Revue d'Oracle, fournisseur de logiciels de Supply Chain Planning

Par Léon Levinas-Ménard

Last updated: December, 2025

Oracle Corporation est un grand fournisseur de logiciels d’entreprise basé aux États-Unis, fondé en 1977 par Larry Ellison, Bob Miner et Ed Oates, mieux connu pour sa base de données relationnelle mais proposant désormais un large portefeuille d’applications cloud couvrant ERP, HCM, CX et Supply Chain Management (SCM).¹² Ses offres pertinentes pour la supply chain se trouvent principalement dans la suite Oracle Fusion Cloud Applications sous le nom Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) — une suite SaaS multi-modules sur Oracle Cloud Infrastructure qui inclut Supply Chain Planning, Gestion de stocks, Manufacturing, Maintenance, Order Management, Procurement, Logistics et Product Lifecycle Management.³⁴⁵ Historiquement, Oracle a construit son ensemble de planning à travers des acquisitions telles que Retek, G-Log, Demantra et 360Commerce, et plus tard via le module Advanced Supply Chain Planning (ASCP) de l’Oracle E-Business Suite (EBS), avant de converger les nouvelles capacités dans Fusion Cloud SCM.⁶⁷⁸ Du côté du planning, Oracle positionne Demand Management et Supply Planning comme les composants principaux : Demand Management expose 15 méthodes de prévision « basées sur le machine learning bayésien » et peut également consommer des prévisions externes de machine-learning, tandis que Supply Planning propose une planification de supply chain basée sur les contraintes prenant en compte les contraintes matérielles et de capacité et pouvant être exécutée avec ou sans optimisation.²⁹¹⁰³ Les versions récentes ajoutent un large portefeuille d’AI Agents et de fonctionnalités intégrées d’IA/ML à travers les modules SCM — allant de conseillers en planification de la demande et copilotes de processus propulsés par de grands modèles de langage et RAG, aux ETA prédictifs, au slotting, et à l’analytique d’entrepôt — implémentées sous forme de fonctionnalités ajoutées à la pile Fusion existante.¹¹¹²¹³¹⁴ Oracle Fusion Cloud Applications fonctionnent en mode SaaS sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), avec la gestion de l’environnement Fusion, des outils de sécurité, et certains microservices plus récents (« Spectra services ») implémentés en charges Java/Kubernetes natives du cloud qui partagent la même base de données Oracle sous-jacente que l’ancienne pile basée sur WebLogic.¹⁵¹⁶¹⁷ D’un point de vue commercial, les produits SCM d’Oracle servent les grandes entreprises et les organisations du marché intermédiaire supérieur dans les secteurs de la manufacturing, de la distribution et des services, avec des références clients publiques telles que GE Power, Zebra Technologies, et d’autres utilisant Oracle Cloud SCM pour la planification intégrée, la logistics et la manufacturing.¹²¹⁸¹⁹ Dans l’ensemble, Oracle offre une suite d’applications large, mature et hautement intégrée avec SCM étroitement lié à l’ERP et aux finances ; techniquement, ses capacités de planning mélangent des moteurs de planning et d’optimisation basés sur les contraintes de longue date avec des assistants de prévision bayésienne et de type générative-AI plus récents, mais restent orientées autour d’applications packagées configurables plutôt que d’une plateforme d’optimisation programmable.

Aperçu d’Oracle

Oracle Corporation est l’un des plus grands fournisseurs mondiaux de logiciels d’entreprise, dont le siège est à Austin, Texas, et fondé à l’origine en 1977 (sous le nom de Software Development Laboratories) pour commercialiser un système de base de données relationnelle inspiré du modèle relationnel de Codd.¹²²⁰ Au fil du temps, Oracle s’est développé de manière agressive dans le domaine des applications — ERP, CRM, HCM — à la fois par développement interne et par de nombreuses fusions et acquisitions, incluant PeopleSoft, JD Edwards, Siebel, Retek (retail), G-Log (logistics), 360Commerce (store systems) et Demantra (demand planning and promotion optimization).⁶⁷²¹ La génération actuelle des applications d’affaires d’Oracle est commercialisée sous le nom Oracle Fusion Cloud Applications : une suite SaaS unifiée couvrant ERP, Enterprise Performance Management, SCM, HCM et CX, le tout fonctionnant sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI).¹⁵⁵²¹ Au sein de cette suite, Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) fournit la fonctionnalité principale de supply chain et de planning, incluant Supply Chain Planning, Manufacturing, stocks, Logistics, PLM, et l’analytique associée.³⁴²²⁸

Du point de vue de la supply chain, le portefeuille d’Oracle se décompose en :

Fusion Cloud SCM (le fleuron actuel, SaaS sur OCI) : Supply Chain Planning (Demand Management, Supply Planning, Sales & Operations Planning, Backlog Management), Gestion de stocks, Manufacturing, Maintenance, Order Management, Procurement, Transportation & Global Trade Management, Warehouse Management, et Intelligent Track & Trace.³⁴²²⁸
Applications sur site encore largement déployées : Oracle E-Business Suite avec Advanced Supply Chain Planning (ASCP), Transportation Management (OTM) et Warehouse Management; des installations résiduelles de PeopleSoft, JD Edwards et Siebel.²³⁷²⁴

Oracle positionne les Fusion Cloud Applications comme une “suite cloud complète” avec une IA intégrée, partageant un modèle de données commun et fonctionnant sur OCI, présentée comme fournissant une source unique de vérité à travers les fonctions.¹⁵²⁵²¹ En pratique, les composants SCM forment une famille cohérente au sein de cette suite plus large, avec une intégration étroite dans Oracle Cloud ERP, Procurement et EPM.

