Revue de Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management, fournisseur ERP compatible cloud

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour : décembre, 2025

Microsoft est une entreprise technologique américaine fondée en 1975 qui est passée des systèmes d’exploitation pour PC et des logiciels de productivité à l’un des plus grands fournisseurs d’applications cloud et d’entreprise dans le monde, avec un vaste portefeuille couvrant Windows, Office, Azure, Dynamics 365, Power Platform, la sécurité et les outils pour développeurs. Dans le contexte de supply chain, les offres pertinentes de Microsoft se trouvent principalement au sein de la famille Dynamics 365 et du Microsoft Cloud élargi : l’épine dorsale transactionnelle principale est Dynamics 365 Finance and Operations (F&O) avec l’application Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM), complétée par des add-ins tels que Visibilité des stocks, Optimisation de la planification et MRP piloté par la demande; les blocs fonctionnels plus récents incluent la capacité de planification de la demande (actuellement positionnée comme faisant partie de Dynamics 365 Supply Chain Management Premium) et Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM), qui reposent largement sur Dataverse, Power Platform et les services Azure. Vers 2022–2023, Microsoft a également commercialisé une Microsoft Supply Chain Platform et une couche Supply Chain Center destinées à unifier les données et les flux de travail à travers les ERPs, bien que cela soit resté en préversion pendant une période relativement courte et ait depuis été délaissé. Globalement, Microsoft n’est pas un fournisseur spécialisé en optimisation de supply chain : les capacités de supply chain sont intégrées dans une pile ERP/CRM/analytique plus large, bénéficiant de l’échelle de Microsoft, de son écosystème de partenaires et de sa plateforme cloud horizontale, tout en héritant des compromis et de l’opacité typiques des grands systèmes de planification centrés sur l’ERP.

Aperçu de Microsoft

Du point de vue de l’entreprise, Microsoft est une société technologique diversifiée dont le siège est à Redmond, Washington, fondée par Bill Gates et Paul Allen le 4 avril 1975 à Albuquerque, Nouveau-Mexique, en tant que fournisseur de logiciels pour micro-ordinateurs; elle a déménagé dans l’État de Washington en 1979 et est entrée en bourse en 1986.¹ Au fil du temps, Microsoft est passée des systèmes d’exploitation et des logiciels de productivité de bureau aux logiciels serveurs, à l’infrastructure cloud (Azure) et à un vaste portefeuille d’applications métiers. Son entrée dans les ERP et la supply chain s’est faite principalement par des acquisitions : l’achat de Great Plains Software (annoncé en décembre 2000, finalisé en avril 2001 pour environ 1,1 milliard de dollars en actions)² et l’acquisition ultérieure du fournisseur danois Navision a/s en 2002 (environ 1,45 milliard de dollars)³ ont constitué la base de la division « Microsoft Business Solutions », qui est devenue par la suite la gamme Microsoft Dynamics. Dynamics AX (maintenant Dynamics 365 Finance and Supply Chain Management), Dynamics NAV/Business Central et d’autres ERP pour le marché intermédiaire ont fourni à Microsoft des fonctionnalités de gestion financière, de distribution, de fabrication et des fonctionnalités de base en supply chain dès la sortie de la boîte.

Aujourd’hui, le portefeuille pertinent pour la supply chain est centré sur Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM), une application hébergée dans le cloud de la famille Finance and Operations qui couvre la production, les stocks, l’entreposage, le transport, la gestion des actifs et les processus associés.⁴ Autour de ce noyau, Microsoft a introduit plusieurs services transversaux : l’add-in Visibilité des stocks, mise en œuvre sous forme de microservice indépendant capable de traiter des requêtes globales d’inventaires en temps réel à haut volume et de s’intégrer aux systèmes externes;⁵ Optimisation de la planification, un service cloud qui décharge les calculs de planification principale de l’ancien moteur sur site;⁶ et un mode de planification inspiré du DDMRP, commercialisé sous le nom de MRP piloté par la demande (DDMRP) pour le réapprovisionnement par buffer.⁷ Du côté de l’orchestration, Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM) est présenté comme une couche d’orchestration et d’exécution de commandes pilotée par des événements, construite sur les outils Dataverse et Power Platform, s’intégrant à plusieurs canaux et systèmes back-end via des connecteurs et des flux Power Automate.⁸ Plus récemment, Microsoft a lancé une capacité de planification de la demande distincte, d’abord en préversion publique fin 2023 et généralement disponible dans le cadre de Dynamics 365 Supply Chain Management Premium en 2024, décrite comme une « solution collaborative de planification de la demande de nouvelle génération » avec des aperçus assistés par l’IA et une explicabilité de type Copilot.⁹ Un wrapper éphémère, Microsoft Supply Chain Platform et Supply Chain Center, avait tenté de fournir une interface utilisateur globale au-dessus de Dynamics 365, SAP, Oracle et d’autres systèmes; les couvertures industrielles indiquent que cela est resté en préversion entre fin 2022 et octobre 2023, après quoi la préversion a été terminée et les clients ont été invités à se fier aux modules sous-jacents de Dynamics 365 et aux composants Power Platform à la place.¹⁰

