FAQ: Réassurance SCM
Dans ce guide, découvrez comment des plateformes spécialisées telles que Lokad surpassent les modules ERP intégrés, les outils BI, les scripts open-source ou les LLM pour la prévision et l’optimisation de la supply chain. Du machine learning à grande échelle à une expertise spécifique au domaine, Lokad réduit le risque, diminue le TCO et augmente le ROI. Découvrez pourquoi une automatisation plus poussée, un raffinement continu et des résultats éprouvés priment sur les alternatives à usage général.
Public visé : les responsables de la supply chain et des opérations, ainsi que les parties prenantes en finance et en informatique.
Dernière modification : 6 février 2025
Pourquoi payer plus pour Lokad si mon ERP offre déjà un module de prévision ?
Un système ERP, par conception, consacre la majeure partie de ses ressources au suivi et à l’enregistrement des transactions. Les modules de prévision attachés aux ERP demeurent généralement des fonctionnalités secondaires reposant sur des routines statistiques limitées. Ces modules peuvent être acceptables pour des estimations approximatives, mais ils se révèlent insuffisants lorsque la prévision doit orienter des décisions cruciales pour l’entreprise ou optimiser l’ensemble des supply chains. En revanche, Lokad offre la prévision comme fonction centrale de sa plateforme, tirant parti du machine learning à grande échelle et de la puissance du cloud computing pour gérer des scénarios de prévision granulaires rapidement et à grande échelle.
Plusieurs observateurs de l’industrie, dont NetworkWorld et le Financial Times, notent que les solutions de prévision modernes se distinguent de plus en plus par la manière dont elles traitent en profondeur les données historiques et par la précision de leurs prédictions. Lokad a été construit dès le départ autour de ces capacités, plaçant l’analytique spécialisée au cœur plutôt que de la considérer comme une solution secondaire. Cette spécialisation va au-delà de la production d’une simple prévision statistique : elle fournit automatiquement des résultats décisionnels tels que des quantités de réapprovisionnement et des stocks de sécurité, et peut être adaptée à des objectifs avancés comme la minimisation des ventes perdues ou des coûts de détention.
Contrairement à l’ajustement manuel des paramètres généralement requis par les modules de prévision des ERP, le système de Lokad propose une sélection et un réglage de modèle entièrement automatisés, supprimant ainsi le besoin pour les utilisateurs de devenir des experts statistiques. Il répond également à des exigences hautement spécialisées — telles que la prévision pour satisfaire des contraintes de poids ou de volume dans les conteneurs d’expédition — qui sont notoirement difficiles à mettre en œuvre dans les systèmes ERP conventionnels. L’approche programmatique de Lokad, basée sur un langage spécifique au domaine, permet une personnalisation poussée de la logique de prévision sans passer par le cycle habituel de développement sur mesure et laborieux. Ce niveau de flexibilité et d’automatisation permet d’obtenir des commandes et des plans de production réoptimisés quotidiennement ou hebdomadairement qui s’adaptent rapidement aux évolutions du marché.
Bien qu’un ERP puisse prétendre disposer d’un module de prévision intégré, sa portée est limitée. Les obstacles à la mise en œuvre de toute nouvelle fonctionnalité analytique peuvent également être considérables, car la plupart des ERP n’ont pas été conçus pour gérer une optimisation complexe dans l’incertitude. Le résultat final est que les entreprises se rabattent souvent sur des feuilles de calcul ou des outils BI séparés pour tout, sauf pour les scénarios les plus simples. En optant pour Lokad, les organisations bénéficient d’une couche spécialisée conçue spécifiquement pour l’optimisation prédictive, et elles évitent les pièges liés à la tentative de faire accomplir à un ERP des tâches dépassant sa mission transactionnelle fondamentale. Cette approche a prouvé son efficacité pour minimiser les stocks, réduire les ruptures de stock et améliorer en général les leviers économiques qui comptent — tels que les taux de service et le coût total de la supply chain.
