L'écart de couverture entre le premier et le dernier acteur va de 14% à 93% : toutes ces API ne jouent pas dans la même catégorie. La couverture fonctionnelle prime sur la performance algorithmique, parce qu'un moteur rapide qui ne modélise pas vos contraintes critiques ne sera jamais utilisé en production.
L'optimisation de tournées est devenue un enjeu clé pour de nombreux secteurs : livraison du dernier kilomètre, field service, transport de déchets, retail. En réponse, le marché propose une multitude d'API qui semblent, à première vue, répondre aux mêmes besoins. Dans les faits, l'écart de couverture entre le premier et le dernier acteur de ce classement va de 14% à 93%.
Ce guide compare onze solutions selon leur capacité à modéliser la réalité opérationnelle : richesse des contraintes, objectifs d'optimisation, flexibilité et adéquation aux différents cas d'usage.
Méthodologie du benchmark
Ce benchmark analyse les documentations publiques de 11 acteurs sur 149 contraintes représentatives des opérations réelles. Les contraintes se répartissent en onze familles :
- Objectifs & équilibrage
- Coûts & économie de flotte
- Structure & limites de tournée
- Enlèvements, livraisons & retours
- Capacité & compatibilité de charge
- Temps de service
- Affectation, continuité & accès
- Vacations, pauses & horaires
- Temps de trajet & réseau routier
- Temps réel & réoptimisation
- Fenêtres horaires
La liste complète des contraintes retenues, avec leur définition et les données brutes, est disponible dans le benchmark complet. Les grilles tarifaires des onze solutions font l'objet d'un comparatif dédié.
Lorsqu'un éditeur propose à la fois un solveur à intégrer et une API hébergée, c'est l'offre API hébergée qui est évaluée. C'est notamment le cas de Timefold, dont nous avons analysé l'API « Pickup and Delivery Routing » et non le solveur open source. Un solveur que l'on programme soi-même peut par construction modéliser presque n'importe quelle contrainte ; le comparer à une API clés en main n'aurait pas de sens.
Pourquoi comparer les performances des API n'a pas vraiment de sens
Contrairement aux benchmarks classiques, cette analyse ne se concentre pas sur les performances algorithmiques, à savoir la vitesse de calcul et l'optimalité de la solution. Voici pourquoi.
Le piège des problèmes simplifiés
Pour comparer objectivement les performances, il faudrait tester tous les moteurs sur des problèmes identiques. Mais l'hétérogénéité des contraintes disponibles force à se rabattre sur des cas basiques : minimisation de kilomètres avec quelques créneaux horaires et contraintes de capacité. Sur ces problématiques simplistes, tous les moteurs se valent à peu près. Les écarts de performance sont marginaux, tout simplement parce que le problème est trop facile.
Ce qui compte vraiment : le réalisme opérationnel
Un algorithme qui donne sa meilleure solution en quelques secondes a beaucoup moins d'impact qu'un algorithme capable de modéliser exactement votre problématique métier.
Prenez la collecte de déchets. Les déchetteries ont souvent une capacité d'accueil limitée : un seul véhicule à la fois pendant le chargement, qui dure une heure. Si l'optimiseur ne sait pas modéliser cette contrainte et envoie dix camions le matin, toute la planification de la journée s'effondre. L'exploitant n'utilisera jamais l'outil en production, quelle que soit la qualité théorique de ses calculs.
Voilà pourquoi ce benchmark privilégie la couverture fonctionnelle à la performance pure.
Notre sélection des 11 meilleures API d'optimisation de tournées
Kardinal
93% de couverture · 1ᵉʳ/11Société française fondée en 2015, Kardinal s'est spécialisée dans l'optimisation de tournées complexes. La solution couvre une large diversité de secteurs : livraison de colis, e-commerce, transport de déchets, livraison de vrac, interventions terrain, courses urbaines. Son équipe R&D, composée de plusieurs docteurs en mathématiques appliquées, a construit un moteur d'optimisation propriétaire pensé pour une flexibilité maximale.
Kardinal couvre 139 des 149 contraintes du benchmark, soit 93%, avec seulement 10 lacunes et aucune contrainte en couverture partielle. C'est la seule solution du panel à couvrir intégralement huit des onze familles de contraintes : objectifs, structure de tournée, capacité, temps de service, vacations, temps de trajet, temps réel et fenêtres horaires. Sa famille la plus faible reste l'affectation et la continuité (67%), où Solvice fait aussi bien.
