L'analyse d'Infor, fournisseur de logiciels de gestion de la supply chain

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour: novembre, 2025

Infor est un grand fournisseur américain de logiciels d’entreprise, fondé en 2002 (à l’origine sous le nom d’Agilisys) et qui s’est développé presque exclusivement par acquisitions pour constituer un portefeuille d’ERP, de solutions financières, de HCM, de CRM et de produits de supply chain, désormais positionnés comme des “CloudSuites” spécifiques à l’industrie.¹²³⁴ Depuis 2020, il est une filiale de Koch Industries, qui a acquis l’intégralité des actions restantes auprès de Golden Gate Capital, offrant ainsi à Infor un accès à un capital important à long terme tout en le maintenant en tant qu’entreprise logicielle autonome.⁵⁶⁷⁸ Infor déclare environ 17 000 employés et plus de 60 000 clients répartis dans plus de 170 pays, ce qui en fait l’un des acteurs majeurs des applications d’entreprise, malgré un profil public relativement faible comparé à SAP ou Oracle.¹²⁴⁹ Pour la supply chain, l’empreinte pertinente englobe la suite Infor Supply Chain Planning (SCP) (demand forecasting, demand planning, supply planning, S&OP, production scheduling), le réseau multi-entreprises Infor Nexus (global trade, visibility, predictive ETA), et les produits d’entrepôt/logistique intégrés dans diverses CloudSuites; le tout repose sur Infor OS, une plateforme cloud-native délivrée en SaaS multi-locataire exclusivement sur AWS.¹⁰¹¹¹²¹³¹⁴¹⁵¹⁶ Techniquement, les capacités de supply chain d’Infor combinent une bibliothèque d’algorithmes classiques de prévision, une détection de la demande basée sur le machine learning, des moteurs d’ordonnancement basés sur les contraintes (alimentés en option par des solveurs ILOG), et des modèles prédictifs au niveau du réseau pour les ETA des expéditions.¹¹¹²¹⁷¹⁸¹⁹²⁰²¹⁹²²¹⁶ Le résultat final est une suite large et commercialement mature alignée sur les schémas courants des Advanced Planning System (APS) : des plans à échéancier, un S&OP basé sur des scénarios, un ordonnancement basé sur les contraintes, et une visibilité de la supply chain pilotée par les événements, plutôt qu’un moteur unique d’optimisation probabiliste unifié.

Aperçu d’Infor

Infor est une entreprise multinationale de logiciels d’entreprise dont le siège est à New York, principalement axée sur des ERP spécifiques à l’industrie et des applications connexes, pouvant être déployés sur site ou via des services cloud.¹²² Elle a été créée en 2002 lorsque des sponsors de capital-investissement ont séparé une unité ERP dédiée à la fabrication de processus de Systems & Computer Technology Corp (SCT) sous le nom d’Agilisys; en 2004, après avoir acquis le fournisseur allemand Infor Business Solutions, l’entreprise a adopté la marque Infor et a par la suite déplacé son siège sur la côte Est des États-Unis (d’abord à Atlanta, puis à New York).¹²²³⁴²⁴¹⁷²⁰ Au milieu des années 2000 et 2010, Infor a accumulé plus de quarante acquisitions dans les domaines des ERP, SCM, gestion d’actifs, ressources humaines et analytique, notamment MAPICS, Geac, SSA Global (et donc Baan), Datastream, Lawson Software, et GT Nexus, parmi bien d’autres.¹¹⁸²⁰

Aujourd’hui, Infor se positionne comme un fournisseur de suites “industry cloud” – des combinaisons verticalement packagées d’ERP et de modules associés (WMS, TMS, SCP, CRM, RH, etc.), toutes destinées à fonctionner en SaaS multi-locataire sur Amazon Web Services via la plateforme Infor OS.²¹¹⁹¹⁴¹⁵¹⁶ Son matériel promotionnel cite à plusieurs reprises plus de 60 000 organisations et environ 17 000 employés au début des années 2020, avec des clients dans la manufacturing, la distribution, la healthcare, l’hôtellerie, le secteur public, la fashion, et d’autres secteurs.¹²⁴²⁵⁹ La fonctionnalité supply chain est répartie sur plusieurs gammes de produits:

Infor Supply Chain Planning (SCP) – un portefeuille pour la planification de la demande, la prévision de la demande, la planification des approvisionnements, l’optimisation de stocks, et l’ordonnancement de la production.¹⁰¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶
Infor Nexus – un réseau supply chain multi-entreprises (à l’origine GT Nexus) couvrant le global trade, la supplier collaboration, la logistics visibility et l’ETA prédictif.¹¹⁸¹³⁵
Capacités logistiques / d’entrepôt – incluant la gestion d’entrepôt et la gestion des transports intégrées dans diverses CloudSuites, ce qui n’est pas l’objet principal de ce rapport mais fait partie de l’ensemble plus large.⁹¹⁴¹⁶

Le reste de cette analyse se concentre sur la manière dont ces composants orientés supply chain fonctionnent techniquement, ce qui est concrètement mis en œuvre en termes de prévision et d’optimisation, et comment cela diffère des plateformes d’optimisation plus de niche mais profondément spécialisées telles que Lokad.