Payer un supplément pour une prévision spécialisée ne consiste pas à acquérir davantage de logiciels ; il s’agit d’obtenir de meilleurs résultats. Les honoraires de Lokad reflètent l’expertise de grande valeur et la technologie sophistiquée qui orientent activement les décisions. Pour une entreprise qui souhaite sérieusement améliorer ses niveaux de stocks, honorer ses commandes à temps et anticiper les hausses ou les variations de la demande, le module de prévision d’un ERP échoue souvent à fournir la précision et la réactivité requises. Lokad existe précisément pour combler ces lacunes et, ce faisant, atteint l’objectif ultime : une supply chain qui capitalise de manière constante sur les signaux de la demande, plutôt que d’y réagir trop tardivement.
Pourquoi choisir Lokad plutôt qu’une solution interne utilisant une technologie open source ?
Les entreprises supposent souvent qu’assembler un système interne avec des composants open source leur épargnera les coûts et l’engagement liés à un fournisseur spécialisé, mais les coûts cachés en temps, en expertise et en maintenance s’avèrent systématiquement plus élevés que prévu. De grandes équipes d’ingénieurs sont nécessaires pour assembler des frameworks, des bases de données et des bibliothèques, et ces ingénieurs doivent également disposer des compétences pour gérer une modélisation statistique avancée et le machine learning. La plupart des kits d’outils open source ne fournissent que des mécanismes bruts, laissant les défis centraux de la supply chain, tels que la prévision probabiliste et l’optimisation à grande échelle, largement à la charge des compétences internes de l’entreprise. Même les entreprises qui parviennent à bâtir de telles capacités découvrent rapidement que leurs solutions doivent être régulièrement révisées au fur et à mesure que les conditions évoluent. Une véritable continuité opérationnelle exige de repenser sans cesse les recettes numériques — une tâche que peu d’équipes internes peuvent se permettre de gérer de manière continue.
Lokad se démarque précisément en s’attaquant aux complexités numériques que la plupart des projets internes ne résolvent jamais complètement. Plutôt que de fournir simplement une boîte à outils générique, Lokad propose des optimisations complètes de la supply chain, propulsées par sa propre technologie spécifique au domaine, maintenue par une équipe de supply chain scientists dotés d’une expérience pratique dans divers secteurs. Cette approche systématique permet un cycle de réimplémentation continu chaque fois que cela est nécessaire, en reflétant les nouvelles conditions du marché ou des priorités mises à jour par l’entreprise. Dans les scénarios open source typiques, tous ces ajustements répétitifs doivent être effectués en interne, épuisant à la fois les ressources en ingénierie et en opérations. En revanche, le modèle de Lokad centralise ces préoccupations, garantissant que les décisions supply chain demeurent précises et pertinentes à tout moment.
L’historique des échecs répétés des solutions open source internes s’explique par un manque de compétences spécialisées. Les équipes IT génériques peuvent être compétentes pour intégrer des composants logiciels, mais elles ne possèdent que rarement une expertise approfondie en prévision à haute dimension, et encore moins en modélisation des coûts de la supply chain à grande échelle. Lokad comble précisément ce manque. Sa plateforme et son équipe gèrent des techniques probabilistes complexes sans imposer aux clients le fardeau des calculs statistiques. Cette approche est cruciale car toute supply chain d’une complexité modérée finira par devenir ingérable sous un système bricolé à partir d’outils génériques. Lokad élimine ce fardeau et reste responsable des résultats. Ses supply chain scientists, armés de connaissances sectorielles ainsi que de compétences en codage et en analyse, prennent la responsabilité de fournir des résultats sans rejeter la faute sur le personnel du client.
