L'analyse de MJC², fournisseur de logiciels de planification

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour : décembre, 2025

MJC² (MJC2 Limited) est une maison de logiciels basée au Royaume-Uni fondée en 1990 qui développe des systèmes d’optimisation et d’ordonnancement hautement spécialisés pour des environnements complexes et opérationnellement intensifs tels que les réseaux de colis, le transport en vrac, le fret multimodal, les usines de fabrication et les main-d’œuvre mobiles. Juridiquement, c’est une petite entreprise privée avec un effectif à un chiffre et un chiffre d’affaires annuel inférieur à £1m, pourtant elle a été choisie à plusieurs reprises comme partenaire d’optimisation dans de grands projets financés par l’UE et des collaborations industrielles, où son rôle est de fournir des algorithmes rapides en temps réel qui replanifient de grands réseaux en réponse à des perturbations en direct. La gamme de produits n’est pas une plateforme monolithique unique mais une famille de moteurs d’optimisation et d’applications – notamment DISC pour l’ordonnancement de distribution et le routage de véhicules, PIMSS pour la planification de la production et le contrôle des processus, SLIM pour la planification stratégique des transports, ainsi que des modules de main-d’œuvre et de planification des équipes – généralement déployés comme des projets sur mesure intégrés dans les environnements informatiques des clients. Le matériel commercial met l’accent sur la replanification en temps réel, la logistique synchromodale, les concepts d’“Internet physique” et l’optimisation basée sur l’IA, mais il y a presque aucun détail public sur la pile technologique sous-jacente, le modèle de données ou les méthodes de machine learning ; la preuve la plus forte concerne les capacités d’optimisation combinatoire de l’entreprise et son intégration avec SCADA/TMS/WMS plutôt que la prévision probabiliste ou une architecture SaaS end-to-end. En pratique, MJC² doit être compris comme une boutique d’optimisation de niche : une petite équipe fortement axée sur la R&D vendant des systèmes d’optimisation de type projet pour le transport, la fabrication et l’ordonnancement de la main-d’œuvre, plutôt qu’une suite de planification de supply chain à usage général, native du cloud.

Vue d’ensemble de MJC²

Identité de l’entreprise et taille

MJC2 Limited est enregistrée en Angleterre et au Pays de Galles sous le numéro de société 02531037. Les registres de Companies House indiquent une incorporation le 14 août 1990 (initialement sous le nom Oysterlock Limited, rebaptisée MJC2 Limited la même année), avec son siège social à Crowthorne, Berkshire et le code SIC 62012 (“Business and domestic software development”).¹ Des annuaires d’entreprises alternatifs confirment la même date d’incorporation, le même lieu et la même classification.² Des agrégateurs financiers indépendants (Endole, Craft, D&B) classent MJC² comme une petite entreprise privée : des dépôts récents montrent un chiffre d’affaires annuel d’environ £0,6–0,7m, environ 7 employés et plusieurs millions de livres d’actifs nets.³⁴⁵ EU Innovation Radar répertorie MJC² comme une PME avec environ €2m de financement Horizon répartis sur divers projets.⁶

Le matériel de recrutement public décrit MJC² comme développant des logiciels avancés d’ordonnancement et d’optimisation pour la logistique, la fabrication et la planification de la main-d’œuvre, recrutant principalement des développeurs d’optimisation hautement spécialisés plutôt qu’une grande organisation commerciale ou d’implémentation.⁷ Des profils externes (Craft, AI4Europe, Innovation Radar) caractérisent systématiquement l’entreprise comme un fournisseur d’algorithmes pour de grands problèmes complexes de planification et d’ordonnancement, en mettant l’accent sur l’optimisation dynamique en temps réel plutôt que sur des logiciels d’entreprise génériques.⁸⁹¹⁰ Il n’existe aucune preuve de levées de fonds venture ou d’acquisitions ; l’entreprise semble avoir grandi de manière organique, financée par des projets et indépendante.

Famille de produits et périmètre fonctionnel

Le site web de MJC² présente son offre comme des “logiciels de planification et d’ordonnancement” répartis sur trois domaines principaux : la logistique, la fabrication et la main-d’œuvre.¹¹¹² Les composants de marque clés incluent :

DISC – logiciel d’ordonnancement de distribution et de routage de véhicules pour de grands réseaux logistiques (multi-dépot, ligne principale, retours, multi-arrêts).¹³¹⁴
SLIM – planification stratégique des transports et optimisation de réseau (capacité, corridors, conception d’horaires, logistique de fret).¹⁵¹⁶
PIMSS – planification de la production et ordonnancement des processus de fabrication, intégré aux systèmes SCADA/de contrôle des processus.¹⁷¹⁸¹⁹
Workforce / Mobile workforce / ROCS / MOBi – répartition des tâches, planification des équipes et optimisation du service sur le terrain.²⁰¹⁵¹⁷¹⁴
Modules multimodaux & logistique des conteneurs – optimisation pour le fret conteneurisé, la planification synchromodale, la navigation intérieure, le fret ferroviaire et les cas d’utilisation de l’“Internet physique”.[^^16]²¹²²⁶²³