Infor vs Lokad

Infor et Lokad revendiquent tous deux aider les entreprises à “optimiser” les décisions supply chain, mais leurs points de départ et leurs architectures techniques sont presque opposés. Infor est un fournisseur de solutions d’applications d’entreprise large: la planification supply chain est l’un des portefeuilles parmi tant d’autres (ERP, solutions financières, RH, CRM, gestion d’actifs, CloudSuites spécifiques à l’industrie), et la logique de planification est intégrée sous forme de modules à l’intérieur de ces suites. En pratique, les clients achètent une CloudSuite (par exemple, pour la manufacturing ou la distribution) et SCP ou Nexus est déployé comme un élément d’un paysage transactionnel de bout en bout. Lokad, en revanche, n’est pas du tout un fournisseur ERP; c’est une plateforme SaaS unique et spécialisée dont le seul but est l’optimisation quantitative des décisions supply chain (prévision, réapprovisionnement, allocation, ordonnancement, tarification), se positionnant au-dessus de quels que soient les ERP et WMS qu’un client utilise déjà.

Du point de vue de la modélisation, la pile supply chain d’Infor s’articule autour des concepts classiques des APS: des plans de demande échelonnés dans le temps, des objectifs de stocks, des plans d’approvisionnement contraints, et des délais de production à capacité finie.¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶ La prévision dans SCP est gérée par une bibliothèque de techniques algorithmiques et des “methods avancées de séries temporelles” avec certaines capacités de machine learning et de détection de la demande superposées, ainsi que des moteurs heuristiques et d’optimisation qui génèrent des plans d’approvisionnement à plusieurs niveaux faisables compte tenu des contraintes.¹¹¹²¹⁷¹⁹¹³¹⁶ L’optimisation dans l’ordonnancement de la production s’exprime sous forme d’ordonnancement basé sur les contraintes; si licencié, le solveur ILOG peut rechercher des plannings optimaux ou quasi-optimaux compte tenu des contraintes et objectifs définis.¹⁸¹⁹²⁰²⁶¹⁶ Infor Nexus applique le machine learning au niveau du réseau pour prédire les temps d’arrivée des expéditions à partir d’un vaste historique d’événements de suivi et de données réseau, exposant cela via une API Predictive ETA et des tableaux de bord prédictifs destinés aux utilisateurs.²¹⁹²²¹³²⁷ Dans tous les cas, l’“IA” est associée à des modules spécifiques (prévision, ordonnancement, prédiction d’ETA) et alimente des plans et alertes traditionnels.

Lokad, en revanche, centre tout autour de la modélisation probabiliste et de l’optimisation des décisions. Plutôt que de proposer des modules distincts de prévision et de planification, elle fournit un langage spécifique au domaine (Envision) dans lequel l’ensemble du modèle – ingestion de données, modélisation probabiliste de la demande et des lead-time, et optimisation des décisions de réapprovisionnement, d’allocation, et d’ordonnancement – est codé sous forme d’un seul pipeline. Les prévisions ne sont pas des estimations ponctuelles mais des distributions complètes de la demande par SKU/tranche temporelle, et les décisions sont dérivées via une optimisation stochastique (par exemple, Stochastic Discrete Descent) et, plus récemment, une programmation différentiable qui ajuste conjointement les paramètres de prévision et de décision afin de minimiser le coût réalisé ou de maximiser le profit. La plateforme n’est pas vendue comme une suite de modules configurables mais comme un moteur programmable assorti de services experts: chaque client se voit attribuer une “app” sur mesure écrite en Envision, produisant des listes de décisions classées selon le ROI (commandes, transferts, actions de maintenance, ajustements de tarification) sous un objectif économique unifié.

D’un point de vue architectural, les produits cloud d’Infor fonctionnent en SaaS multi-locataire sur AWS en utilisant Infor OS comme couche d’intégration et de plateforme (avec ION pour l’intégration basée sur les messages, les passerelles API, l’identité et les services UX).¹⁰¹⁴¹⁵¹⁶⁶ Il s’agit d’une plateforme d’entreprise de style microservices conventionnelle: chaque CloudSuite et module SCP/Nexus utilise les services OS pour l’interopérabilité et l’identité mais reste par ailleurs une application assez autonome. Lokad, en revanche, a été construit comme une pile interne unique sur Azure avec un minimum de dépendances externes: un back-end basé sur les événements, un stockage adressable par contenu, et le compilateur Envision ainsi que le moteur d’exécution “Thunks” formant une base de code unique centrée uniquement sur l’analytique et l’optimisation. Lokad n’expose aucun “module” fixe; il expose plutôt un environnement programmable pour les Supply Chain Scientist.