L’adhésion commerciale est élevée : Oracle revendique plus de 14 000 organisations utilisant globalement les Fusion Cloud Applications, avec des études de cas clients de Cloud SCM dans la production d’énergie (GE Power), la manufacturing industrielle (Zebra Technologies) et d’autres secteurs qui utilisent Oracle Cloud SCM pour la planning, la logistics et la coordination de la manufacturing.¹⁵¹⁸¹⁹ Oracle possède également une empreinte significative dans le domaine de la santé grâce à son acquisition en 2022 de Cerner (EHR vendor), qui opère désormais sous le nom Oracle Health; il ne s’agit pas d’un produit supply chain, mais cela démontre l’élan plus large d’Oracle vers des domaines opérationnels intensifs en données et les défis associés en matière de sécurité et de conformité (y compris une violation de données liée à Cerner en 2025, enquêtée par le FBI).²⁶²⁷

Oracle vs Lokad

Oracle et Lokad abordent la prise de décision en supply chain, mais le font selon des angles fondamentalement différents.

Format du produit. Oracle propose des applications SaaS packagées : demand planning, supply planning, manufacturing, logistics, etc., présentées sous forme de modules configurables au sein de Fusion Cloud SCM. Les clients configurent des profils de prévision, des paramètres de planning, des contraintes et des politiques via des configurations pilotées par l’interface utilisateur et des éditeurs de règles; la logique métier est en grande partie prédéfinie par Oracle, avec quelques extensions via la configuration et un scripting limité dans des domaines spécifiques.⁴²²⁹²⁸ Lokad, en revanche, fournit une plateforme d’optimisation programmatique construite autour d’un langage spécifique au domaine appelé Envision, explicitement conçue pour “predictive optimization of supply chains”.²⁹³⁰³¹ Dans Lokad, pratiquement toute la logique métier — ingestion de données, modélisation probabiliste et optimisation — est exprimée sous forme de code qui s’exécute sur leur plateforme SaaS, plutôt que sous forme d’une configuration statique d’un comportement d’application prédéfini.²⁹³⁰³¹

Prévision et incertitude. Oracle Demand Management propose 15 méthodes de prévision “basées sur le machine learning bayésien” et permet aux clients de choisir ou combiner des méthodes au sein des profils de prévision; il supporte également l’utilisation de modèles externes de machine-learning pour les prévisions.²¹⁰⁹ La documentation Oracle met également en avant l’analytique avancée, la gestion des exceptions et l’analyse de scénarios en tant que tâches de Demand Management.⁹ Cependant, la documentation publique ne décrit pas des distributions de probabilité complètes ou des grilles de quantiles sur les délais et la demande de la manière dont la littérature académique sur la prévision probabiliste les définirait; l’approche de modélisation apparaît comme un moteur multi-méthodes de séries temporelles avec sélection de méthode basée sur le ML et l’option d’intégrer des modèles externes, mais pas comme un pipeline probabiliste établi à partir de principes de base. Lokad, en revanche, décrit sa capacité centrale explicitement comme de la prévision probabiliste qui modélise l’ensemble des distributions de la demande et des délais, plutôt que des prévisions ponctuelles, et utilise ces dernières en entrée pour l’optimisation en aval.²⁹³²¹⁴ Les affirmations de Lokad dans ce domaine sont soutenues par des références externes telles que la compétition M5 (l’équipe de Lokad a terminé 6ème au classement général et a rapporté la n°1 de précision au niveau des SKU), où les prévisions en quantiles constituaient la base du scoring.³³

Optimisation et automatisation de la décision. Le module Supply Planning d’Oracle supporte une planification de supply chain basée sur les contraintes: les plans peuvent prendre en compte des contraintes matérielles et de capacité, des sources alternatives, des substituts et des définitions alternatives de travail, et peuvent être exécutés avec ou sans fonctionnalités d’optimisation.³²²²⁶ L’ancien module ASCP sur site supporte de manière similaire une planification basée sur les contraintes avec une optimisation optionnelle, avec des contraintes définies sur les matériaux et les ressources et des niveaux d’importance fixés pour chaque horizon.²³ C’est typique des systèmes de planning avancé: un mélange de logique MRP répartie dans le temps avec gestion des contraintes et solveurs intégrés. Le marketing et la documentation d’Oracle mettent l’accent sur “meeting demand on time” et l’amélioration de la productivité des planificateurs via la prise en compte automatisée des contraintes, mais n’exposent pas publiquement l’architecture sous-jacente du solveur (par exemple, MILP, heuristiques) au-delà de descriptions de haut niveau.³²³²⁶ Lokad, en revanche, positionne l’optimisation de la décision comme objectif explicite: les programmes Envision prennent des prévisions probabilistes et des paramètres de coût (facteurs économiques) et produisent des listes classées de recommandations (commandes, allocations, pricing) calculées à l’aide d’algorithmes d’optimisation stochastique internes.²⁹³¹¹⁴ La documentation de Lokad décrit des méthodes stochastiques spécifiques au domaine et l’optimisation dans l’incertitude, et des études de cas (par exemple, Air France Industries) montrent l’utilisation de cette approche pour calculer des décisions d’investissement/divestissement pour de grands stocks MRO.²⁹³⁴

