Choisir une solution d’optimisation de tournées est souvent perçu comme un exercice purement technique, reposant sur des critères objectifs et mesurables. Pourtant, dans la pratique, ce processus se révèle beaucoup plus complexe et sensible que ce que la théorie laisse entendre.
Entre benchmarks standardisés et appels d’offres détaillés, les entreprises multiplient les démarches « classiques » pour comparer les outils disponibles sur le marché. Ces méthodes semblent rationnelles, voire incontournables, mais elles oublient souvent l’essentiel : l’optimisation de tournées n’est pas un simple algorithme à évaluer, c’est un projet humain, métier et évolutif.
Dans cet article, nous examinons pourquoi ces approches standards peuvent induire en erreur, et nous proposons une démarche pragmatique pour faire un choix éclairé, centré sur la réalité terrain, la collaboration et la capacité d’adaptation à long terme.
À quoi ressemble un process d’achat en optimisation de tournées ?
Lorsqu’une entreprise cherche à s’équiper d’un outil d’optimisation de tournées, elle adopte souvent l’une des deux approches classiques utilisées pour l’achat de logiciels métier. Ces démarches ont le mérite de sembler rigoureuses et objectives sur le papier, mais elles se révèlent souvent mal adaptées à la réalité du terrain.
Cas 1 : l’approche par “benchmark”
Dans ce premier scénario, l’acheteur fournit aux éditeurs un jeu de données qu’il juge représentatif de son activité réelle : tournées types, zones couvertes, volumes, contraintes logistiques, etc.
Chaque éditeur est alors invité à « optimiser » ces données selon ses propres algorithmes, avant que les résultats soient comparés à l’aide de critères chiffrés comme :
- la vitesse de calcul des tournées,
- les kilomètres parcourus,
- le taux de remplissage,
- ou encore la productivité estimée.
Cette approche vise à créer un comparatif technique objectivé, dans l’idée de choisir la solution qui « performe » le mieux dans un cadre donné.
Cas 2 : le RFP avec une liste des besoins fonctionnels
Dans cette deuxième approche, l’entreprise prépare un appel d’offres (RFP) détaillé, qui décrit précisément une liste exhaustive de besoins fonctionnels, de contraintes métier, et d’exigences techniques.
Cette liste peut inclure par exemple :
- les types de véhicules à gérer (camions, vélos, poids lourds, véhicules frigorifiques…),
- les plages horaires de livraison ou de collecte,
- les contraintes spécifiques liées aux clients (créneaux d’accueil, priorité, capacité d’accès),
- les règles métiers propres à l’organisation (temps de pause, règles de repos, compétences des conducteurs),
- les indicateurs de performance attendus (taux de respect des créneaux, réduction des coûts, empreinte carbone, etc.).
L’objectif est d’obtenir des réponses précises de la part des éditeurs, capables de démontrer leur conformité fonctionnelle à ce cahier des charges.
Souvent, ce RFP est combiné à l’approche benchmark pour croiser une évaluation qualitative (fonctionnalités et conformité) avec une évaluation quantitative (performances algorithmiques).
Sur le papier, ces deux méthodes ont tout pour rassurer. Elles permettent de cadrer l’évaluation, d’éviter une décision basée uniquement sur le prix, et d’aligner les parties prenantes autour d’un processus de sélection “scientifique”.
Mais dans la pratique, ces approches posent plusieurs problèmes, spécifiques à l’optimisation de tournées. Et c’est souvent dès cette étape que se jouent les difficultés futures du projet…
Pourquoi ces approches ne sont pas pertinentes ?
Ces deux approches, benchmark et RFP, bien que classiques, présentent des limites majeures quand il s’agit d’optimisation de tournées.
Les limites de l’approche par benchmark
Le principal problème du benchmark, c’est que le jeu de données fourni est souvent trop simpliste. Pour des raisons pratiques, on uniformise les données, on retire des détails jugés secondaires, on gomme la complexité réelle des opérations. On se retrouve alors avec un problème quasi académique, dépouillé des subtilités du terrain.
Sur ce type de données, les performances des différents solveurs sont souvent quasi identiques. Les écarts qui subsistent tiennent parfois à des astuces d’éditeurs (hypothèses de vitesse non réalistes, simplifications des contraintes…), mais ils peuvent également provenir du fait que les éditeurs n’utilisent pas les mêmes prestataires ou sources pour leurs matrices de distances. Dans ce cas, les résultats deviennent totalement non comparables, indépendamment de la qualité réelle de l’algorithme.
De plus, une bonne performance sur un jeu de données simple ne préjuge en rien de la qualité sur un problème complexe. Une contrainte métier mal modélisée ou ignorée peut rapidement faire s’effondrer les résultats.
À l’inverse, certains acteurs investissent beaucoup pour créer un jeu de données très réaliste, proche de la réalité opérationnelle. Dans ce cas, il devient impossible de comparer objectivement les performances des solutions : chaque éditeur modélise les contraintes et objectifs à sa manière. Bien souvent, celui qui prend en compte le plus grand nombre de contraintes complexes se retrouve à limiter davantage le problème, ce qui peut se traduire par des performances d’optimisation apparentes moins bonnes, même si la solution est plus fidèle à la réalité opérationnelle.
