L'analyse de Transmetrics, fournisseur de logiciels logistiques alimenté par l’IA
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Transmetrics, fondée en 2013 à Sofia, Bulgarie, est une plateforme SaaS innovante basée sur le cloud, conçue exclusivement pour les industries de la logistique et du transport. En combinant des méthodes avancées de machine learning avec l’analytique prédictive et des algorithmes d’optimisation robustes, la société propose des modules sur mesure qui améliorent la précision des prévisions, rationalisent l’analyse et génèrent des recommandations opérationnelles concrètes. Son approche intégrée — alliant données historiques, paramètres externes tels que la météo, les jours fériés et les conditions du marché, et une information en temps réel provenant des systèmes TMS, ERP et de gestion des actifs existants — permet aux opérateurs logistiques d’améliorer l’utilisation des flottes, de réduire les coûts et d’accroître l’efficacité opérationnelle. Propulsée par une pile technologique moderne incluant Java Enterprise avec Spring, Python et des déploiements sécurisés en conteneurs, Transmetrics offre des solutions spécifiques à l’industrie allant de la planification de linehaul et de la gestion des conteneurs vides au transport routier et à la maintenance de flottes. Malgré ses affirmations ambitieuses en matière d’IA et sa solide fondation technique validée par de multiples études de cas et étapes de financement, les utilisateurs potentiels sont conseillés de réaliser des tests pilotes approfondis afin de s’assurer que les performances du système répondent à leurs exigences opérationnelles spécifiques.
Historique de l’entreprise et aperçu
Transmetrics a vu le jour en 2013 grâce à l’expérience de ses fondateurs en tant que consultants dans le secteur du fret et du transport. Établie à Sofia, Bulgarie, l’entreprise a connu une croissance régulière grâce au capital-risque et à des subventions soutenues par l’UE, levant près de 7,5 millions d’euros durant ses premières années12. Les étapes clés incluent le lancement en 2015 de sa Linehaul Planning Solution et le lancement en 2018 d’un produit de gestion des conteneurs vides, suivi d’une innovation continue et d’une levée convertible réussie de 2,5 millions d’euros entre 2019 et 20233.
Fondation et étapes clés
L’orientation initiale de l’entreprise sur la planification des transports basée sur les données lui a permis d’adapter des produits s’intégrant parfaitement aux systèmes d’entreprise existants. Son évolution a donné naissance à une plateforme complète répondant aux défis logistiques uniques rencontrés dans le transport routier, la gestion des conteneurs et la maintenance de flottes.
Aperçu du produit et modules fonctionnels
Transmetrics commercialise sa solution comme une plateforme intégrée basée sur le cloud, conçue pour se connecter aux systèmes TMS, ERP ou de gestion des actifs, offrant une suite de modules qui fonctionnent ensemble pour améliorer la visibilité et la prise de décision à travers la chaîne de valeur logistique.
Prévisions
Le module de prévisions traite les données historiques via une phase de nettoyage de données pilotée par l’IA et intègre des facteurs externes — notamment la météo, les jours fériés et les conditions du marché — pour générer des prévisions de demande et d’offre allant de quelques jours à plusieurs semaines. L’entreprise revendique des taux de précision de prédiction pouvant atteindre 95% grâce à cette approche à multiples facettes, bien que les détails concernant la validation des modèles et la réactivité aux événements rares restent limités4.
Analytique
Le composant analytique intègre des flux de données provenant de sources diverses pour créer une “source unique de vérité” concernant la performance logistique. En employant des techniques avancées telles que le traitement du langage naturel, l’optimisation quadratique et le gradient boosting, la plateforme détecte les inefficacités et fournit des analyses détaillées, même si des détails propriétaires empêchent une vérification indépendante de l’ensemble de ses capacités5.