À travers les pages, MJC² insiste de manière répétée sur trois thèmes fonctionnels :

Replanification en temps réel à grande échelle – capacité à recalculer les horaires pour des milliers de véhicules, tâches ou employés en quelques secondes, en réponse aux mises à jour en direct de GPS/SCADA ou de statuts.¹¹²⁴²⁵
Contraintes opérationnelles complexes – règles concernant les heures de conduite, les compétences, les périodes de repos, les capacités des véhicules, les matières dangereuses, les trajets multiples pour le fret, la répartition des compétences de l’équipage, etc.¹³¹⁷¹⁴
Logistique synchromodale / multimodale – choix dynamique du mode (route/rail/barge/mer/air) et de l’itinéraire en fonction de la congestion du réseau, de la capacité et des objectifs de durabilité.²⁶²¹²²⁷

Le portefeuille est vaste mais toujours centré sur l’ordonnancement opérationnel plutôt que sur le S&OP de haut niveau ou la planification de la demande classique. L’optimisation de la supply chain est mentionnée dans les pages SLIM et de lean manufacturing, mais principalement en tant que conception de réseau et allocation des ressources plutôt que comme une planification probabiliste de stocks de bout en bout.¹⁵²⁷²²

Projets de recherche et validation externe

Une grande partie des preuves vérifiables publiquement concernant MJC² provient de projets de l’UE et de l’industrie où l’entreprise est désignée comme fournisseur de technologie d’optimisation :

FLAGSHIP / FAST – projet de transport maritime de l’UE où le logiciel de routage de véhicules FAST de MJC² a été mis à disposition des PME britanniques ; CORDIS note son rôle de “principal fournisseur de logiciels d’ordonnancement logistique en temps réel”.²⁶
e-Freight – grand projet de logistique multimodale ; CORDIS rapporte qu’un système d’ordonnancement en temps réel pour la logistique des conteneurs de MJC² a remporté un prix international d’innovation informatique pour les ports à conteneurs.²⁸ Les pages e-Freight de MJC² mettent en avant un routage sans conflit, l’optimisation logistique verte et la logistique fluviale.²¹²⁶
CONTAIN – projet de sécurité des conteneurs ; tant CORDIS que la presse spécialisée décrivent les algorithmes de MJC² comme un élément majeur de l’outil d’aide à la décision et d’ordonnancement en temps réel utilisé pour accroître la sécurité des conteneurs tout en améliorant l’efficacité.¹²⁹¹⁷
SYNCHRO-NET – une initiative financée par la CE de €8m sur le slow steaming et la logistique synchromodale ; MJC² indique avoir agi en tant que “force d’innovation leader”, responsable des algorithmes d’optimisation synchromodale, en collaboration avec environ 20 organisations supply chain.²⁰¹¹⁷
PIONEERS & autres projets portuaires – travaux financés par l’UE sur l’optimisation de la logistique verte dans les ports, où MJC² développe des algorithmes pour optimiser l’utilisation des barges et les futures e-barges/e-trucks autonomes.¹⁵²³¹¹

Les descriptions tierces (Innovation Radar, AI4Europe, pages partenaires de Synchro-NET, portails de logistique maritime) corroborent largement que la spécialité de MJC² est l’algorithme avancé d’ordonnancement pour de grands réseaux multimodaux, et que les clients majeurs incluent de grands opérateurs logistiques, des ports et des fabricants industriels.⁸⁹³⁰³¹ Certains articles de CORDIS nomment explicitement des marques logistiques bien connues (par exemple, TNT, B&Q, Pepsi) comme utilisateurs de la technologie MJC² dans le cadre de projets de l’UE,³⁰ mais il existe peu de détails sur la portée et la commercialisation en dehors du contexte de recherche.

MJC² vs Lokad

D’un point de vue supply chain, MJC² et Lokad occupent des créneaux qui se chevauchent mais structurellement différents.