Techniquement, les applications Finance and Operations, y compris Dynamics 365 SCM, sont mises en œuvre comme des applications cloud à plusieurs niveaux hébergées sur Azure, avec un niveau de base de données, un niveau Application Object Server (AOS) et un niveau client web gérés dans des environnements managés, utilisant Azure Service Fabric et des services de plateforme associés.⁶ Les add-ins pour la supply chain (Visibilité des stocks, Optimisation de la planification, Planification de la demande) fonctionnent comme des services cloud séparés intégrés via des API et Dataverse. La fonctionnalité de prévision de la demande de Microsoft, qui fait partie de l’ancienne pile de planification, repose sur Azure Machine Learning et propose un ensemble d’algorithmes statistiques et de machine learning grand public (ARIMA, lissage exponentiel, XGBoost, Prophet) avec une sélection automatique des modèles.¹¹ Le nouvel espace de travail Planification de la demande met l’accent sur la facilité d’utilisation, la collaboration et les aperçus assistés par Copilot, bien que la documentation publique et les blogs restent de niveau général quant à la modélisation sous-jacente, se limitant à renvoyer à ces algorithmes établis.¹¹⁹ Dans l’ensemble, les capacités de supply chain de Microsoft sont commercialement matures et largement déployées grâce à un écosystème de partenaires mondial, mais la profondeur technique de l’optimisation et de l’IA est limitée par la nécessité de s’inscrire dans une large plateforme ERP plutôt que dans un moteur d’optimisation spécialisé.

Microsoft vs Lokad

Microsoft et Lokad abordent tous deux la planification et l’analyse de la supply chain, mais ils le font selon des approches presque opposées. Microsoft part d’une base horizontale cloud et ERP—Azure, Dynamics 365, Dataverse, Power Platform—et superpose des fonctionnalités spécifiques à la supply chain dans cet environnement. Lokad part du problème de la prévision probabiliste de la demande et de l’optimisation économique, et a construit une plateforme SaaS spécialisée et un langage de domaine (Envision) dédié à la prise de décision en supply chain plutôt qu’au traitement des transactions.¹²¹³

Du côté des données et du calcul, les applications Finance and Operations de Microsoft suivent une architecture d’application à plusieurs niveaux conventionnelle avec une base de données relationnelle, des serveurs d’applications AOS et un client web; des add-ins plus récents tels que Visibilité des stocks sont implémentés en tant que microservices qui exposent des API pour les systèmes externes et permettent des requêtes d’inventaire en temps réel à haut volume.⁶⁵ En revanche, Lokad exploite une plateforme cloud multi-locataires construite autour d’un magasin de données basé sur les événements et d’une machine virtuelle distribuée personnalisée qui exécute des scripts Envision sur de larges ensembles de données tabulaires, avec des primitives de prévision probabiliste et d’optimisation intégrées au langage lui-même.¹³ Là où Microsoft expose des écrans de configuration, des flux de travail low-code et des flux Power Automate pour définir la logique de planification, Lokad expose du code : chaque transformation, prévision et étape d’optimisation est défini par des programmes Envision exécutés quotidiennement ou à la demande, ce qui rend la solution plus programmable mais aussi plus dépendante d’une expertise spécialisée.¹³

En ce qui concerne la prévision et l’optimisation, les capacités documentées de Microsoft gravitent autour de modèles grand public de séries temporelles et de machine learning pour la prévision (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) hébergés sur Azure Machine Learning¹¹ et d’un mélange de logique de planification basée sur des règles et sur des buffers (MRP classique, DDMRP) au sein de ses fonctionnalités Optimisation de la planification et MRP piloté par la demande.⁷ La documentation publique relative à la nouvelle capacité de Planification de la demande met l’accent sur des aperçus assistés par l’IA, des explications de type Copilot et une meilleure expérience utilisateur, mais ne décrit pas un pipeline d’optimisation probabiliste de bout en bout; les prévisions semblent être générées par série avec une sélection de modèle parmi les algorithmes supportés, puis intégrées dans des heuristiques de planification dont le fonctionnement interne n’est pas spécifié ouvertement.¹¹⁹ Les propres documents de Lokad et des couvertures indépendantes décrivent une approche basée sur des prévisions probabilistes (des distributions complètes de la demande plutôt que des estimations ponctuelles) et des algorithmes d’optimisation stochastique tels que le Stochastic Discrete Descent, ainsi que des travaux récents sur la programmation différentiable et l’optimisation combinatoire « latente » pour des problèmes d’ordonnancement.¹³¹⁴ La performance de Lokad lors de la compétition M5 (6e au total sur 909 équipes, avec la meilleure précision au niveau des SKU)¹⁴ et son positionnement de longue date autour de la prévision quantile/probabiliste suggèrent une focalisation plus approfondie sur la qualité des prévisions et des décisions que ce que laisse entrevoir la documentation produit de Microsoft.