Positionnement IA/ML. Oracle fait largement la promotion de l’IA et des AI Agents à travers les Fusion Cloud Applications, y compris SCM: il existe une page officielle “Oracle AI for SCM” et une liste de fonctionnalités montrant des dizaines de fonctionnalités SCM propulsées par l’IA (conseillers en planning, analyseurs de la qualité des données, ETA prédictifs, predictive slotting, assistants de notes en generative-AI, etc.).¹¹¹²¹³¹⁴ Certaines fonctionnalités de Demand Management utilisent explicitement de grands modèles de langage avec du retrieval-augmented generation (RAG) pour les conseillers de processus de planning.¹⁴ Techniquement, ces capacités d’IA sont implémentées sous forme de fonctionnalités discrètes superposées aux applications existantes — conseillant souvent les utilisateurs, résumant les données ou pré-remplissant la configuration — plutôt que comme un nouveau moteur d’optimisation de bout en bout. Lokad utilise également le ML (deep learning, modèles probabilistes) et effectue en fait des prévisions et une optimisation “propulsées par l’IA”, mais présente cela comme la Supply Chain Quantitative plutôt que comme des AI Agents de type chatbot, en gardant l’accent sur la qualité mathématique de la décision.²⁹³¹³² Le contenu technique public de Lokad met l’accent sur l’explication en boîte blanche des modèles et algorithmes, tandis que la documentation d’Oracle sur l’IA se concentre davantage sur des catalogues de fonctionnalités que sur la transparence algorithmique.¹¹¹²¹⁴²⁹³¹

Architecture et extensibilité. Oracle Fusion Cloud SCM fonctionne sur la pile commune des Fusion Cloud Applications sur OCI. La gestion de l’environnement Fusion et les blogs associés montrent une architecture construite sur des applications basées sur Oracle WebLogic avec une base de données Oracle partagée, progressivement étendue avec des microservices natifs du cloud (Spectra) implémentés en Java/Helidon au-dessus d’Oracle Kubernetes Engine, communiquant via OCI Streaming et partageant la même base de données pour l’état.¹⁵¹⁶¹⁷ L’extensibilité se fait principalement via la configuration, Application Composer, Visual Builder et les services d’intégration; la logique de planning de supply chain elle-même n’est pas exposée en tant que langage à usage général. Lokad, en revanche, est lui-même une pile SaaS personnalisée avec Envision comme principal mécanisme d’extension; la plateforme est conçue de sorte que les Supply Chain Scientist puissent écrire et faire évoluer l’ensemble de la logique d’optimisation sous forme de code.²⁹³⁰³¹ En termes pratiques, l’approche d’Oracle produit une plateforme d’applications large et intégrée avec une standardisation et des outils de sécurité robustes; celle de Lokad offre une flexibilité approfondie pour modéliser des comportements de supply chain sur mesure, au prix de nécessiter plus de travail de modélisation par client.

Maturité commerciale et positionnement. Oracle est un fournisseur établi et de grande envergure avec des milliers de clients Fusion et une longue histoire dans l’ERP et le SCM, incluant des références intersectorielles comme GE Power pour Cloud SCM.¹⁵¹⁸¹⁹ Ses produits SCM font partie d’un portefeuille bien plus large et sont souvent sélectionnés dans le cadre d’une empreinte Oracle à l’échelle de l’entreprise. Lokad est plus petit et hautement spécialisé dans l’optimisation quantitative de supply chain; il intervient généralement en tant que couche d’optimisation ciblée au-dessus des ERP/WMS existants, et non comme une suite d’entreprise complète. L’avantage de Lokad réside dans la profondeur et la flexibilité de l’optimisation probabiliste; celui d’Oracle dans l’étendue des fonctionnalités, l’intégration financière et la standardisation d’entreprise.

En bref, pour la planning supply chain Oracle est un fournisseur d’applications large et intégrées avec des modules de planning configurables, tandis que Lokad est un moteur d’optimisation programmable orienté vers la prise de décision probabiliste. Pour les organisations souhaitant une intégration étroite avec Oracle ERP et un APS standard, Oracle Fusion Cloud SCM est naturel; pour celles recherchant une flexibilité maximale de modélisation et une optimisation probabiliste (et prêtes à travailler de manière programmatique, ou avec les Supply Chain Scientist de Lokad), Lokad offre une approche fondamentalement différente.

Portefeuille de produits et périmètre fonctionnel

Suite Fusion Cloud SCM

La propre documentation d’Oracle décrit Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing comme faisant partie de la suite Fusion Cloud Applications, en répertoriant les domaines produits majeurs suivants : Supply Chain Planning, Gestion de stocks, Manufacturing, Maintenance, Order Management, Procurement, Transportation and Global Trade Management, Warehouse Management, Product Lifecycle Management, et l’analytique associée (SCM Analytics, IoT, Intelligent Track & Trace).³⁴⁵ La page “About Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing” note explicitement que SCM fait partie de la suite complète Fusion Cloud et énumère ces modules en tant que composants.⁴

Au sein de Supply Chain Planning, les modules de planning clés sont :

Demand Management – pour la prévision statistique et basée sur le machine learning, la planification de la demande, et l’analytique.⁹²
Supply Planning – pour la planification des approvisionnements, contrainte par le matériel et la capacité sur plusieurs sites, avec des options pour une planification non contrainte et basée sur les contraintes, y compris des modes d’optimisation.³²²²⁶
Sales and Operations Planning (S&OP / S&OP Planning) – pour la planification basée sur des scénarios, la réconciliation des plans et la collaboration exécutive (décrit dans la documentation et les notes de préparation sous S&OP et Sales and Operations Planning).
Backlog Management – pour promettre et satisfaire la demande client, bien que cela penche davantage vers la promesse de commande que vers la planification à long terme.⁵