Ses 10 lacunes portent toutes sur des besoins spécifiques qu'un seul autre acteur couvre : six variantes de coût horaire selon l'heure ou de coût par visite en installation et trois cas de synchronisation d'interventions, chez Solvice, et l'ancrage d'arrêts à un point relais, chez HERE.
Solvice
74% de couverture · 2ᵉ/11Solution européenne spécialisée dans l'optimisation, Solvice se positionne sur les cas d'usage complexes avec une approche technique poussée. C'est le meilleur score après Kardinal, porté par une couverture solide sur presque toutes les familles : objectifs (72%), structure de tournée (72%), capacité (89%) et surtout enlèvements/livraisons (90%, le meilleur score du panel hors Kardinal).
Solvice partage avec Kardinal la limite de débit par site. Elle est surtout la seule du panel, Kardinal compris, à modéliser le coût horaire selon l'heure de la journée, le coût par visite en installation et la synchronisation d'interventions entre deux équipes : des besoins très ciblés, rares dans les structures tarifaires et les opérations courantes.
Sa limite : pas d'optimisation lexicographique. Avec un modèle aussi riche, arbitrer entre plusieurs objectifs impose de fixer un poids sur chaque critère, et le paramétrage devient vite une usine à gaz à affiner.
Solvice propose également un dictionnaire métier personnalisable et une bonne connaissance des réglementations européennes, mais reste moins connue que les leaders historiques, avec un écosystème plus restreint.
LogisticsOS
66% de couverture · 3ᵉ/11LogisticsOS est une entreprise américaine fondée en 2020 à San Francisco, issue du programme Y Combinator. Son API mise sur la cost optimization : facturation à l'usage et intégration aux fournisseurs cartographiques OpenStreetMap, TomTom et HERE Maps.
Elle fait jeu égal avec Kardinal sur la famille coûts & économie de flotte (75% chacun) : forfaits et seuils d'heures supplémentaires, facturation combinée flotte propre/sous-traitance, revenu minimum garanti par ressource sous-traitée. Elle tient bien la route sur la structure de tournée (70%) et le temps réel (88%).
Pour toute opération où l'arbitrage économique entre flotte propre et sous-traitance pèse lourd dans la décision, et si vous n'avez pas peur de passer un temps infini à régler des paramètres, LogisticsOS mérite un test.
HERE
59% de couverture · 4ᵉ/11HERE Technologies, l'éditeur cartographique connu jusqu'en 2015 sous le nom Nokia HERE, propose une Tour Planning API v3 : optimisation multi-véhicules adossée à ses propres données de trafic temps réel et à des profils camion dédiés.
HERE se distingue par une couverture complète du temps de trajet et du réseau routier (100%, à égalité avec Kardinal et NextBillion AI). Fait notable : c'est, avec Kardinal, la seule solution du panel à supporter l'optimisation lexicographique, cette méthode qui consiste à hiérarchiser strictement les objectifs plutôt que de les pondérer dans une formule unique.
Si vous exploitez déjà l'écosystème de données cartographiques HERE, son API d'optimisation devient un choix naturel à évaluer.
Google propose une API d'optimisation de tournées qui s'appuie sur la puissance de son infrastructure et ses données cartographiques mondiales. Elle bénéficie de l'excellente base Google Maps et de l'intégration native du trafic temps réel.
La solution reste correcte sur les objectifs de base et le trafic prédictif, mais reste loin de Kardinal et LogisticsOS sur les coûts (50% contre 75%) et en retrait sur le temps réel : contrairement à Timefold, NextBillion AI et Solvice, Google ne couvre pas la mise à jour live du problème pendant l'exécution d'une tournée.
La robustesse de l'infrastructure Google garantit en revanche une excellente disponibilité de service, un critère qui compte quand on opère à grande échelle.
NextBillion AI
51% de couverture · 6ᵉ/11NextBillion AI propose une plateforme de cartographie et d'optimisation avec un dictionnaire métier personnalisable et une gestion native de l'optimisation incrémentale. Elle reste solide sur le temps de trajet (100%, à égalité avec Kardinal et HERE) et le temps réel (100%, à égalité avec Kardinal, Timefold et Solvice).
Bon compromis entre fonctionnalités avancées ciblées et couverture globale plus modeste, à évaluer en priorité si la réactivité aux aléas prime sur l'exhaustivité fonctionnelle.
GraphHopper
40% de couverture · 7ᵉ/11D'origine open source, GraphHopper propose aussi une API commerciale d'optimisation de tournées. Cette double nature apporte transparence et l'appui d'une communauté active, avec des options de déploiement flexibles : cloud ou on-premise.