En termes d’empreinte fonctionnelle, Microsoft propose un large éventail d’applications : Dynamics 365 SCM pour la production, l’entreposage et les stocks; Intelligent Order Management pour l’orchestration des commandes multi-canal; Finance, Sales et d’autres applications Dynamics; ainsi qu’une intégration avec Microsoft 365, Teams et Power Platform. Cela lui permet de présenter une offre de fournisseur unique couvrant l’exécution transactionnelle, la collaboration, l’analytique et la planification. Lokad, quant à lui, ne remplace explicitement pas les systèmes ERP ou WMS; il se positionne comme une couche d’optimisation par-dessus les systèmes transactionnels existants, en se concentrant sur ce qu’il faut acheter, où stocker, combien produire et (dans certains cas) comment tarifer, tout en laissant aux ERP le soin de gérer l’aspect opérationnel.¹³¹⁵ En pratique, l’approche de Microsoft privilégie l’intégration des processus et une interface utilisateur cohérente, tandis que Lokad vise un traitement quantitatif plus approfondi de l’incertitude et des leviers économiques, partant du principe que les données peuvent être extraites de n’importe quel ERP utilisé par le client.

Commercialement, Microsoft est une société mondiale comptant des centaines de milliers de clients et un vaste écosystème de partenaires, si bien que Dynamics 365 SCM et les modules associés bénéficient d’une feuille de route stable, de certifications et de la disponibilité de partenaires d’implémentation. Lokad est comparativement plus petit (fondé en 2008, opérant en tant que fournisseur spécialiste focalisé) mais a accumulé une expérience avec des supply chains complexes, notamment dans l’aérospatiale (Air France Industries et contextes MRO associés)¹²¹⁵ et dans le retail, et a reçu une reconnaissance externe telle que le prix Partner of the Year de la Windows Azure Platform de Microsoft en 2010 pour son utilisation d’Azure dans la prévision à grande échelle.¹⁶ Pour les acheteurs, le compromis se situe en grande partie entre une plateforme généraliste avec des fonctionnalités de supply chain intégrées (Microsoft) et un moteur d’optimisation spécialisé qui s’installe parallèlement aux systèmes existants (Lokad). Dans une comparaison côte à côte, Microsoft l’emporte généralement par l’étendue de la couverture fonctionnelle, l’écosystème et l’intégration dans la pile IT de l’entreprise, tandis que Lokad se distingue par la profondeur et la transparence de sa pile d’optimisation probabiliste et en traitant la prévision et l’optimisation comme une discipline programmable plutôt qu’une tâche de configuration.

Histoire d’entreprise et parcours vers les applications d’entreprise

L’entrée de Microsoft dans le logiciel d’applications d’entreprise est survenue relativement tard par rapport aux fournisseurs ERP traditionnels. Les premières décennies de la société étaient dominées par MS-DOS, Windows, Office et les outils de développement, avec des produits serveurs (Windows Server, SQL Server, Exchange) et des solutions de back-office basiques arrivant dans les années 1990. Le tournant stratégique vers les applications métiers a été signalé par l’acquisition de Great Plains Software, un fournisseur ERP pour le marché intermédiaire fondé dans le Dakota du Nord, annoncé en décembre 2000 et finalisé en avril 2001 pour environ 1,1 milliard de dollars.² Great Plains a apporté des fonctionnalités de comptabilité, de distribution et de fabrication de base, principalement pour les petites et moyennes entreprises, et opérait sous le nom de « Microsoft Great Plains » au sein du groupe Productivity and Business Services.²

L’acquisition de Navision a/s en 2002, un fournisseur ERP danois proposant les gammes de produits Navision et Axapta, a étendu la portée de Microsoft vers les ERP européens pour le marché intermédiaire et supérieur-intermédiaire.³ Le produit Axapta de Navision deviendrait Dynamics AX, puis serait réarchitecturé en Dynamics 365 Finance and Supply Chain Management à l’ère du cloud.³ Ensemble, Great Plains et Navision ont formé le noyau de Microsoft Business Solutions, rebaptisé par la suite Microsoft Dynamics, couvrant la finance, la distribution, le CRM et des fonctionnalités de base en supply chain à travers plusieurs bases de code (AX, NAV, GP, SL, CRM). Au fil du temps, Microsoft a consolidé son marketing sous la marque Dynamics tout en orientant progressivement ses clients vers des applications Dynamics 365 hébergées dans le cloud et en délaissant certaines anciennes versions sur site.

Cette histoire est importante car une grande partie des fonctionnalités de supply chain de Microsoft est héritée ou superposée à ces systèmes ERP. Dynamics 365 SCM est le successeur cloud de la lignée AX; il conserve l’accent sur les processus opérationnels de bout en bout (approvisionnement, production, entreposage, transport) et intègre la logique de planification principalement sous forme de modules au sein de l’ERP plutôt que comme un optimiseur autonome. L’introduction ultérieure d’add-ins cloud (Visibilité des stocks, Optimisation de la planification, Planification de la demande) reflète un changement architectural passant des moteurs de planification monolithiques sur site aux microservices SaaS, mais le rôle fondamental de Microsoft reste celui d’un fournisseur ERP s’étendant dans la planification plutôt que celui d’un spécialiste de la planification construit à partir de zéro.

