Examen de NextBillion.ai, Fournisseur de Logiciels de Planification de la Supply Chain
Dernière mise à jour : avril 2025
Retour à Étude de marché
NextBillion.ai, fondée en 2020 par une équipe comprenant Gaurav Bubna, Ajay Bulusu et Shaolin Zheng, se positionne comme une plateforme API-first dans la technologie de localisation, spécialisée dans la planification d’itinéraires, la cartographie et l’optimisation logistique pour les défis complexes de la supply chain. La société propose une suite d’API et de SDK qui permettent aux entreprises de générer des itinéraires de livraison multi-stops sous diverses contraintes du monde réel (telles que les fenêtres temporelles, la capacité des véhicules, et même des matrices de distance/durée personnalisées12), de calculer de grandes matrices de distance (jusqu’à 5000×5000 éléments) pour des estimations précises de l’heure d’arrivée et des distances de conduite3, et de déployer des cartes personnalisées et modifiables avec suivi en direct, géorepérage et capacités de dispatch. Conçue avec une architecture modulaire, la solution de NextBillion.ai accepte des entrées détaillées sur les véhicules, les tâches et les emplacements, traite des contraintes rappelant les techniques classiques de recherche opérationnelle, et prend en charge des options de déploiement flexibles - des clouds multi-locataires aux installations privées ou même sur site - assurant une intégration transparente avec les systèmes ERP et de gestion de flotte existants4. Bien que la société mette souvent en avant des améliorations en machine learning et en IA dans ses articles de blog56, un examen plus approfondi de sa documentation suggère que ses décisions de routage intelligent reposent sur des méthodes d’optimisation bien établies augmentées d’améliorations sélectives en ML, incitant les utilisateurs potentiels à tester rigoureusement le système dans leurs conditions spécifiques.
Aperçu du Produit
Ce qu’il offre
NextBillion.ai propose une suite complète d’outils comprenant :
- Optimisation des itinéraires : Génère des itinéraires de livraison multi-stops en tenant compte de nombreuses contraintes du monde réel (par exemple, les fenêtres temporelles, la capacité des véhicules, les compétences des conducteurs) comme le démontrent leurs tutoriels d’API1.
- Calcul des matrices de distance : Calcule des matrices étendues - jusqu’à 5000×5000 éléments - pour des estimations précises des heures d’arrivée et des distances inter-emplacements3.
- Cartographie et Navigation : Fournit des cartes personnalisées et modifiables intégrées avec des fonctionnalités telles que le suivi en direct et le géorepérage, soutenant une visualisation logistique avancée.
- Dispatch et Gestion sur le Terrain : Complète l’API de routage de base avec des solutions conçues spécifiquement pour la gestion de flotte et les opérations de dispatch.
Comment ça fonctionne
La plateforme est construite autour d’une architecture modulaire où diverses APIs s’emboîtent pour résoudre les variantes classiques du Problème de Routage de Véhicules (VRP). Elle accepte des objets d’entrée détaillés - couvrant les véhicules, les tâches (ou les expéditions) et les emplacements - et traite des contraintes complexes (y compris les fenêtres temporelles, les limites de capacité et même des matrices de coûts personnalisées) pour fournir des itinéraires optimisés. L’accent mis par la solution sur la configurabilité permet aux utilisateurs de fournir des données sur mesure (par exemple, des matrices de distance/durée personnalisées) et de choisir parmi divers modèles de déploiement, que ce soit sur le cloud, le cloud privé ou sur site4. Cette flexibilité garantit que les entreprises peuvent intégrer NextBillion.ai de manière transparente avec les systèmes ERP, de télématique ou de gestion de flotte existants.
Fondements Technologiques
Techniques Algorithmiques et d’Optimisation
NextBillion.ai exploite toute une gamme d’heuristiques d’optimisation classiques pour résoudre les défis du VRP. Ses APIs sont conçues pour gérer des contraintes détaillées et permettre des objectifs personnalisés, garantissant des performances robustes dans des environnements complexes. Bien que la société encourage l’utilisation de l’apprentissage automatique pour permettre une adaptation des données en temps réel et des ajustements prédictifs56, un examen de la documentation technique révèle que l’“intelligence” derrière les décisions de routage repose principalement sur des méthodes établies de recherche opérationnelle - augmentées, plutôt que remplacées, par des améliorations incrémentielles de l’apprentissage automatique.