Other Fusion SCM modules relevant to execution and the broader supply chain:

Inventory Management – suivi des stocks, évaluation des coûts et réconciliation ; s’intègre avec Supply Planning et Warehouse Management.⁴⁸¹¹
Manufacturing and Maintenance – exécution de la fabrication discrète et par processus, définitions de travaux, routage, ordres de travail et planification et exécution de la maintenance.⁸⁶
Transportation & Global Trade Management – planification des expéditions, sélection des transporteurs, tarification des fret, conformité et documentation commerciale (partiellement issue de l’acquisition par Oracle de G-Log).⁷³
Warehouse Management – opérations d’entrepôt avancées incluant un tableau de bord de fulfillment prédictif basé sur AI/ML et des fonctionnalités de slotting prédictif.¹¹

Oracle also offers SCM Analytics as a prebuilt analytics solution for Cloud SCM, leveraging Oracle Fusion Data Intelligence with embedded ML to help supply chain professionals analyze performance and uncover improvement opportunities.

Legacy on-premise SCM

De nombreux clients Oracle utilisent encore Oracle E-Business Suite et son module Advanced Supply Chain Planning (ASCP). Le guide d’implémentation et d’utilisation de l’ASCP décrit une planification basée sur les contraintes, avec ou sans optimisation, avec des contraintes sur le matériel et les ressources définies par le planificateur, qui peuvent être strictes ou souples et pondérées selon leur importance sur l’horizon.²³ Ce module intégrait historiquement la planification de la demande (y compris Demantra) et la planification des approvisionnements sur l’infrastructure sur site.

Oracle dispose également de capacités historiques pertinentes pour SCM dans JD Edwards, PeopleSoft et des produits autonomes issus d’acquisitions antérieures (Retek, Demantra, G-Log, 360Commerce) qui ont été soit intégrés dans Fusion, soit restent en mode maintenance.⁶⁷ Cependant, l’orientation stratégique d’Oracle est clairement en faveur de Fusion Cloud SCM sur OCI; les nouveaux investissements (prévision bayésienne, AI Agents, améliorations de la planification basée sur les contraintes) y aboutissent en premier.³¹¹¹²²⁶¹⁴

Technology, architecture, and AI/ML claims

Core architecture and stack

Les applications Fusion Cloud, y compris SCM, sont déployées en tant que SaaS sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Les documents officiels d’Oracle indiquent que les applications Fusion Cloud fonctionnent sur OCI, permettant une sécurité, une gouvernance et une gestion des données unifiées pour les environnements Fusion et autres charges de travail.¹⁵¹⁶²⁵ La documentation Fusion Applications Environment Management décrit la gestion des environnements comme étant construite sur OCI, tirant parti des services cloud pour l’authentification, les événements et la surveillance.¹⁶ Les blogs d’Oracle sur “Modernization of Fusion lifecycle management” et “Supercharging Fusion apps with OCI cloud native services” expliquent que:

La pile historique des applications Fusion repose sur les technologies d’applications d’entreprise traditionnelles d’Oracle (par exemple, Oracle WebLogic, Oracle Database).
De nouveaux services cloud natifs “Spectra” sont en cours de développement sous forme de microservices sans état en Java utilisant Helidon, fonctionnant sur Oracle Kubernetes Engine (OKE), communiquant via OCI Streaming et partageant la même base de données que la pile Fusion existante.¹⁷³⁵

Cela implique une architecture hybride : les modules existants (y compris SCM) sont en grande partie des applications d’entreprise basées sur WebLogic, avec des services cloud natifs plus récents augmentant ou remplaçant progressivement certaines fonctionnalités. L’état est centralisé dans Oracle Database ; les microservices restent sans état et utilisent la base de données partagée pour la persistance.¹⁷

Du point de vue de l’utilisateur, SCM est accessible via l’interface web commune Fusion (qui utilise le système de design Redwood d’Oracle dans les versions plus récentes) et interagit avec les autres modules Fusion à travers des services partagés et un modèle de données commun.²⁵⁵ Oracle publie une documentation extensive sur la sécurité et la configuration (Security Console, Fusion SaaS Security), mais les détails de bas niveau tels que les choix de langages de programmation internes (au-delà du Java en général), les moteurs de résolution ou les frameworks de ML utilisés dans SCM ne sont pas divulgués publiquement.³⁶³⁷

Une distinction architecturale clé par rapport à une plateforme programmable telle que Lokad est que Oracle n’expose pas de DSL à usage général pour l’optimisation; la configuration de la planification s’effectue via des formulaires, des interfaces utilisateur et des règles/paramètres prédéfinis, les extensions étant gérées via Oracle Integration, Visual Builder et d’autres outils d’intégration.⁵ Il n’existe aucune preuve publique qu’Oracle propose un langage comparable à Envision pour la modélisation par l’utilisateur final de la prévision et de l’optimisation.

