Parmi les API d’optimisation de tournées pour le retail et la distribution, Kardinal domine largement ce classement sectoriel, devant LogisticsOS. La couverture reste très inégale : les fenêtres horaires conditionnées à une ressource spécifique, utiles dès qu’un magasin réserve un accès à un chauffeur accrédité, ne sont couvertes par aucune autre solution que Kardinal.
Le retail impose à l’optimisation de tournées des contraintes que peu d’autres secteurs cumulent : des créneaux de réception fixés par les magasins sans marge de négociation, des volumes par arrêt qui se comptent en palettes plutôt qu’en colis, des politiques de sous-traitance à activer seulement en cas de dépassement de capacité, et des rotations multiples entre l’entrepôt et les points de vente sur une même journée.
Cet article compare onze API d’optimisation de tournées (Kardinal, LogisticsOS, Solvice, HERE, NextBillion AI, Google, GraphHopper, Timefold, Verso, Routific, Mapbox) selon leur capacité à répondre aux contraintes spécifiques de la livraison retail et de la distribution vers magasins.
Points clés
Ce qui rend la distribution retail vraiment complexe
Les créneaux de réception sont contractuels et stricts
Un magasin définit ses créneaux de réception avec une précision de 30 minutes, parfois 15. Un camion qui arrive hors créneau se voit refuser la livraison, avec pénalité contractuelle immédiate. Ces créneaux sont souvent fixés par l’enseigne sans négociation possible : l’optimiseur doit s’y adapter, pas l’inverse.
Des volumes par arrêt qui se comptent en palettes
Contrairement à la messagerie de colis, chaque arrêt retail représente plusieurs palettes et un temps de déchargement de 30 à 90 minutes. Cette variable est déterminante pour l’équilibrage des tournées : une tournée de 4 hypermarchés peut mobiliser un chauffeur toute la journée.
Les rotations multiples entre entrepôt et magasins
Une flotte limitée doit souvent enchaîner plusieurs tournées dans la journée, en revenant se recharger à l’entrepôt entre deux séquences de livraison vers les points de vente.
La sous-traitance déclenchée en dépassement de capacité
Beaucoup d’enseignes ne font appel à des transporteurs tiers que lorsque la flotte propre est saturée, avec un ordre de priorité défini à l’avance entre plusieurs prestataires. L’optimiseur doit respecter cette hiérarchie plutôt que d’arbitrer librement.
Les accès conditionnés par véhicule ou par chauffeur
Certains magasins n’acceptent une livraison hors créneau standard que pour un véhicule ou un chauffeur spécifiquement accrédité : accès à un quai réservé, badge, accord logistique local. L’optimiseur doit alors élargir la fenêtre horaire uniquement pour la ressource concernée.
Les contraintes critiques pour une API de distribution retail
Trois niveaux d’exigence structurent le marché : le socle classique que tout le monde couvre, les contraintes intermédiaires indispensables en pratique, et les contraintes avancées qui font réellement la différence en distribution.
Créneaux horaires stricts
Des fenêtres de réception à 30 minutes, parfois 15, fixées par l’enseigne.
Couvert par : Tous les acteurs, avec des niveaux de finesse variables.
Capacité des véhicules en poids et volume
Contenir un chargement palettisé dans le gabarit affecté.
Couvert par : Tous les acteurs.
Enlèvement et livraison en cours de tournée
Le mouvement central du métier.
Couvert par : Tous les acteurs.
Plusieurs voyages par jour depuis l’entrepôt
Enchaîner plusieurs livraisons en revenant se recharger.
Couvert par : Tous les acteurs sauf Routific et Timefold.
Trafic prédictif
Le trafic prévu est intégré avant l’optimisation, pas corrigé après coup.
Couvert par : Kardinal, NextBillion AI, Solvice, GraphHopper, Google, HERE et Mapbox.
Profil de vitesse camion
Router un porteur ou un semi selon son gabarit réel.
Couvert par : Kardinal, NextBillion AI, GraphHopper et HERE. Partiel chez les autres.
Sous-traitance en dépassement de capacité
Activer les transporteurs tiers selon un ordre de priorité prédéfini.
Couvert par : Kardinal et Solvice. Partiel chez NextBillion AI, Google, HERE, Verso et LogisticsOS.
Fenêtres horaires spécifiques au véhicule ou au chauffeur affecté
Élargir la fenêtre de livraison quand la ressource affectée dispose d’un accès accrédité.
Couvert par : Kardinal uniquement, sur les 11 solutions testées.
Coût horaire dépendant de l’heure de la journée
Modéliser une majoration sur les créneaux matinaux ou nocturnes. Un besoin de niche, rare dans les structures tarifaires du secteur.
Couvert par : Solvice uniquement, y compris devant Kardinal.
Temps de service dépendant du chauffeur
Adapter la durée de déchargement selon l’expérience du chauffeur ou sa connaissance du magasin.
Couvert par : Kardinal, Solvice, Google, HERE, Verso et LogisticsOS.
Optimisation lexicographique
Respecter d’abord tous les créneaux de quai, puis minimiser les kilomètres, sans poids à calibrer entre les deux.
Couvert par : Kardinal et HERE uniquement.