Portefeuille de produits pour la supply chain

Dynamics 365 Supply Chain Management

Dynamics 365 Supply Chain Management est l’application phare de Microsoft pour la fabrication et les opérations de supply chain dans la famille Finance and Operations. La documentation officielle la décrit comme une solution qui « automatise et rationalise la supply chain, la fabrication et la logistique » et met l’accent sur les scénarios de planification, de production, de gestion d’entrepôt, de transport et de gestion des actifs.⁴ Fonctionnellement, l’application offre :

Des capacités de planification principale et de planification des besoins en matières (MRP), utilisant historiquement un moteur de planification en processus et plus récemment le service cloud d’Optimisation de la planification.
L’exécution de fabrication (discrète, en processus et lean manufacturing), incluant les nomenclatures, les gammes, les ordres de production et l’exécution au niveau de l’atelier.
Gestion des stocks sur différents sites et entrepôts, incluant le suivi par lots ou numéros de série et la gestion de la qualité.
Gestion des entrepôts avec des fonctionnalités avancées (wave picking, work templates, support des appareils mobiles).
Gestion des transports, incluant la comparaison des tarifs, les chargements, les itinéraires et la conciliation des frais de fret.
Gestion des actifs pour l’entretien des équipements et des installations.
Dynamics 365 SCM utilise le même modèle de données et le même cadre applicatif que Dynamics 365 Finance; de nombreux clients déploient les deux ensemble comme un ERP unique pour la finance et les opérations. La logique de planification (prévision, MRP, Planning Optimization) s’exécute soit dans l’application, soit via des services connectés, avec des sorties (ordres planifiés, propositions d’approvisionnement) enregistrées dans les tables standard de l’ERP. Cela procure une intégration étroite avec les processus d’exécution, mais lie également la planification de manière rigide au modèle transactionnel, ce qui peut limiter la flexibilité pour des approches d’optimisation plus avancées.

Visibilité des stocks, Optimisation de la planification et DDMRP

Le complément Inventory Visibility est un composant remarquable car il est explicitement conçu comme un microservice indépendant plutôt que comme une simple fonctionnalité de l’application principale. La documentation de publication de Microsoft décrit Inventory Visibility comme “un microservice indépendant qui permet une visibilité globale en temps réel des stocks en simplifiant l’intégration avec des systèmes externes” et indique qu’il peut gérer “des millions de transactions chaque minute” pour des détaillants et fabricants à fort volume.⁵ Le service peut ingérer des mises à jour de stocks provenant de Dynamics 365 SCM et de systèmes externes (plateformes de le e-commerce, prestataires logistiques tiers) et expose des API pour interroger les stocks “available to promise” à travers les canaux en quasi temps réel. Techniquement, c’est l’un des exemples les plus clairs d’utilisation par Microsoft d’un microservice natif cloud pour résoudre un problème spécifique de supply chain (stocks globaux et omnicanal), découplé des cycles transactionnels de l’ERP.

Planning Optimization est un service cloud qui déleste les calculs de planification principale du moteur intégré hérité vers un service externe hébergé dans Azure. La documentation architecturale pour les applications de finance et d’opérations indique que Planning Optimization s’exécute en dehors du niveau applicatif principal et est invoqué par l’application pour générer des ordres planifiés basés sur la demande, l’offre, les délais et les contraintes.⁶ Bien que cela réduise la charge de calcul sur l’ERP et permette à Microsoft de faire évoluer le moteur de planification de manière indépendante, la documentation publique est pauvre sur les algorithmes d’optimisation sous-jacents. Aucune description détaillée des formulations mathématiques (par exemple, des modèles de programmation linéaire, des formulations stochastiques) ou des fonctions objectives n’est fournie; les utilisateurs voient des options de configuration (groupes de couverture, paramètres de ferme) et reçoivent des ordres planifiés, mais le solveur reste essentiellement une boîte noire.

Microsoft promeut également la fonctionnalité Demand Driven MRP (DDMRP) dans Dynamics 365 SCM, positionnée comme une “innovation en matière de planification” qui combine le contrôle des stocks par tampon basé sur les buffers avec des ajustements dynamiques.⁷ Du contenu publié par des consultants tiers résume cela comme des buffers DDMRP configurés dans le système, avec une logique de planification qui ajuste les points de commande et les quantités commandées en fonction de la demande, du délai et de la variabilité.⁷ Cela s’aligne sur la méthodologie DDMRP standard de l’industrie plutôt que d’introduire une optimisation novatrice; il s’agit essentiellement de Microsoft mettant en œuvre des règles à base de buffers reconnues dans son moteur de planification.

