Prévision et technologies d'optimisation
Au cours de la dernière décennie, la prise de décision pilotée par les données en supply chain a profondément évolué. Lokad a commencé en 2008 avec un focus sur la précision des prévisions, mais la supply chain moderne ne peut pas s’arrêter à la simple prédiction. Les décisions doivent être optimisées sous incertitude. L’approche de Lokad unifie prévision et optimisation au sein d’un même pipeline, alimenté par le cloud, des paradigmes programmatiques et une exigence de performance en conditions réelles.
En 2020, Lokad s’est classé numéro 1 mondial au niveau des SKU dans la compétition M5, ce qui illustre notre obsession de la précision. Pourtant, la précision seule ne suffit pas : il faut transformer les prévisions en décisions malgré les contraintes, la volatilité de la demande et les arbitrages économiques. Lokad répond à ces défis grâce à des approches probabilistes et stochastiques intégrées dans Envision, notre langage spécifique au domaine.
Table of contents
Les générations technologiques de Lokad
Un paradigme conçu pour traiter des problèmes de planification et d'allocation de ressources combinatoires difficiles, sous incertitude.
Une manière robuste de calculer des décisions lorsque l'incertitude domine, grâce à de puissantes techniques d'optimisation stochastique.
La convergence de l'optimisation numérique et du machine learning pour produire des modèles unifiés répondant aux contraintes réelles de la supply chain.
Le passage à des prévisions assistées par l'IA à grande échelle, au-delà des approches statistiques classiques.
L'accent est mis sur les distributions complètes de la demande plutôt que sur un unique chiffre.
Une manière de mieux intégrer les contraintes supply chain en calculant des distributions plutôt que des moyennes.
Le passage des prévisions moyennes à des prévisions asymétriques mieux alignées avec l'économie du business.
Notre approche historique, désormais dépassée par des paradigmes plus puissants.
Au-delà de la prévision : pourquoi l'optimisation compte
Une prévision classique produit un unique chiffre, souvent une médiane, pour représenter la demande future. C’est utile pour l’intuition, mais insuffisant pour la décision. Une supply chain doit composer avec :
- Des contraintes de stocks : niveaux de stock, MOQ fournisseurs, délais, etc.
- Des arbitrages économiques : coûts de possession, pénalités de rupture, risques d’obsolescence.
- Des flux complexes : réseaux multi-échelons, délais incertains, multi-sourcing.
Les développements les plus récents de Lokad, comme la Descente discrète stochastique et l’Optimisation latente, répondent à ces défis en tissant directement l’incertitude dans les workflows de décision.
Comment Lokad opère en pratique
Notre équipe de Supply Chain Scientists porte l’initiative, notamment pour toute la programmation Envision.
Étape 1. Intégration des données
Nous intégrons les transactions historiques, les attributs produits, les informations fournisseurs et bien plus. Cet ensemble unifié sert de base à la prévision et à l’optimisation.
Étape 2. Modélisation probabiliste
Au lieu de renvoyer un unique point de prévision, les méthodes de Lokad estiment des probabilités sur plusieurs issues possibles. Cette prise en compte de l’incertitude est essentielle à une planification robuste.
Étape 3. Optimisation de la décision
Grâce à des paradigmes tels que l’optimisation latente ou la descente discrète stochastique, nous produisons de vraies décisions : quantités de réapprovisionnement, plannings de production ou transferts, adaptés à vos contraintes.
Étape 4. Amélioration continue
À mesure que de nouvelles données arrivent, les modèles sont recalibrés et les décisions s’ajustent automatiquement. Cette boucle de bout en bout permet aux praticiens de rester agiles.
Envision et l'approche white-box
Un langage spécifique à la supply chain
Lokad ne cache pas sa technologie derrière un moteur opaque et standardisé. Nous proposons Envision, un langage pensé pour une analytique supply chain transparente et configurable. Chaque étape du pipeline peut être inspectée et adaptée.
Ajusté à la réalité du business
Parce que les supply chains diffèrent radicalement selon les secteurs, les scripts Envision permettent à vos équipes et à nos Supply Chain Scientists d’encoder en dur les contraintes ou heuristiques propres à vos processus. Couplée aux capacités prédictives avancées de Lokad, cette approche white-box traite vos vrais problèmes au lieu de vous forcer dans un moule standard.
En conclusion, même si Python est formidable, il ne constitue pas une réponse satisfaisante à l’optimisation de la supply chain comme Envision. Construire et maintenir une application de machine learning de niveau production en Python est possible, mais le coût est élevé, et sans une véritable équipe d’ingénierie logicielle dédiée à sa maintenance, cela ne fonctionne pas en production.
Étapes suivantes
Lokad a commencé en 2008 avec une promesse simple : des prévisions précises. Aujourd’hui, nous associons ces prévisions à une optimisation robuste pour délivrer de meilleures décisions sous incertitude. Que vous soyez confronté à une planification serrée, à une demande erratique ou à des flux multi-échelons, les générations technologiques de Lokad, de la prévision quantile à l’optimisation latente, sont conçues pour y répondre.
Vous pouvez :
- Découvrir l’optimisation latente si vous faites face à des problèmes de planification difficiles.
- Explorer la descente discrète stochastique si vous voulez intégrer l’incertitude directement dans les décisions.
- Lire la programmation différentiable pour approfondir le lien entre machine learning moderne et optimisation supply chain.
- Ou nous contacter pour une démonstration personnalisée afin de voir comment Lokad peut modéliser précisément vos contraintes métier.
En définitive, prévision et optimisation vont de pair. Le rôle de Lokad est de vous faire bénéficier du meilleur des deux mondes.