Périmètre des décisions : MJC² est principalement un fournisseur de logiciels d’ordonnancement opérationnel et de routage. Ses moteurs principaux calculent des affectations quotidiennes ou intra-journalières : quel camion ou quelle barge transporte quelles charges, quand et selon quel itinéraire; quelle ligne de production exécute quelle tâche; quel technicien se rend sur quel site et dans quel ordre.¹³¹⁷²⁶²² Lokad, en revanche, se concentre sur des décisions de planification tactiques et stratégiques dans les supply chain : objectifs de stocks, commandes d’achat, allocation des stocks dans le réseau, et parfois la tarification, sur la base de modèles probabilistes de demande et d’approvisionnement.³²³¹²⁹
Approche d’optimisation : MJC² met l’accent sur l’optimisation combinatoire sous contraintes opérationnelles – souvent formulée sous forme de routage de véhicules et d’ordonnancement avec des règles complexes. Les documents de l’UE et du fournisseur décrivent des “algorithmes ultra-rapides” pour des problèmes de planification de très grande envergure, NP-hard, et font référence à une optimisation “basée sur l’IA” dans des projets comme ePIcenter et le fret ferroviaire.²⁶⁸²⁸²²⁶ Il n’existe aucune preuve publique de modélisation probabiliste de bout en bout de la demande ou des délais ; l’incertitude est mentionnée principalement comme des événements en temps réel (retards, perturbations) traités par replanification. L’approche documentée de Lokad est probabiliste et centrée sur la décision : elle calcule des distributions complètes de la demande et des délais, puis applique une optimisation stochastique (Monte Carlo et algorithmes personnalisés) pour maximiser les résultats économiques attendus sur l’ensemble du réseau.³²³¹²⁵¹⁰
Architecture et mise en produit : MJC² semble fournir des systèmes d’optimisation spécifiques aux projets, souvent étroitement intégrés aux infrastructures SCADA, TMS ou de service sur le terrain. PIMSS, par exemple, est conçu pour fonctionner aux côtés de SCADA aux niveaux 2–3 de la hiérarchie de contrôle, tandis que les modules logistiques s’intègrent aux systèmes GPS et télématiques.¹⁷²⁵ Il existe peu d’informations publiques sur une plateforme SaaS multi-locataire ou une couche de programmation exposée aux clients. Lokad, en revanche, est explicitement une plateforme SaaS multi-locataire construite autour d’Envision, son langage spécifique au domaine (DSL) pour l’optimisation de supply chain ; les solutions des clients sont implémentées sous forme de scripts Envision exécutés sur l’infrastructure cloud de Lokad.³²²³¹³²⁷
Prétentions en matière d’IA/ML : MJC² utilise l’expression “algorithmes d’IA” dans plusieurs pages de projets (par exemple, fret ferroviaire, ePIcenter, Internet physique) et “algorithmes basés sur l’intelligence artificielle” pour l’optimisation logistique globale,²⁸²²⁶ mais il n’existe aucune divulgation publique sur les types de modèles (par exemple, réseaux de neurones, arbres de gradient boosté), les chaînes de formation ou les références de validation. L’accent visible est mis sur l’ordonnancement en temps réel inspiré de l’heuristique ou de la recherche opérationnelle. Lokad documente ouvertement l’utilisation du deep learning pour la prévision, de la programmation différentiable pour l’optimisation conjointe prévision–décision, et des modèles probabilistes validés via des benchmarks externes (par exemple, la compétition M5), avec une documentation technique approfondie.³²³¹²⁵¹⁰
Prévision vs. réactivité : Les documents de MJC² considèrent en grande partie la prévision de la demande/de la charge de travail comme une des nombreuses entrées pour l’ordonnancement, et se concentrent davantage sur la replanification réactive en réponse aux changements de statuts en temps réel.¹¹¹⁵⁸ Lokad considère la prévision probabiliste comme centrale, calculant des distributions de la demande même en l’absence de signaux en temps réel et optimisant les décisions sur la base de ces distributions.²⁵¹⁰ Là où MJC² mentionne la prévision (par exemple, la prévision de la demande/de la charge de travail pour la planification de la main-d’œuvre), celle-ci n’est pas accompagnée de détails techniques.¹⁸⁹
Modèle commercial et maturité : Les deux entreprises ont une longue histoire (MJC² depuis 1990 ; Lokad depuis 2008). MJC² est structurellement une très petite boutique d’optimisation (effectif à un chiffre, chiffre d’affaires inférieur à £1m), bien qu’ayant joué à plusieurs reprises des rôles dans des programmes de recherche de l’UE et des déploiements logistiques spécialisés.³⁴⁸⁶ Lokad est un fournisseur plus grand mais encore de taille moyenne (des dizaines d’employés), vendant une plateforme SaaS standardisée livrée avec une couche de conseil (“Supply Chain Scientists”).³²³¹ En pratique, l’adéquation de MJC² est maximale quand un client a besoin d’un ordonnancement en temps réel très strict intégré en profondeur aux systèmes opérationnels (par exemple, ports, fret ferroviaire, opérations de terrain pour les services publics), tandis que Lokad cible la planification quantitative de supply chain (stocks multi-niveaux, achats, allocation) dans les secteurs de la vente au détail, de la fabrication, de l’aérospatiale et secteurs similaires.

Pour un acheteur, la distinction critique est que MJC² n’est pas une suite générique de planification de la demande ou d’optimisation des stocks ; c’est un atelier de R&D en optimisation dont la technologie est exploitable de manière optimale lorsque le problème commercial clé est l’ordonnancement complexe en temps réel. Lokad, en revanche, n’est pas un remplacement de TMS/SCADA ni un moteur de répartition ; il se place au-dessus des ERP/WMS/TMS pour déterminer des décisions de planification économiquement optimales.