Dynamics 365 Intelligent Order Management

Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM) est commercialisé comme une solution d’orchestration multi-canal des commandes et d’exécution. La documentation de Microsoft décrit IOM comme étant construit sur Dataverse et Power Platform, utilisant des connecteurs préconfigurés, une orchestration pilotée par des événements et des règles configurables pour acheminer les commandes provenant de différents canaux (le e-commerce, les places de marché, les centres d’appel) vers des sources d’exécution (entrepôts, magasins, fournisseurs de dropship).⁸ IOM peut ingérer des événements de commande, appliquer des règles et (dans certains cas) un scoring basé sur le machine learning pour décider des options d’exécution, et s’intègre avec Power Automate pour l’automatisation des workflows et Power BI pour l’analytique.⁸

D’un point de vue technique, IOM se distingue par son fort recours à une infrastructure low-code: les flux sont définis dans Power Automate, les connecteurs s’appuient sur l’écosystème Microsoft plus large, et une grande partie de la logique d’orchestration est configurée via des interfaces utilisateur plutôt que par du code.⁸ Le matériel marketing de Microsoft fait référence à “l’orchestration des commandes pilotée par l’IA” et à “l’exécution intelligente”, mais la documentation technique publique ne précise pas les algorithmes utilisés pour évaluer les options d’exécution (par exemple, s’il optimise un objectif coût/taux de service à travers toutes les options ou s’il applique simplement des règles en séquence). En pratique, l’architecture semble pilotée par les événements et extensible, mais la profondeur de l’optimisation n’est pas documentée de manière transparente.

Microsoft Supply Chain Platform et Supply Chain Center

En novembre 2022, Microsoft a annoncé le Microsoft Supply Chain Platform et le Supply Chain Center, présentés comme une couche unificatrice au-dessus de Dynamics 365, Azure, Microsoft Teams et Power Platform pour fournir une visibilité supply chain, des analyses de risque et de la collaboration.¹⁰ Des articles de la presse spécialisée lors du lancement décrivaient Supply Chain Center comme une couche de données et d’analyses capable de se connecter à SAP, Oracle et à d’autres systèmes via des connecteurs préconfigurés, offrant des tableaux de bord pour le risque de supply chain, les stocks et la logistique.¹⁰ Cependant, des articles ultérieurs indiquent que Supply Chain Center est resté en préversion et que Microsoft a mis fin à la préversion publique le 31 octobre 2023, informant les clients que le produit ne serait pas disponible en général et que ses capacités sous-jacentes se poursuivraient via Dynamics 365 SCM, IOM et Power Platform.¹⁰

Cet épisode est pertinent pour évaluer l’orientation stratégique de Microsoft : plutôt que de s’engager dans un produit distinct de contrôle de supply chain autonome, Microsoft semble réintégrer l’UX et l’analyse spécifiques à la supply chain dans ses applications métier et outils low-code plus larges. Pour les clients, cela signifie que les paris à long terme devraient être mis sur Dynamics 365 SCM, Power Platform et les services de données Azure plutôt que sur la marque Supply Chain Center abandonnée.

IA, machine learning et revendications en matière d’optimisation

Prévision de la demande et planification de la demande

La fonctionnalité de prévision de la demande documentée par Microsoft dans Dynamics 365 SCM repose sur Azure Machine Learning et expose plusieurs “modèles populaires de prévision de la demande”: ARIMA, lissage exponentiel (ETS), XGBoost et Prophet.¹¹ Le système peut évaluer ces modèles sur des données historiques et sélectionner automatiquement celui qui minimise l’erreur pour chaque série de demande.¹¹ Il s’agit d’une approche raisonnable et courante: ARIMA et ETS couvrent les modèles classiques de séries temporelles, tandis que XGBoost et Prophet offrent des options de machine learning plus flexibles. La génération des prévisions est pilotée par des transactions historiques, avec des paramètres pour les horizons, les agrégations, la détection des valeurs aberrantes et des ajustements manuels. Cependant, la documentation publique met l’accent sur les prévisions ponctuelles et ne décrit pas les sorties probabilistes complètes (par exemple, grilles de quantiles ou distributions de scénarios).

En 2024, Microsoft a annoncé une nouvelle capacité de Demand Planning, disponible dans le cadre de Dynamics 365 Supply Chain Management Premium, présentée comme une “solution collaborative de planification de la demande de nouvelle génération” dotée de “nouvelles capacités de planification de la demande alimentées par l’IA.”⁹ Le billet de blog associé met en avant un espace de travail repensé, une meilleure collaboration, et des informations fournies par Copilot, ainsi que des fonctionnalités supplémentaires telles que des workflows de lancement/arrêt de produit, la sécurité au niveau des lignes et la possibilité de commenter au niveau des cellules.⁹ Il cite également un client, Poloplast (un fabricant autrichien de tuyaux), rapportant une amélioration de l’allocation de stockage et une réduction des coûts de stockage externe “parce qu’il est désormais basé sur des méthodes statistiques mises en avant dans Dynamics 365.”⁹ Cependant, au-delà de faire référence aux méthodes statistiques et aux insights de l’IA, Microsoft ne divulgue pas dans les documents publics quels nouveaux algorithmes, le cas échéant, sous-tendent le Demand Planning par rapport au moteur existant de prévision de la demande. Il n’est pas fait mention de distributions probabilistes, d’optimisation stochastique ou de fonctions de coût de bout en bout; l’accent est mis sur l’utilisabilité et la collaboration, avec l’“IA” présentée principalement comme une aide (explications de Copilot, changements résumés) plutôt que comme une approche de modélisation fondamentalement nouvelle.

