Revue de Kardinal.ai, Fournisseur de Logiciels de Supply Chain
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Kardinal.ai est une entreprise de logiciels fondée en 2015 qui propose une plateforme d’optimisation des itinéraires et d’intelligence logistique basée sur le cloud pour les opérations de livraison du dernier kilomètre. En exploitant l’optimisation combinatoire avancée, l’apprentissage automatique et l’intégration de données en temps réel, Kardinal.ai affine continuellement les tournées de livraison en s’adaptant dynamiquement aux fluctuations de la circulation, aux contraintes opérationnelles et aux événements imprévus, afin d’améliorer l’allocation des ressources, de réduire les coûts d’exploitation et d’augmenter la prise de décision humaine. Soutenue par une série de tours de financement totalisant environ 12,6 millions de dollars et construite sur une pile technologique moderne comprenant des microservices, Kubernetes, Golang et même Rust, l’entreprise se positionne comme une solution agile mais robuste pour les défis logistiques complexes dans l’environnement de la supply chain d’aujourd’hui.
Contexte de l’Entreprise & Financement
Kardinal.ai a été créée en 2015 par Jonathan Bouaziz, Cedric Hervet et Hugo Farizon, née de la convergence d’une expertise mathématique approfondie et d’observations de première main sur les défis logistiques. La genèse de l’entreprise et son développement continu sont détaillés sur leur page “À propos”1 et ont été également relatés à travers des profils sur PitchBook2 et Tracxn3. Le fournisseur a levé environ 12,6 millions de dollars, avec une série A remarquable d’environ 10,4 millions de dollars en 2022, signalant la confiance des investisseurs tout en restant concentré sur une niche dans l’optimisation du dernier kilomètre.
Aperçu du Produit : Ce que Kardinal.ai Propose
La plateforme SaaS de Kardinal.ai offre une optimisation des itinéraires en temps réel conçue pour :
- Optimiser la Livraison du Dernier Kilomètre : Créer et ajuster dynamiquement les tournées de livraison en tenant compte des conditions des chauffeurs, des schémas de circulation et des fenêtres de livraison. Cette réoptimisation en temps réel garantit des recommandations d’itinéraires pratiques qui répondent activement aux incertitudes sur le terrain4.
- Améliorer l’Efficacité Opérationnelle : En exploitant des algorithmes sophistiqués, la plateforme revendique des réductions de coûts allant de 10 % à 40 % tout en améliorant la qualité de service globale et l’allocation des ressources. Son modèle de support à la décision augmente le jugement humain - les opérateurs examinent et valident les suggestions, plutôt que de se fier à une automatisation complète4.
- Intégration Transparente : Livrée en tant que service cloud avec des intégrations API robustes, la solution est conçue pour se connecter aux systèmes TMS, ERP ou autres systèmes d’entreprise existants, prenant en charge à la fois les déploiements IT en une seule fois et les mises en œuvre progressives et par phases5.
Mécanismes Techniques & Opérationnels
Technologies et Algorithmes de Base
La plateforme de Kardinal.ai repose sur des techniques mathématiques et d’apprentissage automatique avancées :
- Optimisation Combinatoire : Le moteur gère “un nombre illimité de contraintes” pour construire des itinéraires de livraison qui reflètent les variables du monde réel, comme le montre sur la page d’accueil6.
- Apprentissage Automatique pour l’Amélioration Continue : Les données terrain capturées via les appareils mobiles des chauffeurs alimentent des modèles d’apprentissage automatique qui prédisent les temps de livraison, identifient les schémas de performance et affinent les calculs d’itinéraire ultérieurs. Ce processus itératif garantit que la solution exploite les données historiques et en temps réel pour une précision croissante4.
- Intégration de Données en Temps Réel : Les variables dynamiques telles que les conditions de circulation et les fenêtres de livraison sont continuellement ingérées, permettant une réoptimisation immédiate “avant, pendant et après” les livraisons.