Demand forecasting and analytics

Oracle Fusion Demand Management fournit les fonctionnalités de base de prévision de la demande. La documentation Forecasting Methods indique qu’il existe 15 méthodes de prévision disponibles “basées sur le Bayesian machine learning”, qui peuvent être utilisées individuellement ou en combinaison dans des profils de prévision.² La documentation de Demand Management décrit des tâches utilisateur telles que la génération de prévisions, la gestion des plans de demande, le suivi des exceptions, l’utilisation d’analyses avancées pour évaluer les modifications de plan et la transmission de recommandations à d’autres modules SCM.⁹

Un document “What’s New” pour Demand Management 24C ajoute la possibilité pour les data scientists des clients de créer des modèles ML externes et d’intégrer leurs prévisions dans Demand Management via une interface (“Forecast Using External Machine Learning Models”), ce qui suggère un certain degré d’ouverture aux pipelines de prévision ML personnalisés.¹⁰ Oracle ne détaille pas publiquement les algorithmes ML internes derrière ses méthodes bayésiennes; la documentation se concentre sur la sélection et la configuration des méthodes plutôt que sur la structure du modèle ou les procédures d’entraînement.²⁹

D’après les documents disponibles, Demand Management se décrit au mieux comme un moteur de prévision de séries temporelles multi-méthodes avec sélection de méthode basée sur le ML bayésien et des ensembles, avec une intégration optionnelle de prévisions externes, et entouré par un workflow pour la gestion des exceptions et la diffusion des plans. Il n’existe aucune indication explicite que le moteur produise des distributions de probabilité complètes ou des grilles de quantiles sur les horizons futurs; il semble plutôt orienté vers la génération de prévisions de base et l’utilisation d’analyses pour gérer l’analyse de scénarios et les évaluations de type what-if.²⁹¹⁰ Ainsi, Oracle utilise clairement le machine learning en interne, mais ne présente pas un récit axé sur l’optimisation probabiliste en premier lieu comme le font certains vendeurs spécialisés.

Supply, inventory, and production planning

Du côté de la supply planning, Oracle propose la planification des approvisionnements basée sur les contraintes dans Fusion Supply Planning. Le centre d’aide et les documents de préparation indiquent que la planification basée sur les contraintes permet aux planificateurs de créer des plans d’approvisionnement qui tiennent compte à la fois des contraintes matérielles et de capacité, et peuvent évaluer des sources alternatives, des composants de substitution et des définitions de travaux alternatives; les plans basés sur les contraintes peuvent être exécutés avec ou sans optimisation.³²²²⁶ Les types de contraintes incluent les contraintes matérielles, les contraintes de ressources et diverses priorités; les contraintes spécifiques et leur importance peuvent être configurées par l’utilisateur.

La documentation plus ancienne d’EBS ASCP fournit plus de détails sur la logique: elle décrit la planification basée sur les contraintes avec et sans optimisation, avec la possibilité de définir les types de contraintes et les niveaux d’importance, et une distinction entre la planification basée sur les contraintes standard et la “planification basée sur les contraintes avec optimisation”, impliquant des algorithmes d’optimisation supplémentaires, bien que le type exact de solveur ne soit pas divulgué.²³ Ensemble, ces sources indiquent que la logique de planification d’Oracle est un moteur de planification par périodes avec gestion des contraintes et optimisation intégrée typique des systèmes APS, utilisant probablement un mélange d’approches heuristiques et de programmation mathématique pour les scénarios contraints.

La planification et l’exécution de la production sont principalement prises en charge par Fusion Cloud Manufacturing et Maintenance: Manufacturing fournit la production discrète et par processus, l’exécution des ordres de travail et le routage; Maintenance offre la gestion des actifs et l’exécution des travaux.⁸⁶ Des interactions de planification existent (par exemple, Supply Planning tenant compte des définitions de travaux et de la capacité), mais Oracle ne présente pas une approche unifiée d’optimisation stochastique de bout en bout couvrant l’approvisionnement, la production et la maintenance; il propose plutôt des modules intégrés avec leur propre logique d’optimisation et de configuration.

AI Agents and generative AI

Oracle introduit des capacités AI de deux manières complémentaires:

ML traditionnel/intégré et analytique – par exemple, les méthodes bayésiennes de Demand Management; les ETAs et slotting prédictifs dans Logistics et Warehouse Management; les tableaux de bord de fulfillment prédictifs; et les améliorations ML intégrées dans Logistics.¹¹³
AI Agents et generative AI – Oracle publie un catalogue “SCM Features with AI” répertoriant des dizaines de fonctionnalités AI dans Collaboration Messaging, Demand Management, Inventory, Logistics, Maintenance, Manufacturing, Order Management, Procurement, PLM, Quality, S&OP, Supply Planning, Warehouse Management et Sustainability.¹¹ Celles-ci incluent:
- AI Agents pour Planning Advisor pour les Exceptions et Notes dans Demand Management et Supply Planning.
- AI Agents pour les conseillers de processus dans Supply Chain Planning.
- Expériences basées sur la generative AI pour examiner la qualité des données de planification, résumer les erreurs de traitement des coûts et générer des notes de planification.
- ETAs prédictifs, prédiction d’itinéraires, slotting et classification de produits alimentés par AI/ML dans Logistics et Warehouse Management.¹¹

Une note “What’s New” pour l’AI Agent: Supply Chain Planning Process Advisor explique que ces agents utilisent de grands modèles de langage combinés à une génération augmentée par récupération (RAG) pour répondre aux questions des planificateurs sur les processus de planification.¹⁴ La page marketing “Oracle AI for SCM” positionne ces agents comme améliorant l’efficacité opérationnelle, automatisant les transactions standards et optimisant des processus tels que le dépannage de la maintenance et la durabilité de l’emballage.¹³

D’après les documents disponibles, ces AI Agents fonctionnent principalement comme des copilotes assistifs intégrés dans l’interface utilisateur—résumant les données, suggérant les actions suivantes et répondant aux questions—plutôt que comme des moteurs d’optimisation centraux remplaçant la logique APS existante. Oracle intègre LLM+RAG dans les workflows des planificateurs, mais les moteurs sous-jacents de la planification basée sur les contraintes et de la planification de la demande demeurent des composants séparés.

