Revue de NextBillion.ai, fournisseur de logiciels de planification de supply chain
Dernière mise à jour: avril, 2025
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NextBillion.ai, fondée en 2020 par une équipe comprenant Gaurav Bubna, Ajay Bulusu et Shaolin Zheng, se positionne comme une plateforme API-first en technologie de localisation, spécialisée dans la planification d’itinéraires, la cartographie et l’optimisation logistique pour des défis complexes de supply chain. La société propose une suite d’APIs et de SDKs permettant aux entreprises de générer des itinéraires de livraison à arrêts multiples, en tenant compte de diverses contraintes du monde réel (telles que les fenêtres temporelles, la capacité des véhicules, et même des matrices de distance/durée personnalisées12), de calculer de grandes matrices de distances (jusqu’à 5000×5000 éléments) pour des estimations précises des ETA et des distances de conduite3, et de déployer des cartes personnalisables et éditables avec suivi en direct, géorepérage et fonctionnalités de répartition. Conçue avec une architecture modulaire, la solution de NextBillion.ai accepte des informations détaillées sur les véhicules, les missions et les emplacements, traite des contraintes rappelant les techniques classiques de recherche opérationnelle, et prend en charge des options de déploiement flexibles – allant des clouds multi‑locataires à des installations privées ou même sur site—garantissant une intégration fluide avec les systèmes ERP et de gestion de flotte existants4. Bien que la société vante fréquemment les améliorations par machine learning et AI dans ses articles de blog56, un examen plus approfondi de sa documentation suggère que les décisions intelligentes de routage s’appuient sur des méthodes d’optimisation bien établies, renforcées par des améliorations sélectives par ML, incitant les utilisateurs potentiels à tester rigoureusement le système dans leurs conditions spécifiques.
Présentation du produit
Ce qu’il offre
NextBillion.ai propose une suite complète d’outils incluant:
- Optimisation d’itinéraires : Génère des itinéraires de livraison à arrêts multiples tout en tenant compte de nombreuses contraintes du monde réel (par exemple, les fenêtres temporelles, la capacité des véhicules, les compétences des conducteurs) comme démontré dans leurs tutoriels API1.
- Calculs de matrices de distances : Calcule de vastes matrices — jusqu’à 5000×5000 éléments — pour des estimations précises des ETA et des distances entre emplacements3.
- Cartographie et navigation : Fournit des cartes personnalisables et éditables intégrées avec des fonctionnalités telles que le suivi en direct et le géorepérage, soutenant une visualisation logistique avancée.
- Répartition et gestion sur le terrain : Complète l’API de routage principale avec des solutions conçues spécifiquement pour la gestion de flotte et les opérations de répartition.
Comment cela fonctionne
La plateforme repose sur une architecture modulaire dans laquelle diverses APIs s’imbriquent pour résoudre des variantes classiques du problème de tournées de véhicules (VRP). Elle accepte des objets d’entrée détaillés — couvrant véhicules, missions (ou expéditions) et emplacements — et traite des contraintes complexes (notamment des fenêtres temporelles, des limites de capacité, et même des matrices de coûts personnalisées) afin de fournir des itinéraires optimisés. L’accent mis sur la configurabilité permet aux utilisateurs de fournir des données sur mesure (par exemple, des matrices de distance/durée personnalisées) et de choisir parmi divers modèles de déploiement, que ce soit dans le cloud, un cloud privé ou sur site4. Cette flexibilité garantit que les entreprises peuvent intégrer NextBillion.ai de manière fluide avec les systèmes ERP, télématiques ou de gestion de flotte existants.
Fondements technologiques
Techniques algorithmiques et d’optimisation
NextBillion.ai utilise une gamme d’heuristiques d’optimisation classiques pour résoudre les défis du VRP. Ses APIs sont conçues pour gérer des contraintes détaillées et permettre des objectifs personnalisés, garantissant ainsi des performances robustes dans des contextes complexes. Alors que la société promeut l’utilisation du machine learning pour permettre une adaptation en temps réel des données et des ajustements prédictifs56, un examen minutieux de la documentation technique révèle que “l’intelligence” derrière les décisions de routage repose principalement sur des méthodes établies de recherche opérationnelle — renforcées, plutôt que remplacées, par des améliorations incrémentales via ML.