En termes de flux de décision, les modules de planification d’Infor sont conçus pour les planificateurs évoluant dans des cycles S&OP: les utilisateurs interagissent avec des écrans et des flux de travail configurables pour examiner les prévisions, aligner les plans interfonctionnels, générer des réponses d’approvisionnement, exécuter des scénarios hypothétiques et, dans certains cas, auto-générer des plannings ou des commandes recommandées.¹⁰¹¹¹²¹³²⁶¹⁶ L’automatisation est généralement présentée comme des plans générés par le système que les planificateurs peuvent ajuster, plutôt que comme des listes d’instructions entièrement automatisées et classées par ROI. Les fonctionnalités d’ETA prédictif et de tour de contrôle de Nexus ajoutent des alertes et des exceptions pilotées par les événements, aidant les planificateurs à intervenir lorsque les expéditions s’écartent du plan.²¹⁹²²¹³²⁷ Lokad, quant à lui, a été conçu expressément pour produire des listes de décisions priorisées où chaque ligne est quantifiée en termes d’impact financier attendu; les planificateurs sont censés se concentrer sur les exceptions et le jugement commercial plutôt que sur l’édition ligne par ligne des plans.

Enfin, la maturité commerciale diffère: Infor est un fournisseur très important et diversifié, comptant des dizaines de milliers de clients dans de nombreux secteurs et bénéficiant d’une longue expérience sur site.¹²⁴²⁵⁹ Ses produits supply chain tirent parti de cette envergure mais sont nécessairement contraints par le besoin de s’intégrer à un portefeuille large et à une base d’installations de longue date. Lokad est plus petit mais plus spécialisé: sa clientèle est concentrée dans des industries intensives en supply chain (retail, manufacturing, aérospatial) et toute sa pile existe uniquement en SaaS; il ne dispose pas de produits legacy sur site. Pour un client, le compromis se situe essentiellement entre une suite d’entreprise étendue avec planification intégrée (Infor) et une couche d’optimisation quantitative, plus radicale et ciblée (Lokad).

Historique, propriété et acquisitions

L’histoire d’Infor est exceptionnellement axée sur les acquisitions, même selon les standards des logiciels d’entreprise. L’entreprise remonte à juin 2002, lorsqu’une unité de SCT (Systems & Computer Technology Corporation) spécialisée dans les ERP pour la process manufacturing a été scindée sous le nom d’Agilisys.¹⁴²⁰ Soutenue par Golden Gate Capital puis par Summit Partners, Agilisys a poursuivi une politique d’agrégation agressive des fournisseurs ERP du marché intermédiaire et connexes; après avoir acquis la société allemande Infor Business Solutions en 2004, l’entreprise a adopté le nom Infor Global Solutions.¹²³²⁴¹⁷²⁰

Entre 2004 et environ 2016, Infor a acquis plus de quarante entreprises, dont MAPICS, Geac, SSA Global (et par extension Baan et Epiphany), Datastream (asset management), Workbrain (workforce management), Hansen (secteur public), plusieurs fournisseurs de l’hôtellerie, et, ce qui est important pour ce rapport, Lawson Software (ERP), Mercia (supply chain planning) et GT Nexus (multi-enterprise supply chain network).¹¹⁷¹⁸²⁰ L’acquisition de Lawson en 2011 a permis à Infor d’obtenir deux grandes gammes d’ERP (M3 et S3) et une présence significative dans la manufacturing, la distribution et la healthcare.¹¹⁷ L’acquisition de GT Nexus en 2015 (rebaptisé plus tard Infor Nexus) pour environ 675 millions de dollars a permis d’acquérir un réseau global de trade et de supply chain basé sur le cloud, axé sur la logistique, la supplier collaboration et la visibility.¹¹⁷¹⁸¹³ En 2016, Infor a acquis Predictix, une startup de prévision/analytique dans le retail, dans le cadre d’une dynamique verticale dans le secteur du retail.¹¹⁷¹⁸ Des opérations ultérieures ont inclus Birst (business intelligence), plusieurs partenaires de conseil, et des solutions verticales spécialisées.¹¹⁷¹⁸

