Revue de o9 Solutions, fournisseur de logiciel de planification supply chain

Par Léon Levinas-Ménard
Dernière mise à jour : septembre 2025

Retourner à Étude de marché

o9 Solutions (souvent stylisé “o9”) est un éditeur de logiciels d’entreprise basé à Dallas fondé en 2009 qui vend une suite de planification hébergée dans le cloud, commercialisée sous le nom de “Digital Brain”, pour la planification intégrée d’entreprise (IBP), la planification de la demande et de la supply chain, l’analyse supply chain, et la gestion de la croissance des revenus. La plateforme repose sur un Enterprise Knowledge Graph (EKG) et un magasin en mémoire « Graph-Cube » qui modélisent les entités commerciales et les hiérarchies, alimentés par des ETL par lots et des API en temps réel. La distribution commerciale s’appuie sur les places de marché hyperscaler (Microsoft Azure, Google Cloud; collaborations avec AWS) et un écosystème de partenaires pour l’implémentation. Les documents publics mettent en avant des artefacts de configuration (requêtes IBPL, concepteurs de modèles/rapports), des applications packagées (IBP, Control Tower, MEIO, RGM) et de récents “composite agents” construits sur GenAI. Les détails techniques des composants prédictifs/optimisation sont décrits de manière générale (intégrations ML, Vertex AI Forecast optionnel, partenariats avec des optimisateurs) avec quelques brevets et supports de formation, mais des détails reproductibles restent limités. Les étapes de financement comprennent l’investissement minoritaire de KKR en 2020, un tour de financement de 295M$ mené par General Atlantic en 2022, une augmentation de 116M$ en 2023, et des mises en production telles que Li Auto en 202512345.

Aperçu o9

Ce que fait le produit (niveau général). o9 fournit une plateforme SaaS multi-locataire qui ingère les données d’entreprise (ERP, POS/EPOS, données syndiquées, etc.), les modélise dans un Enterprise Knowledge Graph et un magasin en mémoire Graph-Cube, et expose des applications de planification packagées : IBP/S&O, détection de la demande et prévision, planification de la supply chain, control tower, planification de la production, optimisation de stocks multi-échelons, et Revenue Growth Management (tarification, promotions, assortiment). La connectivité se fait via des services ETL et des API REST sécurisées ; le déploiement est cloud-native sur Azure/AWS/GCP avec des inscriptions sur les places de marché Azure & Google Cloud et une mise sur le marché conjointe avec les hyperscalers67891011121314. o9 positionne l’EKG/Graph-Cube comme la couche différenciante de données/métadonnées à travers ces applications6789.

Comment cela fonctionne (niveau général). Les données clients sont préparées et chargées (par lots et en temps réel) dans la plateforme ; les entités commerciales et hiérarchies sont modélisées ; les planificateurs travaillent via des interfaces web et des tableaux de bord soutenus par Graph-Cube. Les artefacts de configuration (par exemple, les requêtes IBPL, les concepteurs de modèles/rapports/maquettes) et les Platform APIs exposent les données de Graph-Cube ; les documents publics et les supports de formation font référence au “GraphCube Server” et aux Platform APIs pour l’accès à l’interface utilisateur du modèle91516. L’optimisation/ML est décrite par : (1) des fonctionnalités natives de prévision/planification, (2) des intégrations avec le ML cloud (par exemple, Vertex AI Forecast) et (3) un écosystème de partenariats (par exemple, Gurobi) pour des scénarios supportés par un solveur1718. Les récentes versions mettent en avant des composite agents GenAI qui orchestrent des actions de planification transversale1920.

État de la technologie (niveau général). L’empreinte publique d’o9 est cohérente avec une APS moderne hébergée par un hyperscaler : distribution via des places de marché cloud, connectivité API/ETL, un magasin hybride en mémoire (colonnes/graphes) (Graph-Cube) et une couche d’applications packagées. Les documents prouvent la présence d’une couche interne de modélisation de données/sémantique et des cadres UI/config étendus. Cependant, les divulgations reproductibles concernant les classes de modèles de prévision, le traitement de l’incertitude et les formulations de solveur sont rares ; o9 fait souvent référence à l’IA/ML et à l’optimisation dans un langage marketing et dans la presse partenaire, avec des supports de formation et des pages de solutions offrant des aperçus plutôt qu’une transparence technique complète de bout en bout679211819201422.