Deployment, integration, and usage

Rollout and integration patterns

Les applications Oracle Fusion Cloud sont positionnées comme une suite SaaS complète fonctionnant sur OCI, avec des modules pré-intégrés et une plateforme partagée pour la sécurité, la gouvernance et les données.¹⁵²⁵ La gestion des environnements Fusion et les blogs associés mettent en avant:

Un contrôle administratif unifié via la console OCI et Fusion Applications Environment Management.¹⁶³⁵
Des outils de sécurité intégrés tels que Fusion SaaS Security, l’audit fonctionnel et des autorisations détaillées.³⁶³⁷
Des capacités d’intégration via Oracle Integration, Digital Assistant et d’autres services OCI.¹⁷

Pour SCM spécifiquement, Oracle Cloud SCM exploite cette plateforme: ERP et SCM partagent les données de référence, la finance et la sécurité; SCM Analytics utilise Fusion Data Intelligence pour extraire des données de Cloud SCM pour l’analyse; et les AI Agents tirent parti des services Oracle AI.⁵¹¹¹³

Oracle ne publie pas de méthodologies détaillées étape par étape pour le déploiement de SCM seul dans la documentation publique, mais les documents génériques et les témoignages clients suggèrent un schéma typique:

Implémentation fondamentale de Cloud ERP et Cloud SCM (ou migration depuis EBS) avec un modèle de données et des processus de base.
Activation par phases des modules de planification (Demand Management, Supply Planning, S&OP) à mesure que la qualité des données et la préparation organisationnelle s’améliorent.
Adoption progressive des AI Agents et de l’analytique à mesure que les clients adoptent l’interface Redwood et les nouvelles versions.²⁵¹⁸¹⁹

Parce que Fusion Cloud SCM fait partie d’une suite plus large, l’intégration avec les systèmes d’exécution (ERP, WMS, TMS) est intrinsèquement plus forte que pour des outils d’optimisation autonomes; Oracle met naturellement en avant cette intégration comme un facteur différenciateur.

Customer evidence and sectors

La page publique Cloud SCM customers d’Oracle met en avant des références dans les secteurs de l’énergie, de la fabrication, de la technologie et d’autres domaines. Par exemple:

GE Power – utilise Oracle Cloud SCM pour une stratégie moderne de supply chain, en consolidant les systèmes pour améliorer la visibilité et rationaliser la livraison d’énergie à l’échelle mondiale.¹²¹⁸¹⁹
Zebra Technologies – utilise Oracle Cloud SCM pour permettre une “future-proof supply chain” (terme utilisé par Oracle) en se concentrant sur la visibilité des stocks et la coordination entre Manufacturing et Logistics.¹²

Ces études de cas mettent principalement en avant les améliorations de processus, la consolidation des systèmes et la visibilité; elles n’exposent pas de métriques techniques détaillées sur la précision des prévisions ou la performance de l’optimisation.

Au-delà de SCM, l’acquisition par Oracle de Cerner en a fait un fournisseur majeur de dossiers de santé électroniques et un acteur actif dans l’AI pour la santé, avec une annonce en octobre 2024 d’un système EHR “next-generation” activé par AI. Cependant, le déploiement de VA Cerner a rencontré des problèmes, et en 2025 Reuters a rapporté une enquête du FBI concernant une violation de données impliquant d’anciens serveurs Cerner qui n’ont pas encore été migrés vers l’infrastructure cloud d’Oracle.²⁶²⁷ Bien que cela ne soit pas directement lié à SCM, ces événements fournissent un contexte sur les ambitions plus larges d’Oracle en matière de cloud et d’AI ainsi que sur les risques opérationnels et de sécurité des portefeuilles d’applications à grande échelle.

Dans l’ensemble, Oracle présente de nombreux clients nommés et vérifiables, bien que les études de cas publiques sur SCM se concentrent davantage sur des récits commerciaux et moins sur des détails techniques (par exemple, des réductions exactes des erreurs de prévision).

Technical assessment

What Oracle’s SCM solution delivers (technical view)

En termes précis et non promotionnels, les solutions supply chain d’Oracle offrent:

Une suite SaaS multi-modules pour la planification et l’exécution de supply chain (planification, stocks, Manufacturing, Logistics, PLM) reposant sur une plateforme Fusion Cloud Applications partagée basée sur OCI.³⁴¹⁵⁵
Demand planning via un moteur de prévision avec 15 méthodes basées sur le machine-learning bayésien, des profils de prévision configurables, la gestion des exceptions et l’ingestion optionnelle de prévisions ML externes.²⁹¹⁰
Planification d’approvisionnement via un moteur de planification basé sur les contraintes qui peut prendre en compte les contraintes de matériaux et de capacité, les alternatives et les substituts, et peut fonctionner avec ou sans optimisation, générant des plans d’approvisionnement échelonnés dans le temps et des recommandations.³²²²³²⁶
Optimisation et analyses adjacentes à l’exécution dans la logistique et les opérations d’entrepôt (par exemple, ETAs prédictives, agencement prédictif, tableaux de bord de réalisation prédictive) et analyses SCM préconstruites sur Oracle Fusion Data Intelligence.¹¹
Assistants intégrés basés sur l’IA/LLM (AI Agents) à travers les modules SCM qui résument, expliquent et conseillent sur les données et les processus, y compris des conseillers de processus de planification utilisant LLM+RAG.¹¹¹³¹⁴
Une plateforme SaaS partagée avec des fonctionnalités d’identité, de sécurité et d’administration de niveau entreprise, tirant parti de l’infrastructure d’OCI et des services de sécurité natifs.¹⁵¹⁶³⁶³⁷

Pris dans leur ensemble, la solution SCM d’Oracle est une suite de planification et d’exécution de style APS configurable intégrée à l’ERP et aux analyses, augmentée de méthodes de prévision basées sur le ML et d’agents d’IA de la couche UI.