Vu d’un point de vue sceptique, Microsoft semble utiliser des techniques de prévision établies (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) et les intégrer dans une interface utilisateur moderne et collaborative avec une assistance de type Copilot. Il s’agit d’une évolution valable et probablement pragmatique, mais elle ne parvient pas à atteindre le type de prévision probabiliste et centrée sur la décision que certains fournisseurs spécialisés mettent en avant. Faute de livres blancs techniques ou d’artefacts de code, il n’est pas possible de vérifier des innovations en IA plus profondes; la documentation disponible indique des algorithmes standard et largement utilisés.

Orchestration des commandes, gestion des stocks et optimisation

Dans l’orchestration des stocks et des commandes, le composant le plus explicite de type “IA” de Microsoft est sans doute Inventory Visibility plutôt qu’un optimiseur. Inventory Visibility est documenté comme un microservice indépendant fournissant une “visibilité globale en temps réel des stocks” et la capacité de “gérer des millions de transactions chaque minute”, visant les détaillants et fabricants omnicanal.⁵ Le service résout les problèmes de latence et de fragmentation des stocks basés sur l’ERP en centralisant et en mettant en cache les états des stocks provenant de différentes sources et en exposant des API pour interroger les stocks. Bien qu’essentiel pour des opérations supply chain réactives, il s’agit principalement d’un service d’intégration et de mise en cache, et non d’un moteur d’optimisation.

Planning Optimization, DDMRP et IOM incarnent collectivement la logique de planification côté exécution de Microsoft, mais ici encore, la profondeur technique reste opaque. DDMRP suit la méthodologie basée sur les tampons reconnue; une analyse réalisée par un tiers, axée sur les fabricants d’électronique, décrit le DDMRP de Microsoft dans Dynamics 365 SCM comme un moyen de positionner et dimensionner les tampons en fonction des points de découplage, avec une gestion visuelle de l’état des tampons et des commandes de réapprovisionnement automatiques lorsque les tampons sont dépassés.⁷ Cela est méthodologiquement solide mais standard; la valeur réside dans l’intégration dans l’ERP plutôt que dans des algorithmes novateurs.

Le matériel marketing d’IOM fait référence à une “optimisation de l’exécution pilotée par l’IA”, pourtant la documentation architecturale met en avant les connecteurs, le traitement basé sur les événements et des règles configurables.⁸ Aucune spécification publique n’indique comment le produit évalue les options d’exécution concurrentes (par exemple, coût, date de livraison promise, contraintes de capacité) ni s’il résout un problème formel d’optimisation plutôt que d’appliquer des règles basées sur la priorité. Étant donné l’accent mis sur le low-code et la nécessité de maintenir la configuration accessible aux utilisateurs métier, il est raisonnable de supposer que la plupart des clients mettent en œuvre des politiques basées sur des règles (logique if/then, scoring, peut-être une classification simple basée sur le ML), et non une optimisation stochastique complète.

Dans l’ensemble, les revendications de Microsoft concernant l’IA et l’optimisation semblent authentiques dans la mesure où des modèles de machine learning grand public et une certaine automatisation sont présents, mais elles ne constituent pas une optimisation stochastique de pointe ni des cadres de décision entièrement probabilistes. En l’absence de documentation technique détaillée, d’expériences reproductibles ou de collaborations académiques, il est plus prudent d’interpréter les capacités “alimentées par l’IA” de la supply chain de Microsoft comme des améliorations incrémentales basées sur des techniques standards plutôt que comme des percées fondamentales.

Pile technologique et architecture

Les applications de finance et d’opérations (y compris Dynamics 365 Supply Chain Management) tournent comme des applications SaaS dans Azure, en utilisant une architecture multicouche avec une base de données relationnelle, une couche Application Object Server (AOS) et un client web.⁶ La documentation “Application stack and server architecture” de Microsoft pour les applications de finance et d’opérations décrit comment le niveau applicatif fonctionne dans Azure Service Fabric, avec une scalabilité horizontale sur plusieurs nœuds, tandis que le niveau base de données utilise Azure SQL Database.⁶ Le client est une interface utilisateur basée sur un navigateur, et il existe des points d’intégration via OData, des services personnalisés et des entités de données. Lifecycle Services (LCS) est utilisé pour gérer les environnements, les déploiements et les mises à jour.