Comparatif des API pour la distribution retail
Kardinal
97% de couverture · 1ᵉʳ/11Kardinal est la solution la plus complète pour la distribution retail. C’est le seul acteur à faire varier une fenêtre horaire selon le véhicule ou le chauffeur affecté, une contrainte utile dès qu’un magasin conditionne un accès hors créneau standard à une ressource accréditée.
Sa seule lacune sur ce secteur porte sur un besoin très niche : le coût horaire dépendant de l’heure de la journée, disponible uniquement chez Solvice.
LogisticsOS
82% de couverture · 2ᵉ/11LogisticsOS entre en deuxième position, porté par sa modélisation des coûts (seuils de forfait, facture combinée entre flotte propre et sous-traitants) et par la compacité de tournée.
Sa limite : le recours à la sous-traitance selon un ordre de priorité n’est couvert que partiellement.
Solvice
78% de couverture · 3ᵉ/11Solvice couvre intégralement le recours à la sous-traitance hiérarchisée, à égalité avec Kardinal. Elle dispose aussi d’une exclusivité : c’est la seule solution du panel, Kardinal compris, à modéliser le coût horaire selon l’heure de la journée, utile pour les livraisons matinales ou nocturnes en zone urbaine.
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.
HERE
72% de couverture · 4ᵉ/11HERE est la seule solution avec Kardinal à proposer l’optimisation lexicographique. Elle couvre bien le profil camion et le trafic prédictif, mais ne gère ni les fenêtres horaires par ressource affectée, ni le coût horaire différencié, ni l’équilibrage du temps de travail entre tournées.
NextBillion AI et Google
70% de couverture · 5ᵉ/11 ex-aequoNextBillion AI et Google terminent à égalité. Les deux couvrent bien le trafic prédictif et les rotations multiples, mais aucun des deux ne modélise les fenêtres horaires par ressource affectée ni le coût horaire différencié. Google n’équilibre pas non plus le temps de travail entre tournées.
GraphHopper, Timefold, Verso, Routific et Mapbox
53% → 31%- GraphHopper (53%) couvre le profil camion et le trafic prédictif, mais manque les contraintes avancées de coûts et d’accès conditionné. Il reste adapté aux petits volumes.
- Timefold (46%) et Verso (46%) restent en retrait sur les fondamentaux du secteur.
- Routific (41%) et Mapbox (31%) ne sont pas conçus pour la distribution retail professionnelle.
Tableau de synthèse
| Solution | Couverture | Fenêtres par ressource affectée | Plusieurs voyages / jour | Trafic prédictif | Lexicographique |
|---|---|---|---|---|---|
| Kardinal | 97% | Complet | Complet | Complet | Complet |
| LogisticsOS | 82% | Non | Complet | Partiel | Non |
| Solvice | 78% | Non | Complet | Complet | Non |
| HERE | 72% | Non | Complet | Complet | Complet |
| NextBillion AI | 70% | Non | Complet | Complet | Non |
| 70% | Non | Complet | Complet | Non | |
| GraphHopper | 53% | Non | Complet | Complet | Non |
| Timefold | 46% | Non | Non | Non | Non |
| Verso | 46% | Non | Complet | Non | Non |
| Routific | 41% | Non | Non | Non | Non |
| Mapbox | 31% | Non | Complet | Complet | Non |
Notre verdict
Ce n’est pas la taille de la flotte qui doit guider le choix, mais la part de votre activité qui dépasse les contraintes classiques. Partez des six solutions à 70% et plus sur le retail, puis resserrez la liste selon vos besoins.
Testez l’optimisation Kardinal sur vos données réelles, sans engagement.
FAQ
Quelle API d’optimisation de tournées choisir pour la distribution retail ?
Kardinal est la solution la plus complète pour le retail, avec 97% de couverture sectorielle, et la plus compétitive en prix parmi les solutions de tête. LogisticsOS (82%) et Solvice (78%) suivent, devant HERE (72%). Si vos tournées enchaînent de gros volumes par magasin, la liste se resserre à Kardinal, LogisticsOS, Solvice et NextBillion AI ; avec une sous-traitance hiérarchisée en plus, à Kardinal et Solvice.
Comment gérer des créneaux de livraison qui varient selon le chauffeur affecté ?
Certains magasins n’acceptent une livraison hors créneau standard que pour une ressource spécifiquement accréditée. Kardinal est la seule solution du panel à élargir automatiquement la fenêtre horaire selon le véhicule ou le chauffeur affecté à l’arrêt.
Les API d’optimisation de tournées gèrent-elles la sous-traitance en cas de dépassement de capacité ?
Oui, avec des niveaux de couverture variables. Kardinal et Solvice couvrent intégralement le recours à la sous-traitance selon un ordre de priorité prédéfini entre plusieurs transporteurs. NextBillion AI, Google, HERE, Verso et LogisticsOS ne le couvrent que partiellement.
Comment optimiser des tarifs de livraison qui varient selon l’heure de la journée ?
Cette contrainte permet de modéliser une majoration sur les livraisons matinales ou nocturnes. C’est un besoin de niche, que seul Solvice couvre parmi les 11 solutions testées.
Peut-on planifier plusieurs tournées par jour depuis un même entrepôt vers des magasins ?
Oui, la plupart des solutions testées le permettent. Seuls Routific et Timefold ne couvrent pas cette fonctionnalité parmi les 11 solutions testées.
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