La propriété a connu un changement important à la fin des années 2010. Koch Equity Development, une filiale de Koch Industries, a investi dans Infor en tant qu’actionnaire minoritaire puis, début 2020, a accepté d’acquérir la participation restante auprès de Golden Gate Capital; l’acquisition a été finalisée en avril 2020, moment auquel Infor est devenue une filiale entièrement détenue par Koch tout en restant une entreprise logicielle autonome.³¹¹¹⁸²²¹⁵⁵⁶⁷⁸²⁸ Les communiqués de presse de Koch soulignent que ses entreprises ont investi des dizaines de milliards de dollars dans la technologie et qu’Infor constitue un élément stratégique de cette transformation.³¹¹¹⁸²² Les propres communiqués d’Infor et ses annonces de croissance dans l’hôtellerie mettent en avant qu’en tant qu’entreprise Koch, elle peut adopter une vision à plus long terme et compter sur un capital stable.⁹

Sur le plan commercial, l’envergure d’Infor est bien documentée: Wikipedia, les supports commerciaux du fournisseur et des analystes indépendants s’accordent largement sur un effectif d’environ 17 000 employés, une base clientèle d’environ 60 000 organisations, et une présence dans plus de 40–170 pays (selon la mesure exacte) au début des années 2020.¹²⁴¹⁰²⁵⁹ Le contenu interne de la communauté autour des hackathons et des événements d’Infor mentionne également plus de 60 000 clients, 2 000 partenaires et 17 000 employés.²⁹ Cela indique une organisation mature et répartie à l’échelle mondiale.

Portefeuille de produits de supply chain et de planification

Supply Chain Planning (SCP)

Infor Supply Chain Planning est un portefeuille d’applications conçu pour intégrer la planification de la demande, des approvisionnements et des stocks à l’échelle de l’entreprise. Les supports marketing et la documentation décrivent SCP comme utilisant le “big data et l’IA” pour transformer la planification et la prise de décision, générant des plans synchronisés qui couvrent la planification de la demande, la prévision, l’optimisation de stocks, la planification des approvisionnements et l’ordonnancement de la production.¹⁰¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶

La documentation SCP met l’accent sur :

Planification et prévision de la demande. Infor Demand Forecasting et Demand Planning visent à “simplifier et accélérer le processus de prévision” en utilisant des “methods avancées de prévision des séries temporelles” et le machine learning, soutenus par des assistants de modélisation et une intégration en direct pour réduire l’effort manuel.¹²¹⁷¹⁹ Les pages produits décrivent une modélisation intégrée des séries temporelles, une analytique des séries de données, une détection de la demande et des données quasiment en temps réel, ainsi que des flux de travail collaboratifs pour une prévision consensuelle.⁴¹²¹⁷¹⁹¹³
Planification des approvisionnements & stocks. La documentation d’Infor Supply Planning indique qu’une fois les plans de demande de l’entreprise et les objectifs de stocks publiés, le système calcule automatiquement des plans d’approvisionnement échelonnés dans le temps, incluant des plans d’achat, de production, de stocks et de distribution, en utilisant des “moteurs de planification sophistiqués basés sur des heuristiques et l’optimisation.”¹¹¹⁹¹³
S&OP / IBP. Le portefeuille SCP inclut également la Sales & Operations Planning (S&OP) et des capacités de planification d’entreprise intégrée, facilitant l’alignement interfonctionnel autour des plans de base et contraints, avec analyse de scénarios et tableaux de bord KPI.¹⁰¹¹¹³³⁰

Techniquement, SCP semble suivre un schéma APS assez standard : une bibliothèque de modèles statistiques et de routines ML pour la génération de prévisions de base ; des moteurs heuristiques et, dans certains cas, basés sur l’optimisation pour passer de la demande aux plans d’approvisionnement et de stocks ; et une interface de planification collaborative pour l’ajustement et le consensus. Les affirmations concernant l’IA/ML sont concrètes dans le sens où la prévision de la demande et le demand sensing reposent sur des méthodes algorithmiques, mais il existe peu de détails publics sur les architectures spécifiques (par exemple, s’ils utilisent des familles classiques de lissage exponentiel, le gradient boosting ou le deep learning). Le matériel disponible met l’accent sur les “advanced time series” et le “machine learning” sans dévoiler les noms des algorithmes, les hyperparamètres ou les fonctions objectif.¹²¹⁷¹⁹¹³

Planification de la production

Infor Production Scheduling est le module de SCP pour la planification détaillée à capacité finie dans la fabrication par processus et la production discrète. La page produit le décrit comme un outil de planification basé sur les contraintes qui aide à créer des plannings de fabrication par processus précis, efficients et collaboratifs tout en tenant compte des goulets d’étranglement et des interdépendances entre les lignes de production.²⁶¹⁶