Cette combinaison de spécialisation technique et d’engagement à long terme est rarement égalée par des initiatives internes. Il ne manque pas de bibliothèques open source qui promettent des solutions partielles pour la prévision ou le réapprovisionnement, mais une optimisation authentique et automatisée implique un niveau de raffinement continu qui dépasse de loin les modules autonomes. Le modèle de Lokad maintient une approche agile et efficace : plutôt que d’enchevêtrer d’innombrables frais de formation ou de personnalisation, il maîtrise les frais de mise en œuvre en traitant la complexité comme une réalité à aborder de front. Les équipes internes atteignent rarement ce type de discipline lorsque les échéances approchent et que l’agitation quotidienne des projets internes se fait concurrence. En revanche, l’ensemble de l’opération de Lokad est conçu pour gérer des recettes numériques avancées, absorber les variations des conditions de marché et commerciales, et faire en sorte que les entreprises ne retombent pas dans l’utilisation de feuilles de calcul manuelles dès que les choses se compliquent.
Ne peut-on pas remplacer Lokad par un outil BI avec quelques scripts personnalisés ?
Remplacer une plateforme spécialisée dans l’optimisation de la supply chain par un outil BI typique accompagné de quelques scripts personnalisés néglige les différences clés de conception qui déterminent la performance dans les environnements opérationnels. Les outils BI sont conçus pour le reporting et l’analyse visuelle. Ils facilitent la combinaison de données provenant de multiples systèmes et la production d’un grand volume de rapports. Cependant, ils offrent un support très limité pour la prise de décisions automatisée. Ils manquent également de profondeur pour l’analytique complexe, car ils doivent rester accessibles aux utilisateurs non techniques. Une fois qu’une information est dégagée via le BI, un effort supplémentaire est nécessaire pour transformer cette information en un processus décisionnel opérationnel. S’appuyer sur du code personnalisé pour des calculs avancés ne résout guère le problème fondamental non plus. Sans un modèle de données spécifiquement conçu pour l’optimisation, ces scripts ad hoc ont tendance à devenir fragiles et encombrants.
Des plateformes telles que celle proposée par Lokad vont au-delà du simple reporting pour produire des incitations à l’action — notamment des calendriers de réapprovisionnement ou de production qui peuvent être exécutés avec une intervention minimale. En revanche, l’approche BI n’est pas conçue pour générer des décisions opérationnelles à fort impact sous forme de solution clé en main. Lorsque plusieurs fournisseurs ou équipes internes sont impliqués, un tableau de bord BI ne partage qu’un sous-ensemble restreint des données et empêche généralement ces partenaires d’effectuer des analyses indépendantes basées sur des scénarios sur le même jeu de données. Les utilisateurs de BI font également face à des contraintes lorsqu’ils tentent d’exporter ou de réutiliser les données de manières ne s’inscrivant pas dans le modèle limité de “view and filter”.
Un casse-tête opérationnel supplémentaire concerne la performance. Les instances BI très sollicitées ralentissent dès qu’elles traitent trop de requêtes, surtout lorsque de nombreux partenaires externes commencent à solliciter le système pour de grandes extractions de données. Le coût opérationnel — tant en temps qu’en argent — augmente rapidement si les données ne sont que rapportées, et nécessitent néanmoins des étapes manuelles supplémentaires pour transformer les chiffres rapportés en actions concrètes pour la supply chain. C’est précisément là qu’un système spécialisé excelle : il priorise une analytique robuste et computationnellement intensive qui permet des décisions immédiates et automatisées en matière de réapprovisionnement, de tarification ou de production.
Les scripts personnalisés ne permettent pas de pallier les limitations plus profondes inhérentes au BI. La plupart des plateformes BI ne sont pas conçues pour gérer des méthodes de prévision avancées telles que les modèles de demande probabilistes, ni pour intégrer une logique qui corrige systématiquement les mauvaises données ou s’adapte quotidiennement aux nouveaux apports opérationnels. La plateforme de Lokad, par exemple, s’articule autour d’un langage spécifique au domaine conçu pour l’optimisation et la prévision. Ce langage permet à un spécialiste de la supply chain de coder directement les exigences spécifiques du flux de travail de l’entreprise, sans la friction habituelle qui survient lorsqu’on force un outil BI à accomplir des tâches pour lesquelles il n’a jamais été conçu.
