu’on compare aThingz à Lokad, des différences distinctes dans l’approche technologique et le focus stratégique émergent. aThingz se positionne comme une plateforme modulaire de gestion de la supply chain basée sur le cloud, principalement adaptée à la logistique et à la gestion des transports. Son architecture met l’accent sur la composition et l’intégration à travers des microservices, avec des méthodes d’optimisation largement dérivées de la programmation linéaire et des heuristiques basées sur des règles. En revanche, Lokad a bâti sa réputation sur l’optimisation quantitative de la supply chain, en exploitant la prévision probabiliste, le deep learning pour la prédiction de la demande, et un langage de programmation spécifique au domaine (Envision) pour conduire une prise de décision prescriptive hautement automatisée à travers des domaines plus larges de la supply chain tels que les stocks, la production et la tarification. Essentiellement, aThingz offre une solution intégrée pour l’exécution logistique et l’analyse des coûts basée sur les données, tandis que Lokad propose une approche plus programmable et centrée sur l’IA pour l’optimisation holistique de la supply chain.

Conclusion

En résumé, aThingz présente une plateforme robuste et intégrée de gestion de la supply chain qui rationalise la planification et l’exécution logistique à travers une architecture moderne de microservices basée sur le cloud. Ses capacités en matière de planification autonome, d’intégration des données et d’optimisation en boucle fermée ont le potentiel de générer des réductions de coûts significatives et d’améliorer les performances opérationnelles. Cependant, bien que son marketing mette en avant une IA avancée et l’apprentissage automatique, le cadre technique sous-jacent semble être ancré dans des techniques d’optimisation conventionnelles éprouvées. Les organisations évaluant des solutions de supply chain devraient peser les avantages de la focalisation de aThingz sur la logistique intégrée par rapport aux méthodologies plus étendues et axées sur l’IA proposées par des concurrents tels que Lokad.