Flowlity vs Imperia SCM : quel logiciel choisir en 2026 ?

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Comparer Flowlity et Imperia, c'est regarder deux des challengers les plus sérieux de la planification Supply Chain. Les deux sont construites autour de l'IA, les deux visent les entreprises de taille intermédiaire, et les deux changeront la vie d'une équipe qui planifie encore sous Excel.

La bonne question n'est donc pas de savoir laquelle fait de l'IA, mais ce qui se passe le jour où votre besoin sort du périmètre couvert. Imperia génère la brique manquante. Flowlity part d'un périmètre défini mais large (demande, approvisionnement, stocks, capacité de production, optimisation des prix et des promotions, assortiment...) et concentre son effort sur la qualité de la décision à l'intérieur. Deux partis pris cohérents, qui ne s'adressent pas aux mêmes équipes.

Imperia et Flowlity en bref

Imperia est née en 2019 à Valence, en Espagne, fondée par Álvaro Bernabé, José Tomás Carrascoso et Sergio Alemany. L'entreprise grandit vite depuis une série A de plus de 10 millions d'euros menée par Burda Principal Investments et Samaipata. Son produit, Supply Chain Planning, couvre la prévision de la demande, les achats, la planification de production et la gouvernance S&OP. Le tout s'assemble depuis une plateforme de base et une bibliothèque de fonctionnalités. L'éditeur affiche 4,7/5 sur Capterra et a lancé en février 2026 SCP Studio, qui promet de construire des fonctionnalités de planification en continu, sans passer par des projets de développement.

Flowlity a vu le jour la même année, en France, autour d'une équipe de recherche interne où plusieurs docteurs travaillent sur les modèles de prévision et d'optimisation. Pas de bibliothèque à assembler ici, mais un moteur de planification unique, de conception probabiliste : les prévisions donnent une plage de demande probable plutôt qu'un chiffre unique, les stocks de sécurité s'ajustent article par article, l'historique est corrigé de ses anomalies, et la simulation tactique permet de tester une stratégie avant de l'appliquer. Des agents IA pilotent une partie du travail de planification et Flowlity Co-planner permet de connecter la plateforme au LLM déjà utilisé par le client. La plateforme est utilisée dans plus de quarante pays, en Europe, sur le continent américain et en Asie, par des industriels, des grossistes et un nombre croissant d'enseignes de retail. Côté reconnaissance : 4,9/5 sur G2, Cool Vendor Gartner en Supply Chain en 2025, et une entrée dans la Value Matrix Nucleus Research 2026 au rang d'Accelerator. Ce rapport souligne particulièrement l'utilisabilité et la rapidité d'adoption, en plus de la dynamique d'innovation de la solution.

Fabriquer la fonctionnalité, ou calculer la décision

La bibliothèque d'Imperia couvre la demande, les achats et la production : calcul des besoins (MRP), gestion multi-entrepôts, optimisation du conteneur, budget financier. Dès qu'un besoin sort de cette liste, il passe par SCP Studio. L'utilisateur le décrit en langage naturel, et la plateforme génère l'interface, la logique de calcul et les règles associées. Le site d'Imperia le formule sans détour : « Our native AI can build anything your business needs, adapting and growing with you ». Pour une entreprise aux process atypiques, l'argument porte, et la mise en œuvre est rapide.

Flowlity ne cherche pas à fabriquer la fonctionnalité manquante, mais à calculer la bonne décision dans un périmètre déjà défini. Le moteur produit des prévisions probabilistes, dimensionne un stock de sécurité article par article, corrige l'historique des ruptures passées et démarre les nouveaux produits à partir de références comparables.

La vraie différence ne tient donc ni à l'étendue ni à la profondeur, mais à l'endroit où se situe le raisonnement. Une fonctionnalité générée restitue l'écran, l'indicateur et le workflow demandés, calculés sur les données disponibles. Un moteur probabiliste restitue un chiffre qui intègre déjà une lecture de l'incertitude : la probabilité que cette demande se réalise, la couverture qu'elle justifie, ce qu'elle immobilise en fonds de roulement. C'est précisément là que Flowlity concentre sa R&D, avec des algorithmes propriétaires de prévision et d'optimisation et une optimisation des stocks qui constituent le cœur du produit, et non une fonctionnalité de plus dans un catalogue.

La manière dont chaque éditeur décrit sa propre prévision est révélatrice. Imperia explique évaluer des milliers de stratégies de calcul pour retenir le modèle de prévision le plus fiable : une logique de meilleur ajustement, entre statistiques et machine learning, qui aboutit à sélectionner un modèle.