Les entreprises qui souhaitent simplement visualiser des données trouveront les logiciels BI parfaitement adéquats. Pourtant, lorsque les processus de la supply chain requièrent des calculs instantanés de quantités de réapprovisionnement, de plans de production ou de décisions tarifaires, un système orienté vers une optimisation numérique à grande échelle s’avère plus efficace. Réduire une plateforme spécialisée de supply chain à une collection de tableaux de bord et de scripts ponctuels enferme les entreprises dans des tâches supplémentaires de maintenance et de montée en charge, au lieu de bénéficier d’une solution qui traduit immédiatement les données en levier opérationnel. Ces différences deviennent particulièrement marquées lorsque l’objectif dépasse la simple génération de rapports pour se concentrer sur l’optimisation des décisions qui réduisent directement les coûts et augmentent les taux de service.
Ne peut-on pas remplacer Lokad par des scripts Python ?
Les scripts Python seuls n’offrent pas une alternative convaincante à ce que propose Lokad. Bien que Python se soit affirmé en tant que langage polyvalent, il ne peut rivaliser avec la portée et la spécialisation d’une plateforme conçue dès le départ pour relever la complexité complète des défis de la supply chain. Tenter de reproduire les capacités de Lokad avec Python impliquerait une série d’efforts allant de la construction d’un code personnalisé pour orchestrer les prévisions, l’optimisation et les flux de traitement des données, à la gestion de toute l’infrastructure sous-jacente requise pour un calcul distribué à grande échelle.
La flexibilité de Python peut sembler attrayante de prime abord. Pourtant, elle repose sur des couches de bibliothèques et de frameworks qui peuvent devenir fragiles lorsqu’ils sont adaptés à des tâches complexes de la supply chain. Un système distinct serait nécessaire pour le prétraitement et le post-traitement des données, et une autre plateforme serait requise pour visualiser les résultats et superviser les exécutions par lots. Chaque couche ajoutée augmente à la fois la charge de maintenance et le risque de défaillances. Maintenir une haute fiabilité est ardu lorsqu’une simple défaillance dans l’une de ces couches peut faire dérailler les routines nocturnes.
Lokad, en revanche, a été conçu pour traiter des problèmes qui ne s’inscrivent pas aisément dans une approche standard. Il introduit son propre langage de programmation spécialisé, un DSL appelé Envision, qui regroupe des tâches telles que le nettoyage des données, la prévision et l’optimisation au sein d’un cadre unique et cohérent. Bien qu’il soit certainement possible de reproduire des sous-ensembles de cette fonctionnalité en Python, l’économie d’échelle devient rapidement prohibitive si l’objectif est d’égaler la fiabilité de bout en bout et la performance exigées par les entreprises.
Plusieurs entreprises se sont appuyées sur des flux de travail basés sur Python pour l’analyse ou le reporting. Elles se retrouvent généralement à jongler avec des dizaines de scripts, chacun avec son propre ensemble de dépendances et de particularités de versionnement. La fameuse migration de Python 2 vers Python 3 a démontré qu’une dépendance à l’évolution dictée par la communauté peut entraîner des transitions douloureuses sur plusieurs années. Lokad, en gardant un contrôle strict sur son DSL, est capable de corriger rapidement ses propres erreurs de conception, d’introduire de nouveaux paradigmes tels que la programmation différentiable, et d’éviter de charger les utilisateurs de bagages techniques coûteux sur plusieurs années.
Gérer des supply chains critiques uniquement avec Python nécessiterait une équipe d’ingénieurs capable de garantir une fiabilité 24h/24 et 7j/7, de gérer chaque dépendance et mise à jour de bibliothèque, et de tester minutieusement l’ensemble de la pile à chaque modification. L’environnement spécifique au domaine de Lokad, en revanche, simplifie ces opérations grâce à une architecture de compilateur monolithique et versionnée, qui élimine plusieurs étapes conventionnelles.