Une introduction plus détaillée

  • Entreprise & financement. Fondée par Chakradhar (Chakri) Gottemukkala et Sanjiv Sidhu ; les biographies des dirigeants et la page “About” de l’entreprise confirment l’équipe fondatrice et le positionnement12324. Capitaux externes : investissement minoritaire de KKR (avr. 2020)2; 295M$ (janv. 2022) mené par General Atlantic3; 116M$ supplémentaires (juil. 2023) avec une valorisation post-money de 3,7B$ (selon un communiqué de l’entreprise) avec une note de presse de type Form D contemporaine425.
  • Mise sur le marché & partenaires. Le produit est achetable via Azure Marketplace (IBP, Revenue Mgmt) et Google Cloud Marketplace; collaboration AWS et couverture analyste; présence dans l’annuaire des partenaires Google101112131422.
  • Surface du produit. Les solutions incluent IBP, S&O, Planification de la demande (incl. AI/ML Demand Forecasting & Demand Sensing), Supply Chain Control Tower, MEIO, Production Scheduling, RGM; une offre Data Science (PaaS) prétend proposer une plateforme « ouverte » pour intégrer des modèles Python/R/PySpark101121.
  • Signaux d’architecture. Les pages de la plateforme mettent en avant les Connectivity Services & APIs, les ETL Services, des “chargeurs directs en mémoire”, des adaptateurs pour SAP/Oracle, et l’analyse Graph-Cube sur des hiérarchies multi-niveaux ; une entrée publique du Guide confirme les Platform APIs « pour accéder aux données du serveur GraphCube »69.
  • Affirmations récentes. Des “composite agents” (GenAI) pour exécuter une planification transversale ; intégration de Vertex AI Forecast ; mises à jour sur la collaboration Microsoft GenAI ; extensions de la collaboration AWS19172014.
  • Preuves clients. Des communiqués de presse documentent des déploiements en production comme Li Auto (22 janv. 2025)5.

o9 vs Lokad

Périmètre & approche. Les deux fournisseurs visent des décisions quantifiables en supply chain, mais leurs modèles de livraison et leurs divulgations techniques diffèrent. o9 commercialise une suite APS packagée délivrée via des places de marché hyperscaler, avec un noyau EKG/Graph-Cube, une configuration orientée UI (IBPL) et des intégrations optionnelles de ML cloud ; les internals d’optimisation/ML de la plateforme sont pour la plupart une boîte noire dans les documents publics101169152118192014. Lokad, en revanche, expose un langage spécifique au domaine (Envision) comme interface principale pour construire des pipelines de prévision probabiliste + optimisation décisionnelle ; ses documents techniques détaillent le compilateur/VM (Thunks) et l’exécution distribuée, et mettent l’accent sur la modélisation probabiliste et l’optimisation centrée sur la décision (par exemple, MEIO, listes d’actions prioritaires) en tant que code26272829[^40]30.

Couches de données & d’exécution. Le Graph-Cube d’o9 modélise les hiérarchies et permet une agrégation/disagrégation rapide pour la planification ; l’accès se fait via les APIs de la plateforme et des interfaces configurées6978. La pile de Lokad documente une persistance basée sur les événements et une VM distribuée exécutant le bytecode Envision sur un cluster multi-locataire272829.

Transparence en ML/optimisation. o9 fait référence à l’IA/ML de manière générale (Vertex AI Forecast, agents GenAI, partenariats avec des solveurs), mais les détails algorithmiques (modélisation de l’incertitude, fonctions objectives, contraintes) ne sont pas largement documentés dans les sources publiques ; la dépendance aux technologies partenaires suggère une approche ML/OR plug-and-play17181920. Lokad publie la représentation de l’incertitude (variables aléatoires/grilles de quantiles dans Envision), avec des articles techniques et des documents de cas décrivant l’approche probabiliste et optimisation stochastique et son substrat d’exécution26272829.