Inventory Visibility, Demand Planning, Planning Optimization et IOM sont implémentés en tant que services distincts qui s’intègrent via Dataverse et/ou des API. Inventory Visibility est explicitement décrit comme un microservice indépendant, non lié à une instance ERP spécifique, facilitant ainsi l’intégration de sources tierces.⁵ IOM est construit sur Power Platform, tirant parti de Dataverse pour le stockage des données, de Power Automate pour les flux d’orchestration et de Power BI pour l’analytique.⁸ Demand Planning est fourni en tant qu’espace de travail au sein de Dynamics 365 SCM, mais repose sur Azure Machine Learning et d’autres services cloud en coulisses.¹¹⁹

Cette architecture reflète la stratégie cloud générale de Microsoft: une combinaison de grandes applications métier multi-locataires (Dynamics 365), de plateformes low-code (Power Platform) et de microservices spécialisés pour des charges de travail spécifiques. Pour la supply chain, cela signifie que les fonctions de planification, d’orchestration et de visibilité ne sont pas isolées dans un moteur d’optimisation autonome; elles sont distribuées à travers plusieurs services, avec Dataverse et les services Azure agissant comme un tissu d’intégration. L’avantage réside dans une forte intégration avec les autres produits Microsoft et la capacité de réutiliser les mêmes outils low-code entre les domaines. L’inconvénient est que la planification et l’optimisation de la supply chain sont intrinsèquement limitées par la plateforme environnante, tant en termes de modèle de données qu’en termes de choix technologiques.

Déploiement, déploiement progressif et maturité commerciale

Comme pour la plupart des applications Dynamics 365, la mise en œuvre de Dynamics 365 SCM et des composants supply chain associés s’effectue généralement via l’écosystème de partenaires de Microsoft. Microsoft fournit le logiciel et l’infrastructure cloud, tandis que les intégrateurs systémiques et les consultants s’occupent de la conception des processus, de la configuration, des intégrations et de la migration des données. Cela est corroboré par des témoignages clients publics où des clients nommés travaillent à la fois avec Microsoft et des partenaires pour déployer SCM, IOM ou Demand Planning.

Des études de cas mettent en évidence l’adoption dans divers secteurs:

Hamilton Company, un fabricant américain d’instruments de précision et d’équipements de laboratoire, est présenté dans un témoignage client de Microsoft comme utilisant Dynamics 365 Finance et Supply Chain Management pour moderniser ses opérations, avec des bénéfices en productivité et en visibilité.¹⁷
Walki, un fabricant de matériaux d’emballage, est cité comme adoptant Dynamics 365 Finance et SCM pour intégrer ses opérations et obtenir de meilleures informations en temps réel ainsi que des capacités de planification.¹⁸
Poloplast, un fabricant autrichien de tuyaux, est mentionné dans le blog 2024 Demand Planning comme un client utilisant Dynamics 365 pour améliorer la planification de la demande et la prévision, signalant une meilleure allocation de stockage et une réduction des coûts de stockage externe.⁹

Ces exemples, ainsi que beaucoup d’autres dans la bibliothèque de preuves clients de Microsoft, indiquent que Dynamics 365 SCM est commercialement mature et déployé en production dans des géographies et industries diverses. Cependant, ils tendent à mettre l’accent sur l’intégration des processus, la visibilité et sur des améliorations basiques de la planification plutôt que sur des résultats d’optimisation avancée. Les métriques indiquées (ex. la réduction des coûts de stockage externe dans le cas de Poloplast) sont plausibles, mais elles sont présentées sous l’angle d’améliorations obtenues en passant à une planification intégrée et statistiquement informée par rapport aux processus manuels ou fragmentés antérieurs, plutôt qu’en s’appuyant sur une optimisation stochastique avancée.

Compte tenu de la taille de Microsoft et de l’étendue de ses produits, il est raisonnable de classer Dynamics 365 SCM comme une solution dominante et bien établie pour les opérations supply chain centrées sur l’ERP. Des fonctionnalités plus récentes telles que Demand Planning et Intelligent Order Management sont apparues plus récemment (prévisualisées de 2021 à 2023, généralement disponibles de 2023 à 2024) et peuvent être considérées comme émergentes au sein du portefeuille de Microsoft, bien qu’elles s’appuient sur des composants de plateforme matures. La prévisualisation désormais abandonnée du Supply Chain Center suggère que les produits « control tower » de supply chain de niveau supérieur sont encore en évolution dans la stratégie de Microsoft.

Limitations, lacunes et questions ouvertes

Une évaluation sceptique de la technologie supply chain de Microsoft doit faire la distinction entre les atouts de la plateforme et la profondeur spécifique à la planification :