Historique de l’entreprise et maturité commerciale

Fondation, histoire juridique et propriété

Les dépôts officiels au Royaume-Uni montrent que MJC2 Limited a été constituée le 14 août 1990, avec un nom initial bref “OYSTERLOCK LIMITED” puis rapidement rebaptisée MJC2 Limited.¹² L’entreprise est restée privée ; aucune activité d’acquisition (en tant qu’acquéreur ou acquis) n’apparaît dans l’historique des charges/dépôts de Companies House ou dans les bases de données M&A grand public. Les registres d’entreprises et les profils de l’industrie maritime réitèrent que l’entreprise se concentre sur la planification avancée, l’ordonnancement et l’optimisation pour la logistique et la fabrication.³¹¹⁰

Plusieurs profils externes (Endole, D&B, Craft) montrent des tendances cohérentes au cours de la dernière décennie : un chiffre d’affaires modeste mais stable, un petit effectif (environ 7–10 employés), des actifs nets positifs et un faible ratio d’endettement.³⁴⁵ Cela est cohérent avec une petite maison d’optimisation spécialisée plutôt qu’un fournisseur en pleine expansion ou soutenu par des fonds de capital-risque.

Financement de l’UE et trajectoire des projets

CORDIS et Innovation Radar offrent une visibilité partielle sur la trajectoire de R&D de MJC² :

À la fin des années 2000 et au début des années 2010, MJC² apparaît dans des projets tels que FLAGSHIP (maritime) et e-Freight (ports multimodaux), fournissant des composants de routage de véhicules et d’ordonnancement en temps réel qui sont ensuite réutilisés ou commercialisés (par exemple, le routage FAST pour les PME).²⁶²⁸
Au début à mi-2010, elle participe à CONTAIN (sécurité des conteneurs avec back-end d’optimisation) et développe des composants d’optimisation pour le suivi et le routage de la logistique des conteneurs.¹²⁹
À partir du milieu des années 2010, MJC² intervient dans SYNCHRO-NET et des projets associés de rail/fret synchromodal, se concentrant sur le streaming intelligent, le transfert modal vers le rail, et l’optimisation intégrée de la logistique verte.²⁰¹¹²²⁷
Plus récemment, des projets tels que PIONEERS et ePIcenter se concentrent sur la durabilité dans les ports et la logistique globale ; Innovation Radar répertorie environ €2m au total de financements H2020 attribués à MJC² pour ces initiatives et des projets connexes.⁸²³²⁸

Ce schéma renforce l’idée que la feuille de route R&D de MJC² est étroitement liée aux projets collaboratifs de l’UE et de l’industrie, avec des produits évoluant comme des résultats appliqués de cette recherche plutôt que comme une suite entièrement productisée et prête à l’emploi.

Présence sur le marché et références clients

Le site Web de MJC² et les pages de projets financés par l’UE mentionnent plusieurs marques bien connues en tant que collaborateurs ou utilisateurs de sa technologie dans des projets spécifiques, y compris TNT, B&Q, Pepsi (dans des contextes de logistique multimodale), ainsi que des ports (par exemple, Valence) et des fournisseurs logistiques (par exemple, Schenker, DSV, Jan de Rijk, Stena Line).²¹²⁸³⁰ Cependant:

La majorité de ces références est au niveau du projet, liée aux initiatives financées par l’UE, et non à des études de cas commerciales autonomes.
Il y a peu de granularité quant à l’étendue du déploiement (par exemple, quelles unités commerciales, volumes de données, conditions commerciales) ou aux KPI avant/après.
Les descriptions de cas publics mettent l’accent sur l’innovation technologique (par exemple, un prix international en informatique pour la planification des conteneurs) plutôt que sur l’utilisation en production à long terme.²⁸²⁹

Des annuaires commerciaux comme Datanyze et Craft répertorient des clients dans les secteurs de la logistique, de la fabrication et des services publics de manière générale, mais ne fournissent pas de noms de référence détaillés. Dans l’ensemble, les éléments de preuve suggèrent une adoption de niche crédible dans des contextes logistiques et industriels hautement spécialisés, mais pas une pénétration large en tant que suite de planification supply chain.

Portefeuille de produits en détail

Optimisation logistique & distribution (DISC, SLIM et outils associés)

La pile logistique de MJC² est la partie la plus clairement décrite de son portefeuille.

Le produit DISC (DIstribution SCheduling) est commercialisé comme un moteur d’optimisation à grande vitesse pour de grandes opérations logistiques complexes couvrant le transport de colis, de vrac, de matériaux de construction, de vente au détail et des flux similaires. Il prend en charge le routage multi-dépôts, les retours, les tournées à arrêts multiples, l’intégration trunking/linehaul et la planification des conducteurs ; la documentation du fournisseur affirme qu’il peut planifier des milliers de mouvements en quelques secondes et replanifier en temps réel.¹³¹⁴¹⁶ DISC peut s’intégrer à la création d’horaires ROCS pour planifier simultanément les plannings des véhicules et les rotas des conducteurs en fonction des prévisions de charge de travail et des règles de temps de travail.¹³

En complément de DISC, SLIM est présenté comme un outil de planification stratégique des transports pour l’optimisation de la logistique de fret, la conception de réseaux, le routage intermodal et la création d’horaires. Les cas d’utilisation incluent la planification des systèmes de transport, l’optimisation de la supply chain et la planification de la capacité.¹⁵¹⁶ La portée fonctionnelle de SLIM chevauche celle des outils typiques de conception stratégique de réseau, mais avec un accent sur le routage multimodal et l’utilisation des corridors plutôt que sur le placement des stocks au niveau des SKU.