Expérience utilisateur & programmabilité. o9 met en avant des applications prêtes à l’emploi avec des concepteurs de modèles/rapports/maquettes et des requêtes IBPL — une UX configuration-first adaptée aux processus standards interfonctionnels1516. Lokad est programming-first : les utilisateurs (souvent des “Supply Chain Scientist”) écrivent du code Envision ; cela augmente la transparence et la flexibilité pour des contraintes sur mesure, au prix d’une courbe d’apprentissage262729.

Conclusion. o9 est une suite APS avec un modèle propriétaire EKG/Graph-Cube et une couverture fonctionnelle étendue, emballée pour l’achat IT en entreprise. Lokad est une plateforme quantitative programmable qui met en avant les mathématiques et le moteur d’exécution ; sa différenciation repose sur la modélisation probabiliste et le contrôle au niveau du code.

Historique de l’entreprise & financement

  • Fondation / direction. Les biographies publiques listent Chakri Gottemukkala (CEO, cofondateur) et Sanjiv Sidhu (cofondateur)12324.

  • Chronologie des financements.

    • 28 avr. 2020 : investissement minoritaire de KKR (« première levée de fonds externe »)2.
    • 19 janv. 2022 : tour de financement de 295M$ mené par General Atlantic3.
    • 19 juil. 2023 : investissement supplémentaire de 116M$ de la part d’investisseurs existants à une valorisation de 3,7B$ (selon un communiqué de l’entreprise) avec une corroboration dans la presse commerciale de type Form D425.

  • Partenaires & canaux. Alliances stratégiques avec Microsoft, Google Cloud et AWS, incluant la disponibilité sur les places de marché et des annonces de collaboration ; profil dans l’annuaire des partenaires Google10111213142220.

Activités d’acquisition

Aucune acquisition d’entreprise par ou concernant o9 n’a émergé dans les archives de presse ; o9 privilégie plutôt les alliances et offres conjointes, par exemple la solution de gestion/supply chain Mo9 de Marubeni pour le Japon (2024)313233. Nous n’avons aucun dépôt tiers indiquant des fusions & acquisitions ; de tels accords apparaîtraient généralement dans les communiqués de presse ou les divulgations des partenaires31.

Surface du produit, modules & déploiement

  • Solutions packagées. IBP, S&O, Planification de la demande (incl. AI/ML Demand Forecasting & Demand Sensing), Supply Chain Control Tower & Analytics, Production Scheduling, MEIO, Supplier Collaboration, et RGM sont systématiquement représentés dans les listings de solutions et des places de marché1011217.
  • Déploiement & intégration. Les pages publiques du Guide et de la plateforme, ainsi que le contenu de formation, montrent l’ingestion par batch, des API en temps réel, et GraphCube en tant que magasin modélisé ; des adaptateurs/connecteurs pour SAP/Oracle sont mentionnés dans l’ensemble du matériel de la plateforme691516.
  • Formation & configuration. Le catalogue de l’o9 Academy et les pages de formation mentionnent Platform Architecture, GraphCube Server, des requêtes IBPL sélectives, et une configuration technique basée sur les rôles — ce qui indique une méthodologie de déploiement centrée sur la configuration1516.
  • Mises en production clients. Des communiqués de presse documentent des déploiements en production comme Li Auto (22 janv. 2025)5.

Architecture, modèle de données & services de la plateforme

  • Enterprise Knowledge Graph & Graph-Cube. La page Platforme et les pages solutions (RGM, durabilité) citent à plusieurs reprises un EKG et Graph-Cube permettant une analyse multi-granularité avec agrégation/désagrégation hiérarchique et une modélisation de type « jumeau numérique »678. Un article de la plateforme explique l’utilisation des data lakes clients parallèlement à Graph-Cube, précisant que Graph-Cube est un magasin en mémoire spécialisé pour l’analyse supply chain tandis que les lacs/entrepôts restent la source de vérité globale34.
  • APIs & accès UI. Le portail Guide indique explicitement « des APIs UI publiques… utilisées pour accéder aux données du serveur GraphCube et à son modèle », et liste les Reference Model APIs pour l’ingestion par batch9.
  • Positionnement cloud. o9 publie des offres Azure Marketplace et la disponibilité sur Google Cloud Marketplace ; plusieurs publications de collaboration o9/AWS et notes d’analystes reflètent les standards des hyperscalers pour l’échelle et les achats1011121422.