La couverture globale reste modeste, la faute à des lacunes sur les familles coûts, capacité et affectation. GraphHopper tient mieux sur le temps de trajet (92%) et les vacations/pauses (71%).
Une solution adaptée aux opérations de petits volumes, plus qu'à une couverture généraliste des contraintes métier.
Timefold
32% de couverture · 8ᵉ/11Timefold est un éditeur belge basé à Gand, fondé en 2023 par une équipe issue du projet OptaPlanner, dont elle a repris et fait évoluer le solveur open source. Son positionnement vise en priorité le field service et le workforce management : tournées de techniciens, plannings d'équipes.
La couverture globale cache des scores élevés sur des familles ciblées : 100% sur le temps réel & réoptimisation, à égalité avec Kardinal, NextBillion AI et Solvice. La force de Timefold est concentrée sur quelques familles plutôt que répartie sur l'ensemble du périmètre.
Pertinent en priorité pour des cas de scheduling ou de field service via l'API hébergée, ou pour des équipes prêtes à investir dans un développement sur-mesure autour du solveur open source.
Verso
29% de couverture · 9ᵉ/11API d'entrée de gamme, Verso mise sur la simplicité et la rapidité d'intégration pour des besoins standards. L'API reste très épurée, avec peu d'options, ce qui facilite la prise en main pour les équipes techniques.
Un détail surprend cependant : Verso atteint 100% sur la famille temps de service, à égalité avec Kardinal, Solvice, HERE et LogisticsOS. Un îlot de complétude au milieu d'une couverture par ailleurs limitée.
Adaptée aux petites flottes sans contraintes sophistiquées, avec le risque de devoir changer de solution si les opérations se complexifient.
Routific
23% de couverture · 10ᵉ/11Dans la même catégorie que Verso, Routific propose une API simple orientée petites flottes, complétée par une application web intuitive. Elle se distingue par sa facilité d'intégration « plug and play » et une bonne réputation sur la réactivité du support client.
Routific cible clairement les TPE/PME aux besoins standards : interface agréable, intégration rapide, mais conçue pour un marché de niche.
Mapbox
14% de couverture · 11ᵉ/11Mapbox, référence des solutions cartographiques, propose une API d'optimisation en complément de son offre principale. Elle bénéficie d'excellentes données géographiques et d'une bonne gestion du trafic prédictif, intégrée naturellement aux autres produits Mapbox.
L'optimisation n'est clairement pas son métier d'origine : la couverture fonctionnelle est la plus faible du panel. L'API fait davantage office de complément de visualisation qu'une véritable solution d'optimisation complexe.
Classement sur les 149 contraintes
| Rang | Solution | Couverture | Positionnement |
|---|---|---|---|
| 01 | Kardinal | 93% | Généraliste, contraintes complexes |
| 02 | Solvice | 74% | Généraliste, cas d'usage complexes |
| 03 | LogisticsOS | 66% | Arbitrage de coûts de flotte |
| 04 | HERE | 59% | Cartographie et trafic |
| 05 | 57% | Infrastructure et données mondiales | |
| 06 | NextBillion AI | 51% | Réactivité et incrémental |
| 07 | GraphHopper | 40% | Open source, petits volumes |
| 08 | Timefold | 32% | Field service, scheduling |
| 09 | Verso | 29% | Entrée de gamme |
| 10 | Routific | 23% | Petites flottes |
| 11 | Mapbox | 14% | Complément cartographique |
Kardinal conserve une avance nette de 19 points sur son concurrent le plus proche. Le reste du classement se resserre en un peloton dense entre 51% et 74% (Solvice, LogisticsOS, HERE, Google, NextBillion AI), puis un groupe de solutions plus spécialisées ou entrée de gamme à 40% et moins.
Ce qui frappe surtout, c'est la dispersion des profils dans ce deuxième groupe. HERE et LogisticsOS se placent devant Google sur ce périmètre de 149 contraintes, le premier grâce à son réseau routier, le second grâce à sa modélisation des coûts. Timefold, à l'inverse, affiche un score global modeste mais atteint 100% sur le temps réel et la réoptimisation, signe d'un positionnement volontairement vertical.
