Orchestration SC

Kinaxis booste les fondations de sa plateforme Maestro avec Databricks

NewsLetter | Kinaxis booste les fondations de sa plateforme Maestro avec Databricks | publié le : 04.04.2025

Outre les nouvelles capacités d’IA sur sa plateforme Maestro d’orchestration de la Supply Chain (voir NL 4159), l’éditeur Kinaxis a annoncé un partenariat d’envergure avec l’américain Databricks lors de son évènement Kinexions North America 2025 au Texas (31 mars- 2 avril). L’enjeu est de taille puisqu’il est question d’un socle unifié de données pour Maestro, qui permettra d’accélérer considérablement l’adoption de l’IA (y compris l’IA agentique). Combinée à Maestro, la Data Intelligence Platform de Databricks ouvre en effet des perspectives nouvelles en matière d’intégration rapide et intelligente des données (nettoyer, éliminer les doublons, mettre au bon format exploitable), que celles-ci proviennent des ERP, des WMS, des équipements IoT, mais aussi de sources externes telles que les prévisions météo ou les commentaires sur les réseaux sociaux. « Les données issues de la supply chain figurent parmi les plus complexes et les plus critiques pour le bon fonctionnement des entreprises. Elles sont pourtant indispensables à la construction d’une véritable intelligence des données » souligne Shiv Trisal, responsable du développement de Databricks au niveau mondial dans les secteurs de l’industrie, du transport et de l’énergie. L’autre gros avantage de la plateforme Databricks est son élasticité, c’est-à-dire sa capacité à absorber et à fiabiliser des gros volumes de données complexes. « Ce partenariat vient consolider la data fabric sur laquelle repose Maestro, accélérant notre dynamique d’innovation en intelligence artificielle et permettant des décisions plus rapides, plus intelligentes, à grande échelle » a déclaré de son côté Andrew Bell, le directeurs des Produits chez Kinaxis. (voir aussi article suivant) JLR

Shiv Trisal, responsable du développement de Databricks au niveau mondial dans les secteurs de l’industrie, du transport et de l’énergie. © Databricks

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