Optimisation, ML & affirmations « AI »

  • Planification native + intégrations ML cloud. o9 fait la promotion de l’intégration de Vertex AI Forecast (Google) et des collaborations plus larges GenAI (Microsoft), positionnant la plateforme comme « ouverte » aux ML externes et aux modèles de fondation1720.
  • Composite agents (GenAI). La version 2024 d’o9 décrit des composite agents qui exécutent une planification transversale complexe ; les spécificités techniques (orchestration des agents, ancrage, garde-fous, évaluation) ne sont pas entièrement détaillées dans les documents publics19.
  • Pile d’optimisation. o9 fait référence à des algorithmes avancés et cite Gurobi comme partenaire ; cependant, les formulations reproductibles (fonctions objectives, traitement stochastique, contraintes) ou l’architecture du solveur pour le MEIO/la planification de la production ne sont pas publiées ; les clients voient probablement des recommandations plutôt que des artefacts bruts de solveur1867.
  • Évaluation globale. La présence du ML/optimisation est crédible (presse, écosystèmes partenaires, formation), mais la profondeur de l’implémentation reste une boîte noire pour les tiers. Lorsque la modélisation de l’incertitude et l’économie de la décision (par exemple, des politiques stochastiques tenant compte des coûts) sont cruciales, les documents publics d’o9 sont moins spécifiques que les plateformes orientées recherche qui publient leur pile de modélisation6211920.

Signaux de la pile technologique

  • Langages/cadres. Les documents publics mettent l’accent sur les services au niveau de la plateforme (APIs/ETL/Graph-Cube) plutôt que sur les langages d’exécution. La page Data Science (PaaS) promeut le support de Python/R/PySpark pour des analyses personnalisées intégrées dans les workflows o921.
  • APIs & intégration. API REST sécurisées, chargeurs directs en mémoire, adaptateurs pour SAP/Oracle ; les pages du Platform Guide listent des UI APIs et des Reference Model APIs pour l’ingestion par batch9.
  • Cloud & sécurité. Les listings de marketplace (Azure) et les publications de collaboration AWS impliquent des dispositifs standard de sécurité/conformité des hyperscalers ; l’annuaire des partenaires Google Cloud et les documents de passation de marché de Marketplace reflètent l’intégration des fournisseurs et les modèles commerciaux1011141335.

Déploiement & gestion du changement

  • Plan de déploiement. Les modules de formation (IBP Functional → Technical), les artefacts de configuration (modèles, mises en page, requêtes IBPL) et les intégrations API indiquent des projets d’implémentation où o9 et des partenaires SI configurent des modèles, connectent des flux de données et construisent des tableaux de bord ; la mise en production de Li Auto confirme ce rythme15165.
  • Data lakes clients + Graph-Cube. o9 explique explicitement le stockage dual : le data lake du client reste le système de référence ; Graph-Cube est utilisé de manière tactique pour l’analyse/décision en supply chain (l’article aborde les préoccupations de duplication et l’intention de conception)34.

Discrépances & questions ouvertes

  • Transparence algorithmique. Malgré les fréquentes affirmations en matière d’IA/ML/optimisation, la documentation technique qui permettrait à des tiers de reproduire le comportement de prévision/optimisation (par exemple, la prévision distributionnelle sur la demande/le délai, les formulations MILP/MINLP, la recherche stochastique) n’est pas publique ; les preuves sont indirectes (pages partenaires, formation, aperçus des solutions)621181920.
  • Sémantique EKG/Graph-Cube. La dénomination est cohérente à travers les pages, mais la définition du schéma/du typage, les mécanismes de mise à jour incrémentale et les garanties de persistance ne sont pas décrits au-delà de pages de niveau marketing et de courts extraits du Guide6978.
  • Limite de l’automatisation. Il n’est pas clair d’après les documents publics jusqu’où va l’automatisation en boucle fermée (par exemple, l’auto-création des bons de commande/ordres de transfert vs. la délégation du support à la décision); les pages du marketplace suggèrent un support à la décision par le biais d’intégrations, et non une exécution transactionnelle101167.

