La start-up Atomic, spécialisée dans les logiciels pour les chaînes d’approvisionnement, a clôturé un tour de financement de série A de 12,5 millions de dollars, portant le total de ses financements à un peu plus de 15 millions de dollars. Le tour a été mené par Klass Capital, spécialisée dans les investissements de croissance, avec la participation de Madrona Venture Group.
Atomic développe une plateforme qui utilise l’intelligence artificielle agentique pour déterminer la quantité de stocks dont une entreprise a besoin et les lieux où les entreposer. La plateforme fonctionne en simulant plusieurs scénarios opérationnels, puis en fournissant une réponse recommandée ou en prenant automatiquement la décision selon les règles opérationnelles qu’elle apprend à partir des données et des pratiques du client.
De la planification des stocks à la prise de décision
L’origine de cette approche remonte à un premier système construit par les fondateurs de l’entreprise, Michael Rossiter et Neal Suidan, alors qu’ils travaillaient chez Tesla pendant l’accélération de la production de la Model 3 en 2018. Selon l’article, les feuilles de calcul internes n’étaient plus capables de suivre la vitesse d’évolution requise par la planification, ce qui a poussé l’équipe à développer une méthode plus dynamique pour simuler les décisions opérationnelles.
Atomic a déclaré que son revenu annuel récurrent avait été multiplié par cinq depuis le début de l’année. Selon Jon McNeill, ancien président de Tesla et fondateur de DVx Ventures, qui a accueilli Atomic, l’entreprise est également passée d’un service fournissant des recommandations à une plateforme qui prend des décisions concrètes. Il a ajouté que DoorDash utilise le système pour environ 90 % de ses achats sur des centaines de sites.
Des entreprises parmi lesquelles DoorDash et HelloFresh utilisent la plateforme, tandis qu’Atomic travaille également avec des clients dans les biens de consommation emballés, la mobilité et la fabrication. Pour les entreprises qui traitent des produits alimentaires, une planification plus précise des stocks peut contribuer à réduire le gaspillage et les pertes dues à la détérioration, mais la source ne fournit pas de chiffres indépendants mesurant cet effet.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
L’importance pratique de cette annonce ne réside pas dans l’ajout d’un outil analytique supplémentaire aux systèmes de planification, mais dans le transfert d’une partie de la décision du stade de la recommandation à celui de l’exécution automatisée. L’entreprise affirme que l’intelligence artificielle a pu déduire les « règles de décision » appliquées par les employés des clients, même lorsqu’elles n’étaient pas documentées, ce qui a réduit le temps de mise en place du système et conduit certains clients à déléguer à la plateforme la décision elle-même.
Atomic a également nommé Jeff Goodrich, ancien directeur de la planification chez Tesla, directeur technique et troisième associé fondateur. Rossiter estime que le transfert des données opérationnelles des feuilles de calcul vers des logiciels avancés représente une transformation qui reste moins courante que la modernisation des systèmes de données financières.
Limites et questions ouvertes
La réussite de ce modèle dépend de la qualité des données opérationnelles et de la capacité du système à comprendre les règles propres à chaque secteur, notamment en raison des différences entre les défis de la fabrication, de la mobilité et des biens de consommation. La source n’explique pas non plus les mécanismes de gouvernance ou de contrôle humain des décisions automatisées, et ne fournit aucun détail sur les prix ou les conditions de disponibilité. L’annonce confirme donc l’expansion de l’utilisation commerciale de la plateforme et le financement de l’entreprise, mais ne suffit pas à elle seule pour évaluer son adéquation à chaque chaîne d’approvisionnement.