Couverture par famille de contraintes
| Famille | Kardinal | Solvice | LogisticsOS | HERE | NextBillion AI | GraphHopper | Timefold | Verso | Routific | Mapbox | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Objectifs & équilibrage 36 contraintes | 100% | 72% | 64% | 68% | 63% | 50% | 42% | 40% | 22% | 42% | 1% |
Coûts & économie de flotte 24 contraintes | 75% | 54% | 75% | 40% | 50% | 17% | 4% | 0% | 4% | 0% | 0% |
Structure & limites de tournée 23 contraintes | 100% | 72% | 70% | 48% | 43% | 57% | 48% | 4% | 43% | 4% | 22% |
Enlèvements, livraisons & retours 20 contraintes | 95% | 90% | 45% | 70% | 65% | 70% | 60% | 70% | 35% | 35% | 35% |
Capacité & compatibilité de charge 9 contraintes | 100% | 89% | 56% | 44% | 56% | 67% | 44% | 44% | 11% | 11% | 11% |
Temps de service 9 contraintes | 100% | 100% | 100% | 100% | 89% | 22% | 22% | 11% | 100% | 11% | 11% |
Affectation, continuité & accès 9 contraintes | 67% | 67% | 33% | 33% | 33% | 33% | 33% | 17% | 0% | 17% | 0% |
Vacations, pauses & horaires 7 contraintes | 100% | 71% | 71% | 43% | 71% | 57% | 71% | 36% | 36% | 43% | 36% |
Temps de trajet & réseau routier 6 contraintes | 100% | 58% | 83% | 100% | 50% | 100% | 92% | 67% | 25% | 42% | 25% |
Temps réel & réoptimisation 4 contraintes | 100% | 100% | 88% | 63% | 50% | 100% | 0% | 100% | 63% | 25% | 0% |
Fenêtres horaires 2 contraintes | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 50% | 75% | 50% | 50% | 100% |
L'affectation, la continuité et l'accès restent, à 67%, la famille la plus faible de Kardinal, et Solvice fait exactement aussi bien. À l'inverse, le temps de service et les fenêtres horaires sont des standards du marché : la plupart des acteurs avancés les couvrent intégralement ou presque, ce qui en fait des critères peu discriminants pour départager des solutions.
Les capacités réellement différenciantes
L'optimisation lexicographique, qui consiste à hiérarchiser strictement les objectifs plutôt que de les pondérer, fait partie des contraintes les plus rares du benchmark : seuls Kardinal et HERE la supportent sur les onze solutions testées. Sans elle, il faut régler un poids par critère, et le paramétrage d'un modèle multi-objectif tourne vite à l'usine à gaz. La hiérarchisation garde l'optimisation simple et lisible.
Le trafic prédictif, à l'inverse, est largement répandu : Kardinal, NextBillion AI, Solvice, GraphHopper, Google, HERE et Mapbox le couvrent tous. LogisticsOS ne le couvre que partiellement, et Routific, Timefold et Verso pas du tout.
Les mises à jour du problème en temps réel sont couvertes intégralement par Kardinal, Timefold, NextBillion AI et Solvice, et partiellement par LogisticsOS, Verso et Routific. Google, GraphHopper et HERE ne les couvrent pas.
Quelle API pour quel secteur ?
La couverture fonctionnelle globale ne dit pas tout. Deux API à couverture générale proche peuvent avoir des forces et des lacunes radicalement différentes selon le secteur. Ce que vous optimisez pèse autant dans le choix que le niveau de complexité de vos opérations.
Collecte des déchets
La capacité d'accueil limitée des sites de dépotage et les contraintes de simultanéité restent les points les plus critiques ; Kardinal est le seul acteur à les modéliser.
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Volumineux & lourds (affrètement, LTL/palettes)
Ce segment impose une modélisation fine des coûts variables selon les combinaisons véhicule/charge et l'optimisation multi-dépôts. LogisticsOS se distingue grâce à sa gestion des coûts combinés flotte propre/sous-traitance.
Lire l'analyse complète →
Services terrain / techniciens
En field service, la gestion des compétences et habilitations reste la contrainte centrale. Timefold, pourtant positionné sur ce secteur, n'apparaît pas dans le trio de tête : son produit vise un usage plus ciblé que l'optimisation de tournées au sens large.
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Longue distance / FTL
Le transport par camion complet cumule des contraintes réglementaires, techniques et opérationnelles. Solvice prend la tête des challengers, mais à 26 points de Kardinal : c'est le secteur où l'écart est le plus large.
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Colis & express
La livraison de colis reste le secteur le plus exigeant en densité de contraintes : créneaux serrés, forte densité de points, aléas quotidiens.