Conclusion

Ce que o9 propose (technique, non promotionnel) : Un APS hébergé sur le cloud avec une couche de données EKG/Graph-Cube, des ETL/APIs pour l’ingestion, des applications packagées pour la planification IBP/supply/revenue, et des cadres de configuration (IBPL et concepteurs de modèles/rapports/mises en page) pour adapter les workflows. Le système propose des recommandations et des plans à travers les hiérarchies et les horizons temporels, et peut intégrer des ML/solveurs externes. La passation via les marketplaces Azure/Google et les collaborations avec AWS correspondent aux attentes de l’IT en entreprise.

Comment il atteint les résultats (mécanismes & preuves) :

  • Modélisation des entités/hiérarchies dans Graph-Cube (confirmée à travers les pages de plateforme/solution et la description API du Guide);
  • Connectivité (ETL, chargeurs en mémoire, REST APIs) et interfaces configurables;
  • Optimisation/ML via un mélange de fonctionnalités natives et d’intégrations de partenaires (Vertex AI Forecast, Gurobi);
  • Déploiement opérationnel soutenu par des parcours de formation et des intégrateurs de systèmes partenaires.

Évaluation à la pointe de la technologie : L’ingénierie de plateforme et posture cloud d’o9 (marketplaces, surface d’API, stockage en mémoire) est contemporaine et crédible. Cependant, la transparence algorithmique concernant la modélisation de l’incertitude et l’optimisation des décisions reste limitée dans les sources publiques. En revanche, un concurrent axé sur la programmation comme Lokad publie des détails techniques de sa pile probabilistique + d’optimisation et de sa machine virtuelle d’exécution. Pour les organisations priorisant l’étendue des suites, l’approvisionnement via hyperscaler, et la couverture des processus packagés, o9 convient bien. Pour les organisations priorisant l’optimisation probabilistique en boîte blanche et le contrôle au niveau du code, une plateforme centrée sur le DSL comme Lokad représente un compromis différent.

Sources

  1. À propos d’o9 Solutions — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Investissement minoritaire de KKR dans o9 — Apr 28, 2020 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. General Atlantic investit dans o9 Solutions — Jan 19, 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Les investisseurs existants ajoutent $116M à une valorisation de $3.7B — Jul 19, 2023 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Mise en service de Li Auto — Jan 22, 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Platforme — Technologie propulsant le Digital Brain — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Revenue Growth Management — Page de solution — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Empreinte environnementale — Page de solution — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. o9 Guide — APIs Platform/UI (page d’accueil) — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Azure Marketplace — o9 Integrated Business Planning — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Azure Marketplace — o9 Revenue Management ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. o9 sur Google Cloud Marketplace — Annonce (Aug 2020) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Google Cloud — Annuaire des partenaires : o9 Solutions — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. o9 et AWS étendent leur collaboration — Feb 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. o9 Academy — Formation technique IBP — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. o9 Academy — Catalogue de cours (PDF 2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. o9 lance l’intégration Vertex AI Forecast (2021) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. Gurobi — Partenaire technologique : o9 Solutions — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. Agents composites GenAI ajoutés au Digital Brain — Jul 1, 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. o9 étend sa collaboration avec Microsoft pour le GenAI — Apr 16, 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Data Science (PaaS) — Python/R/PySpark — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. Futurum Group — Analyse de la collaboration o9 + AWS (2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Chakri Gottemukkala — Biographie — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  24. Sanjiv Sidhu — Biographie — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  25. Intelligence360 — Avis d’offre exonérée ($116M) — Aug 16, 2023 ↩︎ ↩︎

  26. Lokad Docs — Envision Language — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Architecture de la plateforme Lokad — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. Envision VM (Partie 2) : Thunks & Modèle d’exécution — Nov 22, 2021. ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. Envision VM (Partie 4) : Exécution distribuée — Dec 6, 2021. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Lokad Solutions (page d’accueil) — périmètre de la solution & études de cas (consulté Sep 2025). ↩︎

  31. Salle de presse o9 — Archives de presse — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  32. Presse Marubeni (JP) — Mo9 avec o9 — Jul 24, 2024 ↩︎

  33. Presse Marubeni (EN) — Mo9 avec o9 — Jul 24, 2024 ↩︎

  34. Comment utiliser votre data lake pour le stockage (justification du Graph-Cube) — consulté Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  35. Google Cloud Marketplace — Concepts et approvisionnement des partenaires — consulté Sep 2025 ↩︎