Flowlity affecte une probabilité à chaque scénario de demande et de délai d'approvisionnement, puis restitue un cas central encadré d'un cas bas et d'un cas haut. La couverture se chiffre alors face au risque, au lieu d'être fixée par une règle de taux de service appliquée après coup sur un chiffre unique. Les deux approches sont défendables. Elles divergent précisément là où la demande est volatile et les délais longs.

La prévision ne règle que la moitié du problème, et c'est sur l'autre moitié que l'écart se creuse. Une prévision ne devient une commande qu'après un calcul d'optimisation qui respecte simultanément toutes les contraintes d'approvisionnement : tailles de lot et quantités minimales de commande, mais aussi les contraintes ingrates, celles qui déterminent si un plan est exécutable ou non. Minimums définis au niveau d'une famille de produits, quotas fournisseurs, priorisation entre plateformes logistiques d'un réseau de distribution. Le moteur de Flowlity les traite au moment où il propose les commandes, ce qui permet de les envoyer telles quelles plutôt que de les reprendre à la main.

Reste la question de l'articulation entre les briques. Quand on assemble des capacités séparées, quelqu'un doit spécifier l'intelligence qui les relie : comment une variation de demande redimensionne les stocks de sécurité, et comment ces stocks redimensionnent les commandes. Dans un moteur intégré, l'enchaînement est natif. On ajuste une stratégie de stock en simulation tactique, et les commandes transmises à l'ERP le lendemain en tiennent déjà compte.

IA agentique : automatiser le plan, ou fabriquer l'outil

De part et d'autre, les utilisateurs se ressemblent : demand planners, supply planners, responsables Supply Chain. Ni l'une ni l'autre ne réclame une équipe de data science, ni la moindre ligne de code. Ce qui change, c'est la part du travail que le logiciel absorbe, et c'est là que les deux usages de l'IA générative divergent le plus.

Imperia oriente son IA vers le logiciel. SCP Studio transforme un besoin exprimé en écran, en indicateur ou en règle de gestion : la plateforme se remodèle autour du process.

Flowlity oriente la sienne vers le plan, et c'est aujourd'hui son principal terrain d'avance. Une couche d'automatisation maintient les politiques de stock alignées sur les conditions réelles d'exploitation et laisse tourner seul le réapprovisionnement de routine. La gestion par exception ne fait remonter que les articles qui appellent un arbitrage humain, au lieu d'imposer au planner une revue ligne à ligne. Ces agents ne dépendent d'aucun assistant conversationnel : ils s'appuient sur les algorithmes propriétaires du moteur, ce qui les distingue d'un chatbot branché sur une base de données. Flowlity Co-planner est une brique distincte et plus récente : via le Model Context Protocol, il connecte la plateforme au LLM que vos équipes utilisent déjà, pour interroger la demande, remonter les anomalies et préparer les décisions de réapprovisionnement sans rien exporter hors de l'outil, là où les données, les droits et les règles de gestion sont en place. Imperia ne publie à ce jour aucune suite d'agents équivalente.

Les deux approches allègent la charge manuelle. L'une rend l'outil plus facile à façonner. L'autre fait tourner la prévision de la demande et le réapprovisionnement en autonomie, et ne sollicite le planner que lorsqu'une situation le mérite.

Modèle tarifaire, modules et délai de déploiement

Le modèle commercial d'Imperia épouse son architecture : on démarre sur la plateforme de base, on ajoute les fonctionnalités utilisées, on paie les utilisateurs supplémentaires. L'éditeur annonce un premier module déployé en huit semaines environ. L'entrée de gamme reste accessible pour une petite structure, à condition de modéliser la suite : une facture composée d'une licence de base, de plusieurs fonctionnalités et d'un forfait utilisateurs augmente à mesure que le périmètre s'étend. La comparaison utile porte donc sur le coût total à périmètre complet, pas sur le premier palier. Le raisonnement vaut aussi pour les délais : huit semaines décrivent un module, et un programme couvrant plusieurs modules dans plusieurs pays additionne ces cycles.

Flowlity se vend comme une plateforme intégrée plutôt qu'à la fonctionnalité. L'onboarding part du modèle de données, avec un nettoyage préparé en amont et un paramétrage automatisé. Pour les équipes qui veulent démarrer léger, Flowlity Lite propose une offre plug and play : SupplyCaddy, fabricant américain d'emballages pour la restauration qui planifie environ 250 articles sur mesure, est passé en production en deux semaines. Sur la plateforme complète, la plupart des déploiements tiennent en quelques semaines à quelques mois ; chez Magotteaux, chacune des quatre entités de production a démarré en trois mois environ.

L'arbitrage est classique : acheter les capacités au fil de l'eau, ou déployer un plan connecté et disposer dès le premier jour de l'intelligence qui circule entre elles.