Optimisation
Conçu pour proposer des plans opérationnels, le module d’optimisation de Transmetrics utilise la programmation en nombres entiers mixtes et d’autres techniques pour maximiser l’utilisation de la capacité tout en minimisant les coûts. Fonctionnant sous de multiples contraintes opérationnelles, il vise à réduire les dépenses jusqu’à 25% et à améliorer l’utilisation des flottes jusqu’à 14%, bien que la sensibilité de ses algorithmes à la qualité des données et aux fluctuations en temps réel constitue un facteur de risque potentiel6.
Fondements techniques et déploiement
Transmetrics est déployé en tant que service cloud, tirant parti d’une architecture moderne et accessible mondialement. Le back-end est construit sur une base de code interne unique développée en Java Enterprise avec le framework Spring et Python, tandis que le front-end utilise JavaScript, HTML5 et CSS. Le stockage des données est géré via PostgreSQL et la containerisation est réalisée avec Docker, des canaux VPN sécurisés assurant l’intégration avec des systèmes externes. La plateforme fait également usage stratégique du machine learning — impliquant des réseaux neuronaux, des arbres boostés par gradient, des modèles linéaires classiques, des méthodes à noyau, des approches bayésiennes et une intégration avec IBM Watson — pour piloter à la fois les fonctions de prévision et d’optimisation7.
La personnalisation est proposée via des combinaisons de modules configurables durant la phase de mise en œuvre, et les variantes spécifiques à chaque industrie de la solution ont été adaptées avec succès pour le transport routier, la gestion des conteneurs, la planification de linehaul et la maintenance de flottes. Ce modèle de déploiement s’aligne bien avec les pratiques actuelles de l’industrie en facilitant des plug-ins sécurisés et transparents dans l’écosystème informatique existant d’un opérateur8.
Transmetrics vs Lokad
Alors que Transmetrics et Lokad proposent des solutions logicielles pour l’optimization de la supply chain, leurs approches et domaines de spécialisation divergent nettement. Transmetrics se spécialise dans les domaines de la logistique et du transport, en se concentrant sur la prévision de la demande et l’optimisation des opérations de flotte avec des modules spécifiques à l’industrie pour le transport routier, le repositionnement de conteneurs et la planification de linehaul. Son infrastructure technique repose sur des frameworks d’entreprise classiques (Java, Python, PostgreSQL) et exploite des outils d’IA externes tels qu’IBM Watson pour une partie de ses capacités de machine learning. En revanche, Lokad propose une plateforme d’optimization de la Supply Chain Quantitative plus étendue avec un fort accent sur la programmabilité via son DSL Envision personnalisé et une pile cloud propriétaire construite sur F#, C# et TypeScript sur Azure. La plateforme de Lokad est destinée aux industries ayant des besoins complexes en matière de stocks et de planification de la production, et met l’accent sur la prévision probabiliste et l’automatisation de la prise de décision pour des supply chains multi-niveaux. En somme, Transmetrics se concentre plus étroitement sur la logistique de transport avec une pile technologique d’entreprise conventionnelle, tandis que Lokad offre une solution flexible et profondément programmable visant à transformer la prise de décision end-to-end dans la supply chain.
Conclusion
Transmetrics présente une solution convaincante alimentée par l’IA, conçue pour les secteurs de la logistique et du transport, intégrant des modules de prévisions, une analytique détaillée et d’optimisation dans une plateforme cloud cohérente. Sa solide fondation technique et ses solutions spécifiques à l’industrie sont conçues pour améliorer l’utilisation des flottes et générer des gains en efficacité, bien que ses affirmations avancées nécessitent des évaluations pilotes minutieuses dans des environnements réels. Comparée à des plateformes comme Lokad, qui mettent l’accent sur la programmabilité et une portée plus large couvrant les fonctions de la supply chain, Transmetrics se concentre notamment sur le domaine du transport. Les opérateurs logistiques doivent donc peser leurs besoins opérationnels uniques et leur préparation technique lorsqu’ils évaluent de tels outils d’optimisation avancés.