Les limites des RFP
Les appels d’offres typiques ressemblent souvent à une liste à la Prévert de contraintes et besoins, avec beaucoup de points génériques et peu de focus sur les vraies difficultés du terrain.
Modéliser précisément ces contraintes métier, c’est un métier en soi, celui des experts en optimisation et mathématiciens. Ce n’est ni celui des opérationnels, ni de l’IT, ni des acheteurs.
Le RFP ne peut donc que donner un cadre approximatif, souvent incomplet, qui oublie les points critiques. Tous les éditeurs répondent “oui” à la plupart des exigences, car elles sont trop floues ou trop simples.
Or, la réalité des contraintes évolue en continu ; entre stratégie d’entreprise et opérations ; ce qui rend une liste figée encore moins pertinente.
Tableau comparatif des approches benchmark et RFP
Aspect | Approche Benchmark | Approche RFP | Description | Fourniture d’un jeu de données représentatif pour que chaque éditeur optimise selon ses algorithmes. | Publication d’un cahier des charges détaillé listant besoins fonctionnels, contraintes métier, exigences techniques. |
|---|---|---|
Objectif | Comparer les performances algorithmiques sur un même jeu de données (vitesse, km, taux de remplissage, productivité). | Obtenir des réponses précises des éditeurs sur leur capacité à respecter les besoins et contraintes listés. |
Avantage | Comparatif technique objectivé, quantitatif, rationnel. | Evaluation fonctionnelle complète et détaillée des capacités de la solution. |
Limites principales | – Jeu de données souvent trop simplifié, non représentatif de la réalité. – Résultats souvent très proches, voire biaisés. – Difficulté à comparer si données trop réalistes et contraintes modélisées différemment. | – Liste de besoins souvent trop longue et générique, peu centrée sur les vraies difficultés du terrain. – Modélisation métier complexe, rarement maîtrisée par l’acheteur. – Rigidité face à l’évolution continue des contraintes réelles. |
En résumé, ces approches « classiques » ne permettent ni de prédire la réussite réelle du projet, ni d’évaluer finement la capacité d’un éditeur à s’adapter aux enjeux spécifiques et évolutifs du client.
C’est pourquoi il faut aller au-delà du benchmark et du RFP : comprendre les subtilités métier, impliquer les opérationnels, et surtout adopter un dialogue itératif avec les éditeurs pour co-construire la solution adaptée.
Notre recommandation pour choisir son logiciel d’optimisation de tournées
Choisir un éditeur d’optimisation de tournées doit se faire avec simplicité au départ, tout en étant très exigeant dans la durée. En effet, aujourd’hui, la qualité technique des solveurs est globalement homogène. Ce qui fait vraiment la différence, c’est la capacité à bien modéliser le problème, à intégrer la solution dans les opérations et surtout à accompagner le client dans la durée.
Nous recommandons une approche pragmatique en trois étapes :
- Rencontrer plusieurs éditeurs, pour identifier celui avec lequel la relation humaine fonctionne bien et dont les équipes opérationnelles s’entendent facilement. C’est fondamental, car le succès dépendra de la collaboration quotidienne et des ajustements successifs.
- Démarrer par un pilote avec un périmètre réduit, sans engagement à long terme. Cette phase doit permettre de « craquer » le problème, de valider concrètement la valeur apportée avant de s’engager définitivement. Si votre équipe projet est très conséquente (5 à 10 personnes), vous pouvez envisager de piloter simultanément deux solutions, mais c’est rarement réalisable autrement.
- Considérer l’optimisation de tournées comme un projet stratégique et itératif. Le fournisseur doit pouvoir vous accompagner sur plusieurs cycles d’amélioration, avec patience et réactivité. Il est aussi essentiel qu’il ait déjà une expérience similaire à votre contexte métier, pour éviter les incompréhensions qui font perdre un temps précieux.
Solution d'optimisation de tournées en continu
Conclusion
Choisir une solution d’optimisation de tournées ne se résume pas à un simple exercice technique ou à une comparaison sur papier. Les approches classiques, benchmark et RFP, bien qu’utiles pour structurer le processus d’achat, montrent rapidement leurs limites face à la complexité et la diversité des besoins réels sur le terrain.
L’optimisation de tournées est avant tout un projet humain et collaboratif, qui demande de comprendre en profondeur les contraintes métiers, la qualité des données, et l’environnement opérationnel. Ce n’est qu’en privilégiant le dialogue, les phases de test concrètes, et une démarche itérative que l’entreprise pourra choisir la solution réellement adaptée et durable.
Au final, le succès repose moins sur la performance brute d’un algorithme que sur la capacité à construire un partenariat solide avec un éditeur capable d’accompagner l’évolution du projet dans la durée. Simplifier le choix au départ, miser sur la collaboration et la flexibilité, voilà la clé pour transformer la promesse d’optimisation en gains tangibles et pérennes.
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