Des pages supplémentaires décrivent :

Gestion de distribution: planification intégrée des opérations d’entrepôt/hub et de transport, avec une analyse what-if pour les modèles de travail, la capacité de tri et la modélisation de scénarios.²⁸⁶
Planification et répartition des véhicules en temps réel : répartition automatique, suivi basé sur GPS, cartes et visualisations en diagramme de Gantt pour le personnel de la salle de contrôle, avec des tableaux de bord KPI pour l’analyse stratégique.²⁵
Planification des pétroliers en vrac : planification en temps réel pour les liquides en vrac et les produits laitiers, optimisant la collecte des fermes et les transferts entre usines.³⁰
Transport de passagers et TMS : algorithmes de planification similaires appliqués aux réseaux de passagers et aux systèmes généraux de gestion de transport.²⁷³³

D’un point de vue technique, ces modules tournent tous autour de variantes du routage de véhicules et de l’allocation de ressources sous contraintes. Ils semblent bien alignés avec des formulations de type VRP (VRP avec fenêtres de temps, multi-dépôt, multi-étapes, règles des conducteurs, etc.), résolus via des heuristiques propriétaires qui mettent l’accent sur la rapidité et la capacité de re-optimisation.

Logistique multimodale, synchromodale et “physical Internet”

Un domaine distinctif pour MJC² est l’optimisation du fret multimodal et synchromodal:

Le module e-Freight se concentre sur la planification intégrée entre la route, le rail, la péniche et la mer, avec un routage sans conflit, l’optimisation de la logistique verte et la planification des voies navigables intérieures ; les pages mettent en avant des “plans d’exécution de transport” standardisés et la planification des mouvements à plusieurs étapes.²¹²⁶
Le logiciel de logistique de conteneurs offre à la fois une optimisation stratégique et en temps réel pour l’expédition mondiale, la logistique de l’arrière-pays, les opérations de terminaux portuaires et la gestion des dépôts, y compris l’assignation des conducteurs/chargements et le repositionnement des conteneurs.²⁶²¹
Le module Rail Freight Optimisation applique des algorithmes basés sur l’IA et une planification en temps réel pour augmenter l’utilisation et l’efficacité sur les corridors TEN-T ; des études de cas mentionnent des déploiements auprès de grands opérateurs ferroviaires européens.²²
Le matériel de contrôle de tour décrit des tableaux de bord en temps réel montrant les niveaux de stocks projetés aux terminaux, le statut des expéditions et l’effet des perturbations sur les taux de service, avec des mises à jour automatiques à mesure que les événements surviennent.²¹³²
Les pages “Physical Internet” et ePIcenter évoquent l’optimisation basée sur l’IA pour de futurs réseaux synchromodaux, des barges autonomes et des supply chains globales durables.²⁸⁶²³

Des sources indépendantes (CORDIS, SupplyChainDigital, Synchro-NET, Innovation Radar) renforcent le fait que le rôle de MJC² dans ces projets est de fournir des moteurs d’optimisation capables de sélectionner dynamiquement des modes et des itinéraires en fonction des contraintes de capacité, d’émissions et de coûts.¹¹⁷²⁰⁸³⁰ Cela est avancé mais reste fermement dans le domaine de l’optimisation combinatoire déterministe ou basée sur des scénarios ; il n’existe aucune modélisation probabiliste explicite des distributions de la demande ou des délais dans les documents publics.

Fabrication et contrôle des processus (PIMSS, lean manufacturing)

Du côté de la fabrication, PIMSS est présenté comme un planificateur de production et un système d’optimisation du contrôle des processus:

Il optimise l’allocation des séries de production aux lignes et aux machines, tout en planifiant également la main-d’œuvre associée, les activités d’entrepôt et les tâches de nettoyage/maintenance.¹⁷²¹
Il s’intègre aux architectures SCADA, occupant les niveaux de planification/contrôle de production au-dessus des PLC et des capteurs ; les documents décrivent explicitement la correspondance avec les niveaux SCADA 0–4.¹⁸
Les pages de lean manufacturing indiquent que PIMSS s’intègre avec DISC (logistique) et SLIM (optimisation stratégique) pour offrir une perspective holistique de la supply chain.²²¹⁹

Des profils externes (portail EFFRA, EngNet) reprennent cette description, positionnant PIMSS comme un outil pour la planification complexe de la fabrication, la planification de l’automatisation des processus, la planification de la capacité et la planification MRP/ligne.²⁴¹⁹

Dans l’ensemble, PIMSS semble être un planificateur au niveau des opérations étroitement couplé aux systèmes de contrôle d’usine, et non une suite APS générique pour toutes les couches de planification. Il utilise vraisemblablement des heuristiques combinatoires similaires à celles des modules logistiques, mais appliquées à la planification en atelier ou en flux continu.