Flexibilité et Scalabilité du Déploiement
Une force clé de la plateforme est sa polyvalence de déploiement. NextBillion.ai prend en charge des options de déploiement multi-locataires sur le cloud, le cloud privé et sur site, répondant aux secteurs avec des exigences strictes en matière de sécurité des données et de conformité4. Son approche API-first, combinée à des capacités d’intégration modulaires, garantit également la scalabilité et une interopérabilité fluide avec les systèmes hérités, bien que la promesse de solutions hautement personnalisables exige une configuration significative et une expertise technique continue.
Modèle de Tarification et Revendications Commerciales
NextBillion.ai utilise une stratégie de tarification flexible basée sur la valeur qui peut être adaptée en fonction de l’utilisation par commande, par actif ou par appel d’API7. Bien que le modèle de tarification semble transparent et ajustable, l’utilisation intensive par l’entreprise de mots à la mode tels que “IA” et “optimisation avancée” doit être abordée avec un sain scepticisme. La documentation technique indique que son moteur de routage de base repose sur des techniques d’optimisation classiques, l’apprentissage automatique jouant un rôle complémentaire. Cette dépendance à des méthodologies établies, tout en garantissant la robustesse, peut également introduire des complexités dans la mise en œuvre et l’intégration que les clients potentiels doivent soigneusement valider par rapport à leurs besoins opérationnels.
NextBillion.ai vs Lokad
NextBillion.ai et Lokad abordent tous deux les défis de l’espace de la supply chain, mais leurs axes divergent significativement. NextBillion.ai est principalement une plateforme basée sur des APIs, axée sur la localisation, dédiée à la planification des itinéraires, à la cartographie et à l’optimisation logistique. Elle excelle dans la résolution du Problème de Routage de Véhicules avec des options de déploiement flexibles - y compris des modèles sur site qui séduisent les organisations ayant des exigences strictes en matière de gouvernance des données. En revanche, Lokad - fondée en 2008 et basée à Paris - met l’accent sur une approche complète d’optimisation quantitative de la supply chain. La plateforme propriétaire de Lokad exploite un langage spécifique au domaine personnalisé (Envision) et des techniques sophistiquées telles que la prévision probabiliste, le deep learning et la programmation différentiable pour orienter les décisions en matière de stocks, de production et de tarification8910. Alors que NextBillion.ai cible l’optimisation des itinéraires physiques et des données cartographiques en utilisant des méthodologies OR classiques améliorées avec des composants ML sélectifs, Lokad offre une solution de bout en bout pour la gestion prédictive de la supply chain qui automatise des décisions complexes et multi-étapes au sein d’un système intégré uniquement sur le cloud. En fin de compte, bien que les deux plateformes fournissent des insights basés sur les données, NextBillion.ai propose une solution spécialisée pour l’intelligence des itinéraires et de la localisation, tandis que Lokad offre un moteur d’optimisation plus large et holistique pour la prise de décisions en matière de supply chain.
Conclusion
NextBillion.ai propose une solution robuste et personnalisable pour la planification des itinéraires, la cartographie et l’optimisation logistique qui répond efficacement aux contraintes du monde réel dans les opérations complexes de la supply chain. Son architecture modulaire axée sur l’API et ses options de déploiement flexibles en font une option attrayante pour les entreprises ayant besoin d’une intégration transparente avec les systèmes existants. Cependant, malgré les appels fréquents de l’entreprise à l’IA de pointe, une lecture détaillée de sa documentation technique suggère que son moteur central repose sur des techniques d’optimisation classiques améliorées par des améliorations incrémentielles de l’apprentissage automatique. Les entreprises envisageant d’utiliser NextBillion.ai doivent être prêtes à investir dans une intégration approfondie et une configuration continue pour tirer pleinement parti de ses capacités - un engagement qui contraste avec des offres plus complètes, basées uniquement sur le cloud, comme la plateforme de Lokad pour l’optimisation de la supply chain de bout en bout.