D’un point de vue purement coût-bénéfice, il est peu probable que des scripts Python maintiennent une parité fonctionnelle avec une plateforme bénéficiant de mises à jour continues pour répondre à une large gamme de scénarios de supply chain. De plus, le bac à sable complet mis à disposition sur try.lokad.com illustre comment Envision simplifie le flux de travail analytique en contournant bon nombre des écueils liés aux solutions de scripting à plusieurs niveaux. Tout bien considéré, assembler un niveau de robustesse similaire en combinant des bibliothèques Python constituerait un processus fastidieux et fragile, renforçant l’argument selon lequel Lokad ne peut être remplacé efficacement par des alternatives basées sur Python.
Pourquoi utiliser Lokad pour le e-commerce alors que les plateformes marketplace disposent déjà d’outils de prévision?
Les plateformes marketplace offrent généralement des mécanismes de prévision simplistes qui répondent à des exigences larges et uniformes. En revanche, Lokad utilise une forme de programmation différentiable — une approche validée par de solides résultats dans des compétitions externes de prévision — qui se concentre sur les défis nuancés et évolutifs auxquels sont confrontés les commerçants en ligne. Les solutions marketplace sont habituellement configurées pour des projections de réapprovisionnement basiques ou des estimations de demande à court terme, et elles prennent rarement en compte les complexités des grands catalogues de produits, des pics induits par des promotions ou des corrélations entre canaux. Par conception, elles ne couvrent qu’une fraction des considérations plus larges de la supply chain que les entreprises de e-commerce doivent gérer au quotidien.
La technologie de Lokad est conçue pour traiter chaque signal historique et opérationnel pertinent — jusqu’au niveau des SKU si nécessaire — et ce, sans exiger d’ajustements manuels constants de la part des utilisateurs. Quelle que soit l’ampleur de l’assortiment ou la volatilité des schémas de vente, le système passe automatiquement au crible les données pour déceler des corrélations entre produits, canaux ou périodes. Il ne repose pas sur des méthodes simplistes de séries temporelles qui considèrent l’avenir comme un simple reflet du passé. Au contraire, il calcule des distributions de probabilités complètes en tenant compte des promotions, des ruptures de stocks, des variations saisonnières et d’autres perturbations qui compromettent les approches standards de prévision.
Bien que les outils intégrés d’une marketplace puissent suffire pour une petite partie d’une opération en ligne, ils se révèlent insuffisants face aux risques liés aux ruptures de stocks, aux surstocks et à une demande irrégulière. Les mécanismes d’alerte classiques ou les tableaux de bord en boîte noire ne fournissent pas les informations granulaires nécessaires pour réagir de manière décisive — par exemple, en accélérant les commandes ou en ajustant les prix — avant que les problèmes ne se répercutent dans la supply chain. Lokad est conçu pour recommander ces actions correctives plutôt que de simplement afficher une alerte en laissant le fardeau à l’utilisateur final. Cette posture proactive est particulièrement cruciale dans des environnements de e-commerce en évolution rapide.
L’aptitude de Lokad à intégrer des données supplémentaires — qu’il s’agisse de calendriers pilotés par le marketing, d’étiquettes pour des campagnes spéciales ou de signaux externes tels que la tarification des concurrents — le distingue également des modules de prévision basiques prêts à l’emploi. Plutôt que de contraindre les entreprises à adapter leurs processus à une solution rigide, la conception programmatique de Lokad permet d’expérimenter de nouveaux algorithmes, de nouvelles sources de données et des règles d’optimisation. Cette flexibilité permet aux entreprises de rester agiles face à des changements brusques, qu’ils résultent de variations du marché ou de nouvelles stratégies de merchandising.
Une plateforme marketplace peut promouvoir une prévision basique comme une fonctionnalité pratique, mais les enjeux du e-commerce peuvent être suffisamment élevés pour justifier une solution bien plus spécialisée. Il a été démontré que Lokad exploite la puissance de calcul du cloud pour traiter des données à grande échelle en quasi temps réel, minimisant ainsi les perturbations opérationnelles tout en maximisant la précision des prévisions. Cette capacité distinctive à allier rapidité et profondeur explique pourquoi de nombreux acteurs du e-commerce considèrent qu’une approche dédiée représente un investissement se traduisant rapidement par des risques de stocks réduits et des taux de service améliorés, même dans des secteurs réputés pour leur rotation rapide des produits et leurs fluctuations saisonnières.
