L'analyse de aThingz, fournisseur de logiciels supply chain

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour: avril, 2025

Dans l’ère numérique trépidante d’aujourd’hui, aThingz se distingue en tant que fournisseur de logiciels supply chain proposant une plateforme intégrée, native du cloud, conçue spécifiquement pour la gestion logistique et du transport. aThingz combine la planification autonome et l’exécution avec une intégration poussée des données et des processus de rétroaction en boucle fermée pour permettre la planification logistique autonome, la visibilité des dépenses, le suivi en temps réel du transport, et la prévision de la demande. Construite sur une architecture modulaire de microservices déployée sur Microsoft Azure, la plateforme exploite des techniques conventionnelles de programmation linéaire et des heuristiques basées sur des règles, jumelées à des insights améliorés par les données, pour réduire les coûts et accroître l’efficacité opérationnelle. Tandis que le fournisseur met en avant des capacités avancées d’IA et de machine learning, les preuves techniques de aThingz suggèrent un système robuste, centré sur les données, reposant principalement sur des méthodes d’optimisation éprouvées, faisant de lui une solution fiable pour les entreprises recherchant une gestion intégrée de supply chain sans les complications des systèmes legacy sur site.

Historique et Contexte de l’entreprise

1.1 Fondation et Profil d’Entreprise

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

Offre de Produits et Technologie

2.1 Offre de Services Principale

aThingz commercialise une plateforme supply chain native du cloud, basée sur des microservices, dont les offres principales incluent :

Logistics Autonomous Planning: Un processus en boucle fermée qui synchronise la planification et l’exécution, commercialisé sous le nom de “Sales & Logistics Planning with Execution (SLOPE)” ⁴.
Spend Visibility & Cost-to-Serve Analysis: Des outils tels que le module Cubera offrent un suivi financier multidimensionnel et une analyse des coûts.
Real-Time Transportation Visibility: La plateforme permet un suivi complet de bout en bout des expéditions.
Demand Forecasting & Supply Chain Resilience: 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 “S&OP for logistics”. La plateforme dispose d’un hub robuste de gestion et d’intégration des données capable d’ingérer des données de divers formats, y compris API, EDI, JSON et CSV, ce qui facilite la connectivité avec les systèmes legacy. Pour l’optimisation, aThingz exploite des techniques basées sur la programmation linéaire et des heuristiques basées sur des règles pour résoudre des contraintes complexes de supply chain ⁴⁵.

Modèle de Déploiement

aThingz met l’accent sur un modèle de déploiement agile et native du cloud, disponible soit en tant que plateforme complète et end‑to‑end, soit par activation modulaire en fonction des besoins spécifiques des clients. Hébergée sur Microsoft Azure, comme le souligne son inscription sur Azure Marketplace ⁵ et les communiqués de presse ⁶, la solution promet des déploiements rapides et une scalabilité pour soutenir des opérations continues en temps réel.

Allégations concernant l’IA, le ML et l’Optimisation

4.1 Capacités revendiquées

La plateforme affirme que ses algorithmes avancés d’intelligence artificielle et de machine learning sont utilisés pour détecter les incohérences dans les données, nettoyer et harmoniser les données, et intégrer les enseignements tirés de l’exécution dans les modèles de planification. Son approche “Closed Loop Autonomous Logistics Planning” vise à affiner en continu les décisions logistiques ⁷. Des modules supplémentaires intègrent des méthodes heuristiques et des techniques de simulation pour fournir des décisions supply chain optimisées.

4.2 Analyse Critique des Allégations d’IA/ML

Malgré l’utilisation de mots à la mode tels que “AI” et “deep learning” dans les communications de presse, la documentation technique accessible au public offre des détails limités 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 12-18% des coûts de fret et des améliorations de la précision des prévisions dépassant 90%) proviennent d’un véritable machine learning innovant ou constituent une mise en œuvre robuste de méthodes d’optimisation conventionnelles basées sur des règles et des statistiques.

Preuves tirées des Offres d’Emploi et de la Stack Technologique

Les offres d’emploi et les profils d’entreprise indiquent qu’aThingz utilise une stack technologique diversifiée incluant 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 lors du recrutement sur l’expertise en bases de données (SQL Server, SSIS, Azure SQL) et les capacités d’intégration des données souligne la dépendance du fournisseur à une solide fondation de gestion des données pour soutenir ses routines d’optimisation et ses analyses.

Évaluation Critique et Conclusion

aThingz propose une plateforme de gestion supply chain intégrée et 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 d’implémentations end‑to‑end à des fonctions spécifiques telles que la gestion des dépenses ou le suivi en temps réel. Bien que le fournisseur revendique des capacités avancées d’IA/ML, les preuves techniques impliquent une dépendance prédominante aux méthodes d’optimisation conventionnelles et aux heuristiques basées sur des règles, renforcées par une forte intégration des données. Dans cette optique, bien qu’aThingz puisse offrir des améliorations tangibles en réduction des coûts logistiques et en efficacité opérationnelle grâce à son modèle de planification en boucle fermée, les nuances de ses allégations en matière d’IA méritent une évaluation attentive par les adoptants potentiels.

aThingz vs Lokad

Lors de la comparaison entre aThingz et Lokad, des différences distinctes dans l’approche technologique et le focus stratégique apparaissent. aThingz se positionne comme une plateforme supply chain modulaire et native du cloud, principalement conçue pour la gestion logistique et du transport. Son architecture met l’accent sur la composabilité et l’intégration via des microservices, avec des méthodes d’optimisation principalement issues de la programmation linéaire et des heuristiques basées sur des règles. En revanche, Lokad a bâti sa réputation sur la Supply Chain Quantitative, en s’appuyant sur des prévisions probabilistes, le deep learning pour la prévision de la demande, et un langage de programmation spécifique au domaine (Envision) pour impulser une prise de décision hautement automatisée et prescriptive dans des domaines supply chain plus larges 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 axée sur l’IA pour une optimisation globale de la supply chain.

Conclusion

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