Mécanismes et justification architecturale

En ce qui concerne les mécanismes, Oracle fournit suffisamment de documentation pour valider certains, mais pas tous, de ses revendications techniques :

L’existence de 15 méthodes de prévision bayésiennes basées sur le ML est déclarée directement dans la documentation des méthodes de prévision de la Gestion de la Demande.² Cependant, il n’existe aucune ventilation publique des algorithmes (par exemple, séries temporelles bayésiennes structurelles, modèles hiérarchiques), ni sur la manière dont l’inférence bayésienne est mise en œuvre (par exemple, MCMC, méthodes variationnelles). Les affirmations de “machine learning bayésien” sont donc partiellement étayées (il existe un moteur multi-méthodes ; l’étiquette appartient à Oracle), mais ne sont pas vérifiables extérieurement au niveau algorithmique.
La capacité d’intégrer des modèles ML externes est explicitement décrite dans la fonctionnalité 24C “Forecast Using External Machine Learning Models”, qui explique que les data scientists clients peuvent créer des modèles ML et intégrer leurs prévisions dans la Gestion de la Demande.¹⁰ C’est un mécanisme concret et vérifiable pour les utilisateurs avancés.
La planification basée sur les contraintes et sa capacité à prendre en compte les contraintes de matériaux et de capacité et à évaluer des alternatives est étayée à la fois par la documentation Fusion Supply Planning et la documentation EBS ASCP.³²²²³²⁶ Ceci est cohérent avec la conception APS classique et est techniquement crédible. L’absence de détails publics sur le solveur (MILP vs heuristiques) est typique des APS propriétaires, mais limite l’évaluation indépendante de la profondeur de l’optimisation.
Les AI Agents et les fonctionnalités d’IA générative sont documentés dans le catalogue “SCM Features with AI” et dans les notes de préparation pour des agents spécifiques (par exemple, Supply Chain Planning Process Advisor).¹¹¹⁴ L’utilisation des LLM avec RAG est explicitement mentionnée ; cependant, les architectures détaillées (par exemple, l’orchestration des prompts, les stockages vectoriels) ne sont pas divulguées. Compte tenu des normes de l’industrie, l’affirmation selon laquelle ces fonctionnalités utilisent LLM+RAG est plausible et partiellement étayée.

Pour des affirmations telles que “state-of-the-art AI” ou “revolutionary optimization”, la documentation technique publique d’Oracle est davantage orientée marketing et manque de l’exposition algorithmique et des benchmarks indépendants qui permettraient une validation rigoureuse. Contrairement à Lokad, qui publie des blogs techniques et des résultats de compétitions détaillant ses modèles probabilistes et méthodes d’optimisation,²⁹³¹³²³³ Oracle ne fournit pas un niveau de détail technique public équivalent pour les algorithmes SCM. Une approche rigoureusement sceptique reconnaît donc l’existence de prévisions basées sur le ML et de la planification basée sur les contraintes d’Oracle, mais considère les affirmations de “state-of-the-art AI” comme non prouvées au-delà des propres assertions d’Oracle.

Points forts

D’un point de vue technique et commercial, le SCM d’Oracle présente plusieurs points forts évidents :

Portée et intégration. Le SCM est profondément intégré dans une large suite d’applications Fusion Cloud (ERP, HCM, CX), partageant des modèles de données, la sécurité et des analyses sur OCI. Cela réduit les coûts d’intégration et permet aux décisions supply chain d’être alignées avec les processus financiers et RH.¹⁵⁵³⁴
Capacités APS matures. La planification d’approvisionnement basée sur les contraintes, la prévision multi-méthodes et les modules de fabrication/maintenance fournissent une boîte à outils de style APS complète pour de nombreuses industries.³²²²³⁸⁶
Plateforme SaaS de niveau entreprise. Les Applications Fusion Cloud bénéficient des fonctionnalités de sécurité, de la gestion de l’environnement et des outils opérationnels (audit, gestion des autorisations) d’OCI, qui sont bien documentés.¹⁶³⁶³⁷
Largeur des fonctionnalités IA. Oracle a rapidement déployé de nombreux AI Agents et fonctionnalités SCM renforcées par l’IA, couvrant la planification, les stocks, la logistique, l’entrepôt, les achats et la qualité.¹¹¹³¹⁴ Même si leur profondeur d’optimisation est limitée, elles devraient améliorer la productivité des utilisateurs et l’exploration des données.
Maturité commerciale. La longue présence d’Oracle dans le SCM et les applications transversales, ainsi que de nombreuses références clients (par exemple, GE Power), indiquent un haut niveau de maturité commerciale et une empreinte de support mondiale.¹⁸¹⁹⁷

Limitations et risques

Un sceptique devrait également noter plusieurs limitations et risques :