Main-d’œuvre, main-d’œuvre mobile et planification des équipes

MJC² propose plusieurs modules pour l’optimisation de la main-d’œuvre :

Planification des employés / répartition des tâches – des algorithmes en temps réel pour assigner des tâches, des visites ou des appels au personnel sur le terrain, en respectant les règles commerciales et les contraintes, avec pour revendication de planifier des centaines ou des milliers d’employés en quelques secondes.¹⁷
Planification de la main-d’œuvre juste-à-temps (MOBi, ROCS) – répartition dynamique des tâches en fonction des compétences, de la disponibilité et de la localisation, avec des applications mobiles pour la répartition en temps réel ; ROCS fournit une planification des effectifs guidée par la demande et une planification automatique des quarts.¹⁵
Planification des équipages et des équipes – des modules spécialisés pour allouer de grandes équipes aux compétences diversifiées et tâches interdépendantes, modélisant des règles telles que les périodes de repos, la répartition des compétences et les préférences des équipages.¹⁴
Services sur le terrain pour les services publics & l’énergie – optimisation de la main-d’œuvre mobile pour les services publics, planifiant des milliers de tâches et mettant à jour les plans à mesure que surviennent des événements sur le terrain.³⁴

Ces solutions partagent la même approche de planification basée sur les contraintes que les modules logistiques, mais appliquée aux ressources humaines plutôt qu’aux véhicules.

Technologie et architecture

Visibilité de la pile technologique

MJC² fournit très peu d’informations publiques sur sa pile technologique sous-jacente :

Aucune mention explicite de langages de programmation, de bases de données ou de fournisseurs de cloud n’apparaît sur les pages principales des produits.
La page de recrutement évoque de manière générique un “logiciel avancé de planification & optimisation” sans énumérer de technologies spécifiques.⁷
Les portails d’emploi (Glassdoor et similaires) fournissent seulement des descriptions de haut niveau sur le travail chez MJC2, sans détail sur la pile technique.⁴²⁹

Compte tenu de cela, toute déclaration sur des langages ou des frameworks spécifiques serait spéculative. Les seuls indices architecturaux clairs sont :

PIMSS s’intègre aux niveaux SCADA 2–3, impliquant des déploiements sur site ou étroitement couplés au niveau de l’usine.¹⁸
Plusieurs modules logistiques s’intègrent avec le GPS/télématique, le TMS et des applications mobiles, impliquant un mélange de moteurs d’optimisation côté serveur et de flux de données en temps réel.²⁵³⁴
Il n’existe pas de plan de contrôle SaaS multi-tenant visible, semblable à une plateforme web en libre-service ; les déploiements semblent spécifiques aux projets, souvent au sein du paysage informatique des opérateurs logistiques, des ports ou des services publics.

D’un point de vue d’évaluation, cela suggère fortement une architecture sur mesure / basée sur un projet : un moteur d’optimisation (ou un ensemble de moteurs) est intégré via des interfaces (fichiers, APIs, connecteurs SCADA) dans les systèmes des clients, avec une configuration personnalisée par projet.

Méthodes d’optimisation et revendications en matière d’IA

Sur l’ensemble de son site et de ses documents de projet, MJC² utilise des expressions telles que :

des « algorithmes ultra-rapides » pour des problèmes de planification très vastes et complexes ;⁸⁹
un “logiciel d’optimisation logistique basé sur l’IA et des techniques de planification en temps réel” pour le fret ferroviaire ;²²
des “algorithmes basés sur l’intelligence artificielle pour une optimisation durable des opérations logistiques globales” dans le contexte de l’ePIcenter ;²⁸
“l’une des rares entreprises au monde capable d’offrir des solutions de planification en temps réel”, dans une description d’un partenaire Synchro-NET.⁸

Cependant, aucun des documents publics ne fournit de descriptions algorithmiques formelles, de pseudo-code, d’équations de modèle ou de procédures d’entraînement/validation. En particulier :

Il n’existe aucune preuve d’articles de recherche publiés par MJC² sur le deep learning, la prévision probabiliste ou la programmation différentiable pour la supply chain.
Les documents des projets européens (par exemple, les diapos sur l’optimisation des flux de cargaison, les résumés CORDIS) décrivent des “nouvelles architectures d’optimisation multicouches” mais restent au niveau de schémas d’architecture de haut niveau, et non de méthodes formelles.¹¹¹²
Les modèles sont systématiquement présentés comme une optimisation sous contraintes complexes et en temps réel, et non comme des modèles statistiques de l’incertitude de bout en bout.

Compte tenu de cela, l’interprétation la plus prudente et fondée sur des preuves est que MJC² utilise des méthodes heuristiques et métaheuristiques avancées pour l’optimisation combinatoire (par exemple, des variantes de recherche locale, de recherche tabou, d’algorithmes génétiques ou des heuristiques sur mesure) combinées à des moteurs de règles pour les contraintes. L’étiquette “AI” est probablement utilisée dans le sens large de l’industrie d’« optimisation algorithmique avancée », sans nécessairement impliquer des réseaux neuronaux profonds ou des modèles graphiques probabilistes.