Les documentations expliquent que Production Scheduling utilise une logique basée sur les contraintes qui peut planifier et synchroniser les opérations sur l’ensemble des lignes de production, en tenant compte des interdépendances et des contraintes telles que les changements de séquence ou les capacités des cuves.¹⁶ Pour un usage plus avancé, le module peut être licencié avec un module complémentaire optionnel ILOG solver. La documentation d’ILOG solver indique qu’il permet la création et l’exécution de “macros” de planification basées sur le solver, avec une barre de progression indiquant l’avancement de la résolution; cela est décrit explicitement comme un composant optionnel, sous licence séparée.¹¹⁷¹⁸¹⁶ Des partenaires d’implémentation externes précisent en outre qu’Infor Production Scheduling utilise des “moteurs d’optimisation éprouvés (y compris les ILOG solvers)” pour prendre en compte les contraintes et les objectifs d’optimisation lors de la génération des plannings.²⁰

D’un point de vue technique, cela suggère que l’optimisation sous-jacente utilise la programmation par contraintes ou la programmation en nombres entiers mixtes (standard pour ILOG CP/CPLEX), Infor fournissant une interface applicative et un modèle de domaine autour de ces solvers. Il n’existe aucune preuve d’algorithmes d’optimisation novateurs développés par Infor spécifiquement pour la planification; à la place, Infor intègre des solvers commerciaux standards dans une application spécifique au domaine. Il s’agit d’une conception tout à fait raisonnable, mais pas de pointe dans le sens d’algorithmes propriétaires – elle tire parti de bibliothèques d’OR bien établies.

Infor Nexus

Infor Nexus (l’évolution de GT Nexus avec TradeCard et des ajouts ultérieurs) est le réseau supply chain multi-entreprises d’Infor, destiné au commerce mondial, à la visibilité logistique et à la collaboration avec les partenaires.¹¹⁸¹³⁵ Des documents historiques retracent ses origines à GT Nexus et TradeCard à la fin des années 1990/début des années 2000, centrés sur les portails de réservation maritime, les lettres de crédit et les services financiers; l’évolution ultérieure a ajouté un centre de contrôle élargi, un suivi en direct et une visibilité multiforme.¹³⁵

Des ressources produits récentes décrivent Nexus Predictive ETA comme une fonctionnalité basée sur le machine learning qui utilise les “dense shipping and supply chain data” circulant dans le réseau pour générer des prédictions plus précises et dynamiques des temps d’arrivée des expéditions et de la disponibilité des produits à court terme.²²¹²²¹³ Une API Predictive ETA destinée aux développeurs permet aux clients d’interroger les ETA prévus dans le cadre de changements hypothétiques (par exemple, changer de transporteur, modifier les dates d’arrivée des navires), exposant ainsi effectivement un modèle ETA appris en tant que service.²¹⁹

Infor et Databricks font la promotion conjointe de Nexus en tant que plateforme data-intelligente où les événements supply chain sont diffusés dans Databricks Lakehouse, permettant aux modèles AI pour les ETA prédictives, la détection d’anomalies et la traçabilité, avec des données partagées via Delta Sharing vers d’autres systèmes.²⁴²²²⁶ Des documents de conférence (par exemple, des sessions Gartner et des événements Nexus Connect) mentionnent en outre des travaux en cours sur l’analytics prédictif, le process mining, l’AI générative et agentique, ainsi que sur des assistants digitaux dans Nexus.²⁵²⁷

En résumé, Nexus semble être l’une des parties les plus “AI-heavy” du portefeuille supply chain d’Infor, avec des modèles de machine learning concrets pour la prédiction des ETA et la détection d’anomalies sur un flux d’événements multi-locataires important. Les techniques ne sont pas entièrement dévoilées mais sont conformes à un apprentissage supervisé traditionnel sur des historiques d’événements plutôt qu’à une modélisation probabiliste ou causale novatrice pour les stocks et la tarification.

Architecture de la plateforme et pile technologique

La stratégie cloud d’Infor est ancrée par Infor OS (Infor Operating Service), décrit comme la plateforme applicative fondamentale qui connecte les systèmes Infor et non-Infor dans une plateforme digitale d’affaires. Infor OS fonctionne exclusivement en tant que plateforme SaaS multi-locataires sur AWS.¹⁰¹⁴¹⁵⁶ Les composants clés d’OS pertinents pour la supply chain incluent :

Infor ION – une couche d’interopérabilité basée sur des messages et de gestion des processus métiers, utilisée pour intégrer les applications Infor et tierces, sur site et dans le cloud, avec des connecteurs préconstruits, des flux de travail et des alertes.¹⁰⁶ Ceci est central pour relier SCP, Nexus et ERP/WMS.
Couche API et microservices – exposant les services applicatifs à d’autres systèmes et, dans certains cas, aux clients (par exemple, l’API Nexus Predictive ETA).²¹⁹¹⁴¹⁵
Services d’identité, UX et données – authentification commune, connexion unique, catalogage des données et éléments de base analytiques à travers les produits.¹⁴¹⁵⁶