Transparence limitée sur les algorithmes de base. Oracle ne publie pas d’explications techniques détaillées sur le fonctionnement interne de ses prévisions, de son optimisation ou de ses AI Agents. Pour les organisations souhaitant des modèles mathématiques en boîte blanche, cette opacité constitue une limitation ; l’évaluation doit se faire sur la base de tests de performance en boîte noire lors des pilotes.
Héritage hétérogène. La lignée SCM d’Oracle implique de nombreuses acquisitions et produits hérités (Retek, G-Log, Demantra, EBS ASCP). Fusion Cloud SCM est la plateforme cible actuelle, mais l’architecture sous-jacente est un mélange d’applications plus anciennes basées sur WebLogic et de microservices plus récents.⁷¹⁷³⁵ Cela peut conduire à des problèmes d’intégration et de cohérence en interne (bien que ceux-ci ne soient pas entièrement visibles de l’extérieur).
Marketing de l’IA vs. réalité de l’optimisation. De nombreuses fonctionnalités IA sont des assistants au niveau de l’UI plutôt que de véritables moteurs d’optimisation. Il n’existe aucune preuve publique qu’Oracle ait réarchitecturé la planification SCM autour de modèles probabilistes de bout en bout et d’une optimisation stochastique comme certains fournisseurs spécialisés l’ont fait.¹¹¹⁴²⁹³²
Sécurité et complexité. Bien qu’OCI et Fusion offrent de puissants outils de sécurité, l’immense paysage applicatif d’Oracle comporte une complexité inhérente. La violation liée à Cerner montre que les systèmes hérités et les migrations incomplètes peuvent créer des vulnérabilités de sécurité même lorsque l’architecture cible est robuste.²⁶²⁷
Configurabilité vs. programmabilité. La force d’Oracle dans la configuration et la standardisation se fait au détriment d’une programmabilité limitée dans la logique de planification ; des supply chains très idiosyncratiques peuvent avoir du mal à encoder des facteurs économiques et contraintes sur mesure comparativement à une plateforme basée sur DSL comme Lokad.²⁹³⁰³¹

Maturité commerciale

En termes de maturité commerciale, Oracle est clairement un acteur établi :

Oracle est présent dans les applications d’entreprise depuis des décennies, avec Oracle Applications et Fusion Applications reconnus dans les domaines de l’ERP, du HCM et du SCM.²¹²⁴
Les Applications Fusion Cloud sont largement adoptées, les documents d’Oracle citant plus de 14 000 organisations utilisant la suite, ainsi que des réussites spécifiques de Cloud SCM comme GE Power.¹⁵¹⁸¹⁹
La taille d’Oracle, son organisation de support et son empreinte mondiale de centres de données offrent une stabilité et des attentes de support à long terme supérieures à celles des fournisseurs plus petits.

Le risque n’est pas l’immaturité mais l’inertie : de grandes suites peuvent évoluer lentement, et des changements profonds dans les paradigmes de planification de base (par exemple, l’optimisation de la décision entièrement probabiliste) peuvent mettre plus de temps à apparaître que sur des plateformes spécialisées.

Conclusion

D’un point de vue strictement technique et fondé sur des preuves, le logiciel Supply Chain d’Oracle se caractérise avant tout comme une suite de planification et d’exécution de style APS large et mature, intégrée dans une grande plateforme d’applications SaaS. Il fournit :

Des prévisions de la demande basées sur le ML multi-méthodes, avec un ensemble documenté de méthodes de prévision bayésiennes et la possibilité d’intégrer vos propres prévisions ML.
Une planification d’approvisionnement basée sur les contraintes (avec et sans optimisation) et des modules robustes de fabrication, de maintenance, de logistique et d’entrepôt.
Un vaste catalogue d’AI Agents et de fonctionnalités IA intégrées qui assistent les planificateurs et opérateurs dans l’analyse des données, la gestion des exceptions et la synthèse.
Une architecture SaaS sécurisée, basée sur OCI, partagée avec l’ERP, le HCM et le CX.

Ce qu’il ne fournit pas clairement — du moins d’après les informations publiques —, c’est une architecture entièrement transparente, axée sur l’optimisation probabiliste dans laquelle toutes les décisions sont dérivées de distributions de probabilité explicites et de leviers économiques dans un modèle programmable. Ses affirmations concernant l’IA sont réelles en ce sens qu’elles offrent de nombreux assistants au niveau des fonctionnalités et des analyses renforcées par le ML, mais ne sont pas clairement à la pointe en termes d’algorithmes d’optimisation ouverts et référencés.

Comparé à Lokad, Oracle apporte portée, intégration et maturité institutionnelle, tandis que Lokad offre une optimisation probabiliste programmable et une modélisation en boîte blanche. Pour les organisations déjà standardisées sur Oracle ERP et recherchant une planification intégrée avec une gouvernance IT solide, Fusion Cloud SCM est un choix naturel. Pour les organisations dont la principale difficulté est la qualité des décisions face à l’incertitude et qui peuvent investir dans une optimisation basée sur des modèles, une plateforme spécialisée comme Lokad offre une proposition technique véritablement différente.

Une décision rigoureuse entre Oracle et un fournisseur comme Lokad devrait donc distinguer les besoins d’intégration et de standardisation des processus (les forces d’Oracle) des besoins d’optimisation probabiliste en profondeur (les forces de Lokad), et évaluer chaque solution au moyen de pilotes pratiques qui mesurent la performance réelle des prévisions et des décisions plutôt que de se fier aux étiquettes marketing de l’IA.