En revanche, la documentation de Lokad fournit des détails sur son utilisation du deep learning, de la prévision probabiliste et de la programmation différentiable sur des données relationnelles pour la planification de la supply chain, incluant des ateliers techniques et des primitives de langage dans Envision pour des variables aléatoires et l’optimisation stochastique.³²³¹²⁵²³²⁷ Cette différence en termes de transparence est significative : les revendications d’IA de Lokad sont techniquement étayées, tandis que celles de MJC² ne le sont pas, du moins en public.

Traitement des données et de l’incertitude

Les pages de MJC² gèrent implicitement l’incertitude via une replanification en temps réel : lorsque des retards, des perturbations ou des changements de la demande se produisent, les plannings sont recalculés à l’aide des données les plus récentes.¹¹²¹²² Certaines descriptions de projet mentionnent la “réduction des risques dans des réseaux complexes” et des “supply chains agiles”, mais sans expliquer comment l’incertitude est modélisée ex ante.¹¹⁸

En revanche, il n’y a aucune discussion sur :

les distributions probabilistes de la demande ou des délais de livraison;
les calculs de stocks de sécurité;
les méthodes Monte Carlo ou d’échantillonnage de scénarios.

Dans les contextes synchromodaux et de physical Internet, les algorithmes de MJC² semblent gérer l’incertitude opérationnelle en recalculant en temps réel, plutôt qu’en modélisant des distributions probabilistes à l’avance.²²⁶²³ Cela est tout à fait approprié pour la répartition et le routage, mais cela signifie que, selon les preuves actuelles, MJC² n’est pas une plateforme de planification probabiliste de la supply chain.

Déploiement, intégration et mise en œuvre

Bien que MJC² ne publie pas de méthodologies d’implémentation formelles, plusieurs tendances émergent des descriptions de produits et de projets :

Déploiements intégrés : PIMSS s’intègre aux architectures de contrôle d’usine ; les modules logistiques s’intègrent avec le TMS, SCADA, les dispositifs GPS et les applications pour smartphones.¹⁷¹⁸²⁵³⁴
Flux de données en temps réel : les pages de la tour de contrôle logistique et de planification des véhicules en temps réel mettent en évidence des flux de données continus concernant les expéditions, les véhicules et les niveaux de stocks ; les exécutions d’optimisation sont déclenchées lorsque des écarts surviennent.²¹³²²⁵
Modes scénarios et stratégiques : la gestion de distribution et SLIM incluent des modes de planification stratégique où les planificateurs peuvent explorer des scénarios what-if (par exemple, ajouter de la capacité, de nouveaux volumes, des changements de schémas de travail) en utilisant les mêmes moteurs d’optimisation.¹⁵²⁸⁶
Configuration de type projet : le matériel synchromodal et PIONEERS indique une collaboration itérative avec les gestionnaires d’infrastructures et les entreprises de logistique pour adapter les algorithmes à des corridors, ports ou réseaux spécifiques.¹¹¹⁵⁷²³

Il n’existe aucune interface de programmation pour l’utilisateur final ou DSL visible ; la configuration semble se faire par paramétrage et développement personnalisé par l’équipe de MJC². Comparé au modèle “Supply Chain Scientist + DSL” de Lokad, MJC² se rapproche davantage d’un cabinet de conseil en ingénierie avec un solveur propriétaire : l’équipe du fournisseur adapte les algorithmes et l’intégration pour chaque client.

Évaluation du mérite technique et de l’état de l’art

Ce que la solution de MJC² offre

D’après les preuves publiques, MJC² offre :

Moteurs d’optimisation combinatoire de haute performance pour :
- le routage des véhicules et la planification des transports (multi-dépôt, vrac, colis, passagers);¹³¹⁵³⁰²⁵
- le routage et la planification du fret multimodal et synchromodal;²⁶²¹²²²³
- la planification de la production et le contrôle des processus de fabrication;¹⁷¹⁸¹⁹
- la planification de la main-d’œuvre, des équipages et du service sur le terrain mobile.¹⁵¹⁷¹⁴³⁴
Capacités de replanification en temps réel qui s’intègrent avec le GPS, SCADA et d’autres sources de données en direct pour replanifier les opérations lorsque des perturbations surviennent.¹¹²¹²²²⁵
Architectures d’optimisation sur mesure utilisées dans les projets phares de l’UE, reconnues par des récompenses (par exemple, le prix d’innovation informatique e-Freight) et une sélection répétée en tant que partenaire d’optimisation.²⁸²⁹³⁰

Techniquement, cela constitue un ensemble d’outils d’optimisation solide et spécialisé pour la planification opérationnelle. Il est particulièrement pertinent lorsque:

la taille du problème est grande (des milliers de jobs/véhicules/ressources),
les contraintes sont complexes (légales, de sécurité, de compétence, de capacité),
et la réactivité en temps réel est cruciale (ports, fret ferroviaire, services terrain des utilities).