Les documents AWS indiquent que les solutions Infor CloudSuite sont construites sur l’infrastructure AWS et Infor OS, permettant aux clients de rester à jour sur les versions logicielles, d’ajuster l’échelle des services en fonction de la demande, et d’intégrer des applications cloud et sur site.²⁹⁹¹⁴¹⁵ Des partenaires d’implémentation décrivent le SaaS multi-locataires d’Infor comme offrant de l’élasticité, un accès indépendant de l’appareil, des API préconstruites et un coût total de possession réduit, avec des offres SaaS gouvernementales spéciales pour les industries régulées.¹⁴

D’un point de vue technique, il s’agit d’une architecture microservices d’entreprise conventionnelle tirant parti de l’infrastructure hyperscaler et des services de plateforme. Elle supporte la multi-tenance et le déploiement rapide mais n’implique pas, en soi, une sophistication particulière en matière de prévisions ou d’optimisation; celles-ci résident dans des moteurs applicatifs (SCP, Nexus, etc.). Contrairement aux plateformes d’optimisation plus spécialisées, il n’existe aucune preuve publique qu’Infor ait développé un langage spécifique au domaine pour l’analytics quantitative ou un moteur d’exécution personnalisé; à la place, elle s’appuie sur des piles applicatives conventionnelles, des technologies de bases de données et des bibliothèques OR/ML, combinées en applications packagées.

IA, optimisation et automatisation de la prise de décision

Prévision de la demande et planification

Les produits liés à la demande d’Infor affichent explicitement des revendications en matière d’IA/ML : Infor Demand Planning et Demand Forecasting utiliseraient “AI, machine learning, et des données quasi en temps réel accompagnées de collaboration et de demand sensing pour fournir des prévisions plus précises.”¹²¹⁷¹⁹ La documentation et les brochures évoquent une “technologie de pointe” et des “méthodes avancées de prévision des séries temporelles” utilisées pour capturer des schémas tels que la saisonnalité, la demande intermittente et les phases du cycle de vie des produits.¹¹¹²¹⁷¹⁹¹³³⁰

Les détails concrets de l’implémentation exposés publiquement sont limités. La documentation de SCP fait référence à une “bibliothèque de techniques algorithmiques” utilisée pour générer les représentations optimales de la demande, impliquant un mélange de modèles de séries temporelles sélectionnés selon des critères d’ajustement.¹¹¹⁹¹³³⁰ Les fonctionnalités de demand sensing intègrent probablement des signaux récents de commandes et de points de vente pour ajuster les prévisions à court terme, un schéma courant dans les outils modernes de planification de la demande. Toutefois, il n’existe aucune description technique des classes de modèles (variantes ARIMA, modèles en espace d’état, arbres à gradient boosting, réseaux de neurones, etc.), des fonctions de perte, ni de la manière dont le ML est combiné avec les séries temporelles.

Ainsi, bien qu’il soit raisonnable d’accepter qu’Infor utilise le ML dans son ensemble de prévision (en particulier compte tenu de l’acquisition de Predictix et du marketing AI en cours), l’implémentation semble alignée avec la pratique industrielle générale : un mélange de prévisions classiques des séries temporelles complété par quelques composants basés sur le ML, intégrés dans une interface de planification de la demande. Il n’existe aucune preuve qu’Infor ait adopté des approches radicales telles que l’apprentissage décisionnel probabiliste de bout en bout ou la programmation différentiable dans SCP, analogues à des travaux de niveau recherche.

Planification par contraintes et intégration ILOG

Dans la planification de la production, l’optimisation basée sur les contraintes joue un rôle plus visible. Infor Production Scheduling utilise une logique basée sur les contraintes pour planifier et synchroniser les opérations sur des lignes avec des interdépendances ; si activé, un module optionnel ILOG solver peut rechercher des solutions optimales sous les contraintes exprimées.¹⁸²⁶¹⁶ Les partenaires d’implémentation décrivent IPS comme “regroupant optimisation, modélisation et outils visuels” et mentionnent explicitement des “algorithmes avancés de planification (moteurs ILOG/optimizer)” qui respectent les contraintes et objectifs de fabrication.²⁰

Compte tenu des capacités documentées d’IBM/ILOG, il est raisonnable de déduire que l’optimisation de la planification d’Infor repose sur des solvers standards de programmation par contraintes / mixtes en nombres entiers configurés par des modèles de planification, plutôt que sur des heuristiques personnalisées inventées par Infor. Cela est robuste d’un point de vue pratique – ILOG est un solver mature et de haute qualité – mais techniquement conventionnel : de nombreux fournisseurs d’APS intègrent des solvers commerciaux pour la planification détaillée. L’étiquette “AI” ici se résume en grande partie à une technologie d’optimisation bien établie et à des outils de planification graphique, et non à une recherche en AI novatrice.