Algorithmic transparency: La documentation publique pour Planning Optimization, DDMRP et IOM ne fournit ni formulations mathématiques ni détails sur l’optimisation. Les clients voient les options de configuration et les résultats, mais ne peuvent pas facilement évaluer comment les décisions sont calculées (fonctions objectif, contraintes, approximations). Cela rend difficile d’évaluer si le système réalise une optimisation avancée ou s’il applique des heuristiques relativement simples.
Probabilistic modelling: La fonctionnalité de prévision de la demande de Microsoft utilise des modèles reconnus de séries temporelles et d’apprentissage automatique, mais la documentation se concentre sur des prévisions ponctuelles et le choix de modèles plutôt que sur des distributions de probabilité complètes.¹¹ La fonctionnalité plus récente Demand Planning met l’accent sur l’IA et les insights Copilot, pourtant il n’existe aucune preuve d’une modélisation entièrement probabiliste et axée sur la décision (par exemple, des simulations de Monte Carlo de la demande et de l’offre, une optimisation sur des distributions) dans les documents publics.⁹ Ceci constitue une distinction importante pour l’optimisation supply chain prenant en compte le risque.
Scope creep vs. specialisation: Dynamics 365 SCM fait partie d’une vaste plateforme ERP. Cela garantit l’intégration, mais signifie également que la planification supply chain doit partager l’attention avec la finance, les RH, le CRM et d’autres domaines. En revanche, les fournisseurs spécialisés en optimisation peuvent concentrer entièrement leur R&D sur la prévision et l’optimisation. Il n’existe aucune indication publique que Microsoft dispose d’un programme de recherche dédié à l’optimisation supply chain comparable à ses travaux dans d’autres domaines de l’IA (par exemple, les modèles de langage).
Product stability at the “platform” layer: La courte durée de vie du Supply Chain Center de Microsoft (préversion uniquement, retiré en environ un an)¹⁰ soulève des questions quant à la stabilité des offres de control tower supply chain de niveau supérieur. Bien que les composants sous-jacents (Dynamics 365 SCM, IOM, Power Platform) soient susceptibles de perdurer, les clients à la recherche d’une solution control tower stratégique et à long terme pourraient trouver que le branding et l’emballage autour de l’analyse supply chain sont plus fluides.
Dependence on partners: La qualité de l’implémentation et le degré de sophistication de la planification atteint en pratique dépendront fortement des capacités des partenaires et de l’appétit des clients pour le changement des processus et des données. Microsoft fournit les outils ; que ceux-ci soient utilisés pour mettre en œuvre une planification avancée et axée sur les données ou simplement pour reproduire des approches manuelles existantes avec une nouvelle interface utilisateur reste largement hors du contrôle direct de Microsoft.

Aucun de ces points ne remet en cause la valeur des offres supply chain de Microsoft en tant que partie intégrante d’une plateforme ERP et cloud. Ils suggèrent toutefois que les acheteurs recherchant une optimisation stochastique de pointe et une IA profondément transparente pourraient devoir compléter la pile Microsoft avec des outils spécialisés — ou accepter que Dynamics 365 SCM et les services associés se contentent principalement de fournir des capacités de planification incrémentales et mainstream plutôt que de repousser les frontières de l’optimisation quantitative supply chain.

Conclusion

Microsoft est un fournisseur de logiciels d’entreprise et de cloud dont les capacités supply chain sont intégrées dans l’écosystème plus large de Dynamics 365 et Microsoft Cloud. Dynamics 365 Supply Chain Management fournit une base transactionnelle solide pour la fabrication, l’entreposage, le transport et les stocks, tandis que des modules complémentaires tels qu’Inventory Visibility, Planning Optimization et DDMRP répondent à des besoins spécifiques en matière de planification et de visibilité. Des offres plus récentes telles que Demand Planning et Intelligent Order Management introduisent des expériences utilisateur modernes, une intégration low-code et une assistance IA de type Copilot, et sont soutenues par des algorithmes de prévision standard et par l’infrastructure cloud de Microsoft.

D’un point de vue technique, les fonctionnalités documentées de prévision et de planification reposent sur des modèles standards (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) et des moteurs de planification intégrés à l’ERP, avec peu de détails publics sur les algorithmes d’optimisation ou la modélisation probabiliste. La séparation architecturée de certaines charges de travail de planification en microservices (Inventory Visibility, Planning Optimization) est judicieuse et conforme aux meilleures pratiques du cloud, mais ne garantit pas à elle seule une optimisation avancée. Les affirmations marketing concernant l’IA et la planification « intelligente » doivent donc être interprétées comme des améliorations incrémentales des méthodes établies plutôt que comme la preuve d’une optimisation stochastique de pointe, en l’absence de divulgations techniques plus détaillées.

Commercialement, les produits supply chain de Microsoft sont matures au sein de la suite Dynamics 365, avec de nombreux clients de renom et un vaste écosystème de partenaires. Pour les organisations déjà engagées dans la pile ERP et cloud de Microsoft, Dynamics 365 SCM et ses services associés offrent un chemin naturel et intégré pour numériser et moderniser modérément la planification supply chain. Pour les organisations souhaitant obtenir une profondeur maximale en matière de prévision probabiliste et d’optimisation, les offres de Microsoft peuvent servir de colonne vertébrale transactionnelle et d’intégration, à compléter par des plateformes d’optimisation spécialisées telles que Lokad, qui considèrent les décisions supply chain comme une discipline programmable de data science et exposent les modèles sous-jacents de manière plus explicite.

En résumé, Microsoft propose une plateforme supply chain centrée sur l’ERP, globalement performante, avec une technologie de prévision et de planification crédible mais mainstream, une intégration solide et une capacité d’implémentation substantielle via ses partenaires. Elle ne présente pas actuellement, sur la base des preuves publiques disponibles, une pile d’optimisation de pointe de manière transparente au sens d’une modélisation entièrement probabiliste et axée sur la décision ; elle offre plutôt une plateforme pratique et généraliste dans laquelle des moteurs d’optimisation plus spécialisés peuvent être intégrés en cas de besoin.