Comment il atteint les résultats – mécanismes et limites

Les mécanismes sont moins transparents que les résultats. Les éléments récurrents sont:

Heuristiques d’optimisation personnalisées: qualifiées vaguement d’algorithmes basés sur l’IA ou d’une optimisation ultra-rapide, mais non décrites formellement.⁸²⁸²²
Intégration étroite avec les systèmes opérationnels (SCADA, TMS, applications mobiles), permettant la capture d’événements en temps réel.¹⁷¹⁸³⁴²⁵
Moteurs de scénarios: permettant aux planificateurs d’exécuter des scénarios stratégiques ou hypothétiques en utilisant les mêmes noyaux d’optimisation.¹⁵²⁸⁶¹⁶

D’autre part:

Il n’existe aucune modélisation probabiliste explicite de la demande, des délais ou des distributions d’échec.
L’absence de mention de solveurs d’optimisation génériques (par ex. CPLEX, Gurobi) suggère un code hautement sur mesure; cela peut être un atout (finement ajusté) mais aussi un risque de maintenance à long terme.
L’absence de langage évoquant du SaaS, du multi-tenancy ou des couches de configuration accessibles aux clients suggère un self-service limité; les solutions sont vraisemblablement fortement dirigées par le fournisseur.

Par rapport à l’état de l’art en planification de la supply chain:

En planification en temps réel sous des contraintes complexes, MJC² apparaît compétitif et techniquement crédible, compte tenu de sélections et récompenses répétées par l’UE.
En planification probabiliste, machine learning et optimisation intégrée prévision-décision, MJC² reste essentiellement silencieux; il n’existe aucune preuve de techniques comparables à la prévision probabiliste de Lokad, à la programmation différentiable ou aux pipelines d’optimisation stochastique.³²³¹²⁵¹⁰

Maturité commerciale

Commercialement, MJC² est:

Mature en âge (35 ans) et stable en tant que PME, avec des actifs nets positifs et une histoire de réalisation de projets pour de grands acteurs de la logistique et de l’industrie.¹³⁴⁶
Niche en terme d’échelle – une très petite équipe avec un chiffre d’affaires bien inférieur à celui des fournisseurs d’APS grand public ou supply chain.
Fortement lié à la R&D de l’UE – une grande partie de son historique public est présentée comme des projets de l’UE ou de l’industrie, et non comme des déploiements de SaaS produits.

Cette combinaison positionne MJC² comme un fournisseur de niche hautement spécialisé plutôt que comme un fournisseur de logiciels de supply chain à spectre complet.

Conclusion

MJC² se présente comme une petite boutique d’optimisation techniquement compétente, spécialisée dans la planification combinatoire en temps réel pour la logistique, le fret multimodal, la fabrication et les opérations de gestion du personnel. Ses atouts se manifestent par des décennies d’implication dans des projets de recherche financés par l’UE et par le déploiement répété de moteurs d’optimisation dans des environnements exigeants tels que les ports de conteneurs, les corridors ferroviaires, les flottes de pétroliers en vrac et les services de terrain des utilities.

Cependant, les informations publiques mettent en évidence des limites claires. MJC² ne se présente pas comme une plateforme de planification supply chain probabiliste de bout en bout. Il n’existe aucun support visible pour l’optimisation de stocks multi-niveaux pilotée par des distributions probabilistes de la demande et des délais, ni pour l’intégration de la tarification, de la prévision de la demande et de la planification du réseau dans un cadre unifié d’optimisation économique. Ses revendications en matière « d’AI », bien que plausibles dans le cadre d’heuristiques avancées, manquent de la transparence technique désormais attendue de la part des fournisseurs prétendant utiliser le machine learning de pointe.

Comparé à Lokad, MJC² occupe un point différent dans l’espace de conception : là où Lokad se concentre sur des décisions de planification quantitatives et probabilistes à travers la supply chain, MJC² se focalise sur la planification opérationnelle et la répartition sous des contraintes complexes. Pour les organisations dont le principal goulot d’étranglement est la planification des véhicules/équipes/installations, la technologie de MJC² peut être attrayante, à condition qu’elles acceptent un modèle d’intégration de type projet et l’opacité des algorithmes sous-jacents. Pour les organisations recherchant un moteur d’optimisation de stocks probabiliste et de planification de la demande, l’empreinte publique de MJC² n’indique pas qu’elle opère dans cette catégorie.

En bref, MJC² est un fournisseur de moteurs d’optimisation spécialisés plutôt qu’une suite de planification supply chain à usage général. Sa valeur technique en planification opérationnelle apparaît forte et validée par des projets indépendants, mais son rôle dans l’optimisation plus large de la supply chain doit être évalué avec prudence et avec la compréhension claire que la majeure partie de la pile de planification probabiliste et basée sur le ML moderne se situe en dehors de son champ publié.