Analyse de réseau et ETA prédictive

L’ETA prédictive d’Infor Nexus est l’un des exemples les plus concrets de machine learning dans l’offre supply chain d’Infor. Les descriptions produits indiquent que Nexus “tire parti des dernières technologies AI” et des “algorithmes de machine learning” appliqués aux données d’expédition du réseau pour produire de meilleures prédictions de disponibilité à court terme et des ETA avec des coûts réduits par rapport aux méthodes manuelles.²²¹²²¹³ L’API Predictive ETA permet aux utilisateurs d’interroger des scénarios alternatifs (par exemple, changer de transporteur ou modifier les dates d’événements) et de recevoir des ETA prévus mis à jour, impliquant que le modèle est conditionné par les attributs du trajet et les historiques d’itinéraires.²¹⁹

La collaboration avec Databricks décrit une architecture plus détaillée : les données Nexus sont diffusées dans Databricks Lakehouse, où des modèles AI prédisent les temps d’arrivée, détectent les anomalies et offrent une traçabilité à plusieurs niveaux ; Delta Sharing est utilisé pour exposer ces données de haute qualité à d’autres systèmes pour l’analytics et une “intelligence pratique.”²⁴²²²⁶ Cela est cohérent avec les implémentations contemporaines de “network AI” : de grands volumes d’événements horodatés alimentent des modèles supervisés (probablement des arbres à gradient boosting, deep sequence models ou similaires) pour prédire les temps d’événements futurs et classer les anomalies.

Parallèlement, la communication autour de Nexus fait désormais référence à l’AI générative et agentique, aux assistants digitaux et au process mining, particulièrement dans les résumés de conférences.²⁵²⁷ À la fin de 2025, il existe peu de détails techniques disponibles sur ces nouveaux éléments d’AI (par exemple, quels LLMs, comment ils sont ancrés, comment ils s’intègrent à la planification). Ils doivent donc être considérés comme des fonctionnalités émergentes plutôt que comme des moteurs de planification centraux éprouvés.

Automatisation de la décision vs support à la décision

Dans l’ensemble de SCP, Production Scheduling et Nexus, le matériel d’Infor met l’accent sur le support à la décision : améliorer les prévisions, générer des plans réalisables, planifier la production et mettre en lumière les exceptions et les risques.¹⁰¹¹¹²¹³²⁶¹⁶ L’automatisation existe – les plans d’approvisionnement peuvent être générés de manière algorithmique et, dans certains cas, les plannings peuvent être optimisés et diffusés directement – mais le schéma dominant reste que les planificateurs examinent et ajustent les résultats dans le cadre des processus S&OP, MPS ou de la tour de contrôle.

Il n’existe aucune preuve explicite que la pile supply chain d’Infor soit organisée autour d’un objectif économique global unique (par exemple, maximiser le profit attendu en situation d’incertitude) à travers les modules. Au lieu de cela, les objectifs d’optimisation semblent être spécifiques à chaque module : taux de service et objectifs de stocks dans SCP, efficacité de la planification dans IPS, arrivées à l’heure dans Nexus. Cela est comparable à la plupart des fournisseurs d’APS et contraste avec des plateformes quantitatives telles que Lokad qui encodent expressément un objectif financier unifié pour la prévision et l’optimisation.

En bref, les composants d’IA et d’optimisation d’Infor sont substantiels mais conventionnels : les séries temporelles associées au ML pour la prévision, les solvers commerciaux basés sur les contraintes/OR pour la planification, le ML supervisé pour les ETA du réseau, et le support décisionnel centré sur les flux de travail pour les planificateurs. Ils ne semblent pas dépasser la pratique industrielle actuelle en adoptant des paradigmes de modélisation radicalement nouveaux.

Modèle de déploiement et maturité commerciale

Les solutions supply chain d’Infor sont généralement déployées dans le cadre d’un Infor CloudSuite, qui combine ERP et applications associées sur Infor OS et l’infrastructure AWS.¹⁰²⁹⁹¹⁴¹⁵¹⁶ Les clients peuvent utiliser SCP et Nexus aux côtés de l’ERP d’Infor ou les intégrer avec des ERP tiers via ION et d’autres schémas d’intégration documentés par Infor et AWS.¹⁰²⁷¹⁴⁶ Des guides terrain AWS décrivent des scénarios d’intégration courants et soulignent qu’ION permet l’orchestration de flux de travail et d’alertes entre les systèmes Infor et non-Infor sans recourir à une forte programmation personnalisée.¹⁰²⁷