Secteurs, géographies et profondeur des références

C'est sur la géographie que les deux profils s'écartent le plus. Les cas clients publiés par Imperia se concentrent en Espagne : agroalimentaire, cosmétiques, maison et décoration, équipements industriels, avec Laboratorios Almond qui annonce un taux de service porté à 99 %. L'éditeur dispose de bureaux hors d'Espagne et se déploie en Europe depuis sa levée. Flowlity est utilisée dans plus de quarante pays, en Europe, sur le continent américain et en Asie. Sa base clients publiée va des industriels (Saint-Gobain, Magotteaux, Hutchinson) au négoce et à la distribution, jusqu'à un portefeuille retail en croissance avec JouéClub, Sport 2000, Ravate, Tonies et Trixie Baby. La planification de production multi-sites et multi-niveaux de nomenclature fait partie du périmètre, pas seulement le réapprovisionnement.

La question de la taille se pose autrement. Une petite entreprise mono-pays trouvera chez Imperia un point d'entrée abordable, mais ce segment n'est pas laissé vacant : Flowlity Lite a été conçue pour ce profil exactement, et SupplyCaddy y pilote 250 articles sur mesure alors même que son ERP n'était pas terminé. La vraie ligne de partage se situe ailleurs. Dès qu'un groupe planifie sur plusieurs pays et plusieurs sites, l'étendue des déploiements et la reconnaissance analyste indépendante pèsent dans la décision.

Résultats validés sur des déploiements multi-sites

Les résultats publiés par Flowlity proviennent d'opérations multi-sites et sont validés par les clients concernés. Chez Saint-Gobain, groupe industriel multi-filiales, le taux de service est passé de 95,8 % à 97,2 %, soit 97 % de disponibilité moyenne sur une trentaine de centres de distribution, avec dans le même temps 9,25 % de stocks en moins.

Magotteaux illustre l'autre versant. Ce fabricant métallurgique planifie sur les marchés européens et nord-américains, et ses stocks de sécurité étaient révisés deux fois par an, sans lien avec la prévision commerciale. Une fois l'historique et la demande réunis dans un même moteur, l'analyse a révélé une surcommande systématique de clients nord-américains que les points de commande statiques masquaient. La couverture de stock a baissé de 22 %. Au-delà de l'industrie, des références retail et distribution comme la transformation digitale de la Supply Chain de Camif étendent le même moteur à d'autres modèles. Le retail est d'ailleurs le segment qui croît le plus vite chez Flowlity, avec JouéClub, Sport 2000, Ravate et Trixie Baby sur la même plateforme. Le schéma se répète d'un déploiement à l'autre : les stocks baissent pendant que le service se maintient ou progresse, parce que la couverture est recalculée face à l'incertitude réelle au lieu d'être figée par une règle.

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Tableau comparatif Flowlity vs Imperia

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Quelle plateforme pour quelle entreprise, et que tester

La question n'est pas tant la taille de l'entreprise que la manière dont l'équipe veut travailler.

Une équipe qui souhaite façonner son outil elle-même, écran par écran, indicateur par indicateur, et qui accepte de spécifier la logique derrière chaque brique, trouvera chez Imperia une réponse cohérente et bien construite, particulièrement en Espagne où l'éditeur est le plus implanté.

Une équipe qui veut une planification probabiliste prête à l'emploi, où la stratégie, le plan et l'exécution avancent ensemble sans être recâblés à la main, se retrouvera plutôt chez Flowlity. Du site unique au réseau multi-pays, avec Flowlity Lite pour les organisations qui veulent démarrer sans attendre.

Quel que soit le sens dans lequel penche votre short list, un test tranche mieux que n'importe quelle démonstration commerciale. Prenez un article réel, à demande volatile et délai long, et demandez à chaque éditeur de montrer sur vos propres données comment la couverture recommandée évolue quand la demande change, pourquoi elle évolue, et ce que cela coûte en fonds de roulement. Un tableau de bord généré répondra à la première question, un moteur probabiliste aussi. C'est sur les deux suivantes que les architectures se révèlent.

Fabriquer soi-même, ou s'appuyer sur un moteur

Flowlity vs Imperia n'oppose pas un leader à un imitateur, mais deux philosophies. D'un côté l'assemblage : Imperia étend son périmètre à la demande, et tout ce qui manque se génère. De l'autre l'intégration : Flowlity recalcule le risque en continu, avec des algorithmes développés en interne, et porte la stratégie jusqu'à l'exécution grâce à des agents qui absorbent la routine.

Si votre priorité est de modeler l'outil à votre image, Imperia mérite sa place dans la short list. Si elle est d'obtenir un plan fiable sur plusieurs sites et plusieurs pays sans avoir à spécifier l'intelligence qui relie les briques, Flowlity part avec une longueur d'avance, et une reconnaissance analyste indépendante pour l'attester.