Flexibilité de déploiement et évolutivité
Un atout majeur de la plateforme réside dans sa polyvalence en matière de déploiement. NextBillion.ai supporte des options de déploiement en cloud multi‑locataires, cloud privé et sur site, répondant aux exigences strictes de sécurité des données et de conformité dans certains secteurs4. Son approche API-first, associée à des capacités d’intégration modulaires, garantit également la scalabilité et une interopérabilité fluide avec les systèmes existants, bien que la promesse de solutions hautement personnalisables exige une configuration importante et une expertise technique continue.
Modèle de tarification et revendications commerciales
NextBillion.ai adopte une stratégie de tarification flexible, basée sur la valeur, pouvant être adaptée à l’usage par commande, par actif ou par appel API7. Si le modèle de tarification semble transparent et ajustable, l’usage intensif de buzzwords tels que “AI” et “advanced optimization” doit être abordé avec un scepticisme mesuré. La documentation technique indique que son moteur de routage central repose sur des techniques d’optimisation classiques, le machine learning jouant un rôle complémentaire. Cette dépendance à des méthodologies éprouvées, tout en garantissant la robustesse, peut également introduire des complexités dans la mise en œuvre et l’intégration que les clients potentiels doivent soigneusement valider par rapport à leurs besoins opérationnels.
NextBillion.ai vs Lokad
NextBillion.ai et Lokad abordent tous deux les défis dans le domaine de la supply chain, cependant leurs approches divergent de manière significative. NextBillion.ai est avant tout une plateforme API-first basée sur la localisation, dédiée à la planification d’itinéraires, à la cartographie et à l’optimisation logistique. Elle excelle dans la résolution du problème de tournées de véhicules grâce à des options de déploiement flexibles — y compris des modèles sur site qui séduisent les organisations aux exigences strictes en matière de gouvernance des données. En revanche, Lokad — fondée en 2008 et basée à Paris — met l’accent sur une approche globale d’optimisation de la Supply Chain Quantitative. La plateforme propriétaire de Lokad exploite un langage spécifique au domaine personnalisé (Envision) et des techniques sophistiquées telles que la prévision probabiliste, le deep learning et la programmation différentiable pour guider les décisions concernant les stocks, la production et la tarification8910. Alors que NextBillion.ai se concentre sur l’optimisation des itinéraires physiques et des données de cartographie en utilisant des méthodologies classiques de recherche opérationnelle, renforcées par des composants ML sélectifs, Lokad propose une solution de bout en bout pour la gestion prédictive de la supply chain qui automatise des décisions complexes à plusieurs étapes au sein d’un système exclusivement basé sur le cloud et étroitement intégré. En fin de compte, alors que les deux plateformes fournissent des insights basés sur les données, NextBillion.ai offre une solution spécialisée pour le routage et l’intelligence de localisation, tandis que Lokad propose un moteur d’optimisation plus large et holistique pour la prise de décision en supply chain.
Conclusion
NextBillion.ai propose une solution robuste et personnalisable pour la planification d’itinéraires, la cartographie et l’optimisation logistique, qui répond efficacement aux contraintes réelles dans des opérations complexes de supply chain. Son architecture API-first, modulaire, et ses options de déploiement flexibles en font une option attrayante pour les entreprises nécessitant une intégration sans faille avec des systèmes existants. Cependant, malgré les appels fréquents de l’entreprise à un AI de pointe, une lecture attentive de sa documentation technique suggère que son moteur central repose sur des techniques d’optimisation classiques, renforcées par des améliorations incrémentales en machine learning. Les entreprises envisageant NextBillion.ai devraient être prêtes à investir dans une intégration approfondie et une configuration continue afin de tirer pleinement parti de ses capacités — un engagement qui contraste avec des offres plus complètes, exclusivement cloud, telles que la plateforme de Lokad pour une optimisation de bout en bout de la supply chain.