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Retail dernier kilomètre / distribution
LogisticsOS prend la tête des challengers sur ce secteur, porté par sa modélisation des coûts combinés entre tournées propres et sous-traitées.
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Chaîne du froid / produits frais
La livraison de produits frais combine contraintes de température, fenêtres courtes et profils de véhicules spécialisés. Solvice se place deuxième : avec Kardinal et NextBillion AI, c'est l'une des trois seules solutions à configurer les compartiments de température.
Lire l'analyse complète →Comment choisir et tester une API d'optimisation de tournées
La vraie valeur d'un optimiseur ne se mesure pas sur un benchmark générique : elle se mesure sur vos données, avec vos contraintes. Que vous ayez 3 véhicules ou 300. Voici les critères qui font réellement la différence au moment de choisir et d'intégrer une solution :
À couverture fonctionnelle équivalente, ces critères déterminent la vitesse d'intégration, la prévisibilité des coûts, et votre capacité à itérer rapidement.
Conclusion : quelle API d'optimisation de tournées choisir ?
Il n'existe pas de meilleure API absolue. Ce qui existe, c'est une adéquation entre vos contraintes réelles et les capacités de chaque solution.
La couverture fonctionnelle prime sur la performance algorithmique. Kardinal couvre 93% des 149 contraintes analysées, contre 74% pour Solvice, la solution qui s'en approche le plus. Parmi les solutions de tête, c'est aussi la plus compétitive en prix, y compris pour les petites et moyennes flottes, comme le montre notre comparatif des tarifs 2026. C'est vérifiable en quelques minutes sur vos propres données, gratuitement.
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FAQ
Quelle est la meilleure API d'optimisation de tournées ?
Il n'existe pas de meilleure API absolue : le choix dépend de votre secteur et de la part de vos opérations qui dépasse les contraintes classiques. Kardinal est la solution la plus complète du marché avec 93% de couverture sur 149 contraintes, devant Solvice (74%), LogisticsOS (66%), HERE (59%) et Google (57%). Partez de ces solutions de tête, puis écartez celles qui ne couvrent pas vos contraintes critiques : réoptimisation en temps réel, simultanéité sur site, matières dangereuses, compartiments de température… Plus vos opérations sont contraintes, plus la liste se resserre autour de Kardinal, qui est aussi la plus compétitive en prix parmi les solutions de tête, y compris pour les petites flottes.
Quelle est la différence entre Kardinal et Solvice ?
Solvice devance les autres challengers avec 74% de couverture, notamment sur les enlèvements/livraisons (90%) et la capacité (89%). Kardinal garde toutefois une avance de 19 points au global et couvre intégralement huit des onze familles de contraintes analysées, contre trois pour Solvice (temps de service, temps réel et fenêtres horaires, trois familles où la plupart des acteurs avancés atteignent déjà 100%). Surtout, Kardinal propose l'optimisation lexicographique, absente chez Solvice : sans elle, il faut fixer un poids par critère, et le paramétrage d'un modèle riche devient vite une usine à gaz.
Peut-on tester une API d'optimisation de tournées gratuitement ?
Oui. Kardinal propose un free tier généreux, sans limite de temps ni discussion commerciale, pour tester l'API sur des données réelles. GraphHopper propose aussi une version open source déployable en self-hosted, tout comme le solveur Timefold dans sa Community Edition. Les conditions d'accès des autres solutions varient (crédits d'essai, paliers gratuits limités ou contact commercial) : consultez le comparatif des tarifs pour le détail.
Qu'est-ce que l'optimisation lexicographique en logistique ?
C'est une méthode qui consiste à définir une hiérarchie absolue entre objectifs plutôt que de les combiner dans une formule pondérée. Elle permet d'exprimer par exemple : minimiser d'abord le nombre de véhicules utilisés, puis, à nombre égal, minimiser la distance totale. Sans elle, il faut régler un poids par critère, et le paramétrage tourne vite à l'usine à gaz dès que les objectifs se multiplient. La hiérarchisation garde l'optimisation multi-objectif simple et lisible. Sur les 11 solutions testées, seuls Kardinal et HERE proposent cette fonctionnalité.
Quelle API choisir pour une intégration technique rapide ?
Kardinal est conçu pour qu'un développeur obtienne ses premières tournées dès le premier appel à l'API, sans configuration complexe. L'API expose des conventions cohérentes, des erreurs claires et actionnables, des SDKs Python et JS/TS idiomatiques, et une documentation complète avec des exemples reproductibles. Le free tier permet de mener une intégration de bout en bout en toute autonomie.