Déploiement et Intégration
La plateforme est proposée en tant que solution SaaS et est conçue pour être intégrée sans effort via des API bien documentées. Cela facilite une intégration rapide ainsi que des déploiements IT hybrides et progressifs, permettant de lier le service avec des systèmes logistiques existants tels que TMS ou ERP5.
Stack Technique & Insights de l’Équipe
Bien que les détails granulaires restent limités, les insights disponibles suggèrent l’utilisation d’une pile technologique moderne comprenant des microservices orchestrés avec Kubernetes et des composants backend développés en Golang et Rust. Les insights de l’équipe partagés par le co-fondateur Hugo Farizon mettent en avant un engagement envers des systèmes performants et évolutifs et des pratiques de développement agiles et transversales78.
Cas d’Utilisation du Monde Réel et Impact Opérationnel
Des déploiements pratiques de la plateforme de Kardinal.ai ont été démontrés dans plusieurs études de cas :
- Une étude de cas sur l’incorporation de données de trafic a montré des améliorations significatives dans les prédictions de navigation, conduisant à des circuits plus fiables9.
- Des études de cas supplémentaires détaillent des scénarios de gestion de dépôt et des stratégies de tarification de livraison de colis, soulignant davantage la capacité du système à améliorer l’efficacité opérationnelle dans des environnements variés.
- Des partenariats, tels que ceux avec DPD France, soulignent l’impact pratique et la validation externe de la solution dans divers contextes de livraison.
Kardinal.ai vs Lokad
Alors que Kardinal.ai se concentre sur les défis opérationnels de la livraison du dernier kilomètre, en particulier la planification dynamique des itinéraires et l’intelligence logistique en temps réel, Lokad représente un paradigme différent dans l’optimisation de la supply chain. Fondée en 2008, Lokad est passée de la prévision basée sur le cloud à une plateforme complète d’optimisation prédictive de la supply chain qui couvre la prévision de la demande, la gestion des stocks, les stratégies de tarification et la planification de la production. La plateforme de Lokad exploite un langage spécifique au domaine appelé Envision et intègre des techniques avancées telles que le deep learning et la programmation différentiable pour générer des recommandations exploitables10111213.
Les principaux contrastes incluent :
• Domaine de Focus :
Kardinal.ai est conçu exclusivement pour la livraison du dernier kilomètre, tandis que Lokad adopte une vision holistique de la supply chain en intégrant une gamme plus large d’optimisations décisionnelles.
• Approche Technique :
Lokad se concentre sur la prévision probabiliste et intègre la logique de la supply chain dans son Envision DSL, permettant une automatisation des décisions de bout en bout. En revanche, Kardinal.ai se base sur l’optimisation combinatoire et en temps réel des tournées de livraison en utilisant des flux de données en direct.
• Implémentation et Intégration :
Les deux utilisent des modèles de livraison basés sur le cloud et en SaaS ainsi que des intégrations API. Cependant, la plateforme auto-développée de Lokad met l’accent sur une approche personnalisée et programmable pour gérer les oscillations complexes de la supply chain, tandis que Kardinal.ai se concentre sur la réoptimisation dynamique des itinéraires pour gérer la nature variable de la livraison du dernier kilomètre.
Conclusion
Kardinal.ai propose une solution SaaS innovante et techniquement robuste pour l’optimisation de la livraison du dernier kilomètre. Son mélange d’optimisation combinatoire avancée, d’apprentissage automatique et d’intégration de données en temps réel le positionne comme un augmentateur efficace de la prise de décision humaine dans la logistique. Bien que certains aspects reposent sur des mots à la mode de l’industrie et des descriptions de haut niveau, la pile technologique agile de la plateforme et l’impact opérationnel démontré indiquent son potentiel réel. En le comparant à une solution plus large de la supply chain comme Lokad, Kardinal.ai se distingue par son approche laser-focused de l’optimisation des itinéraires, tandis que Lokad offre un cadre plus expansif pour la gestion quantitative de la supply chain. Les entreprises mettant l’accent principalement sur les défis du dernier kilomètre trouveront la réoptimisation dynamique et l’intégration agile de Kardinal.ai particulièrement convaincantes.