Le modèle SaaS multi-locataires permet à Infor de maintenir ses clients sur des versions actuelles et d’ajuster la capacité en fonction des pics d’utilisation, tout en donnant un accès depuis n’importe quel appareil.²⁹⁹¹⁴¹⁵ Dans les industries régulées, Infor propose des variantes SaaS gouvernementales avec des piles conformes à FedRAMP.¹⁴

Compte tenu de l’ampleur de la base de clients (des dizaines de milliers d’organisations, dont beaucoup possèdent des systèmes hérités complexes sur site), les déploiements de planification d’Infor tendent à refléter la réalité des entreprises : SCP peut être déployé progressivement dans des unités commerciales spécifiques, Nexus peut coexister avec des TMS/WMS existants, et la personnalisation se fait souvent via la configuration et les intégrations plutôt que par une extension au niveau du code. Les témoignages clients publics (à travers plusieurs industries) montrent une large gamme de cas d’utilisation mais, sans surprise, mettent l’accent sur les résultats commerciaux plutôt que sur les détails techniques.²¹⁹

Commercialement, il ne fait aucun doute qu’Infor est un fournisseur mature : une grande base d’installations, une longue histoire, un soutien stable de Koch, et un vaste écosystème de partenaires.¹²⁴²⁵⁹ La principale mise en garde technique n’est pas la maturité mais l’hétérogénéité : des décennies d’acquisitions et l’évolution des produits signifient que les capacités supply chain sont réparties sur plusieurs applications et bases de code, plutôt qu’unifiées en un seul moteur d’optimisation programmable. Ceci est typique des grands fournisseurs d’entreprise mais il est important d’en tenir compte lors de la comparaison avec des concurrents plus jeunes et à plateforme unique.

Conclusion

En termes techniques précis, l’offre supply chain d’Infor fournit :

Un portefeuille de planification (SCP) qui génère des prévisions de demande statistiques/ML, des plans d’approvisionnement et de stocks échelonnés dans le temps, et des scénarios S&OP en utilisant une bibliothèque de techniques algorithmiques et des moteurs heuristiques/d’optimisation sous contraintes de capacité et d’affaires.¹⁰¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶
Un outil de planification finie (Production Scheduling) qui exprime des contraintes de production détaillées et, lorsqu’il est sous licence avec ILOG, peut utiliser des solveurs OR commerciaux pour rechercher des plannings de production optimaux ou quasi-optimaux.¹⁸²⁰²⁶¹⁶
Un réseau multi-entreprise (Nexus) qui applique le machine learning à de grands volumes de données d’expédition et d’événements pour prédire les ETA, détecter les anomalies, et fournir une visibilité de bout en bout via des APIs et des tableaux de bord, avec une architecture de données de plus en plus moderne via Databricks Lakehouse et Delta Sharing.²²⁴²¹⁹²²¹³²⁶²⁷
Une plateforme cloud (Infor OS on AWS) qui fournit des services d’intégration, de sécurité, d’identité et d’UX, permettant des déploiements SaaS multi-locataire et une intégration graduelle dans des environnements d’entreprise hétérogènes.¹⁰²⁹⁹¹⁴¹⁵¹⁶⁶

Les mécanismes architecturaux et algorithmiques sont en grande partie conformes aux pratiques APS traditionnelles : prévision des séries temporelles et ML en forecasting, planification par contraintes et solveurs commerciaux en scheduling, ML supervisé pour la prédiction des ETA, et support à la décision centré sur les workflows. Le branding IA est soutenu par de réelles implémentations (notamment dans Nexus et la prévision de la demande), mais les preuves publiques n’indiquent rien de plus que l’état actuel de la pratique industrielle. Il n’existe aucun signe de cadres de décision probabilistes unifiés ou d’algorithmes d’optimisation novateurs analogues à ceux explorés par des fournisseurs plus spécialisés ; en réalité, la force d’Infor réside dans sa largeur, son intégration et sa capacité à intégrer des fonctions de planification au sein de suites industrielles larges et spécifiques.

Commercialement, Infor est un acteur établi et très important avec une forte portée verticale et une longue liste de clients on-prem et cloud. Les organisations qui choisissent Infor pour la planification supply chain adoptent généralement également une CloudSuite et une plateforme OS plus larges ; les composants supply chain bénéficient de ce contexte intégré mais en sont également façonnés. Les entreprises recherchant une optimisation quantitative de bout en bout hautement personnalisée pourraient constater que des plateformes spécialisées (telles que Lokad) adoptent une approche plus radicale ; quant à celles recherchant une suite d’entreprise intégrée et étendue avec de la planification intégrée, elles trouveront l’offre d’Infor techniquement solide et alignée sur les paradigmes APS actuels, quoique comportant la complexité habituelle d’un portefeuille d’acquisitions s’étalant sur plusieurs décennies.