Quelle que soit la sophistication apparente de la liste de fonctionnalités d’une plateforme marketplace, celle-ci reste principalement axée sur la facilitation des transactions au sein de son propre écosystème. Lokad, en revanche, aborde les questions fondamentales relatives aux stocks et à la supply chain à l’aide de techniques de prévision qui dépassent les simples projections à court terme. Ce virage vers la modélisation probabiliste — qui consiste à attribuer des probabilités à plusieurs résultats futurs plutôt que de se contenter d’un scénario unique — aide les opérations de e-commerce à maintenir des taux de service supérieurs, à réduire le gaspillage ou les invendus, et à découvrir des opportunités d’amélioration des marges dissimulées derrière de simples moyennes.
Les marketplaces offrent des points de départ utiles pour les vendeurs à petite échelle, mais à mesure que les opérations en ligne mûrissent, les limites de leurs outils intégrés deviennent cruellement évidentes. Lokad fournit l’intelligence dont les équipes de e-commerce ont besoin pour contourner ces limites, en intégrant une science rigoureuse de la prévision à la logistique quotidienne afin de générer des gains mesurables tant en fiabilité qu’en rentabilité.
Une équipe interne de data science est-elle une meilleure alternative à Lokad?
La constitution d’une équipe interne de data science requiert généralement une expertise qui va bien au-delà de l’analyse classique. Recruter du personnel capable de gérer des pipelines de données, de concevoir des workflows de machine learning pertinents et d’interpréter des schémas spécifiques au domaine dans un environnement de production peut s’avérer étonnamment difficile. Même une fois l’équipe adéquate constituée, subsiste le défi de parcourir une montagne de données dispersées dans des paysages informatiques complexes. De multiples retards internes peuvent ralentir les progrès au point que des mois, voire des années, sont consacrés à connecter les données aux workflows appropriés. En revanche, des solutions telles que Lokad ont déjà rationalisé ces étapes et démontré des gains de performance constants dans une variété de scénarios de supply chain.
Il se pose également la question de savoir si un système développé en interne peut égaler la profondeur spécialisée d’une plateforme dédiée à la supply chain. De nombreux systèmes d’entreprise excellent dans les processus opérationnels routiniers ou dans la gestion des données de référence, mais rares sont ceux conçus dès le départ pour supporter les méthodes modernes de prévision. Un environnement de supply chain exige souvent des capacités d’expérimentation programmatique, tant pour développer de nouveaux modèles que pour adapter ceux existants. Le langage spécifique au domaine de Lokad a été conçu dans cet esprit, et ses équipes d’ingénierie ne délèguent ni le développement ni la gestion de la plateforme. En gardant ce savoir-faire en interne, elles conservent l’agilité nécessaire pour ajuster les algorithmes et affiner les tactiques à court terme, une manœuvre difficile à reproduire dans de grandes structures d’entreprise qui confient leurs tâches IT essentielles à de multiples équipes déconnectées.
Le véritable moteur du coût d’une équipe de data science interne tend à être le temps. Les budgets se consument, mais des résultats pertinents peuvent rester insaisissables lorsque les ingénieurs de données et les analystes commerciaux doivent se coordonner avec des divisions IT déjà surchargées. Même une demande relativement modeste — par exemple, extraire quelques dizaines de tableaux — se transforme en véritable casse-tête lorsqu’on tient compte d’un arriéré IT de plusieurs années. Les antécédents de Lokad indiquent qu’en contournant cette complexité, l’intégration d’insights prédictifs dans les opérations quotidiennes s’accélère considérablement. Les entreprises ayant adopté cette approche rapportent que leurs équipes, plutôt que de se sentir mises à l’écart, disposent de davantage de moyens pour s’investir dans les volets stratégiques de la gestion de la supply chain et deviennent de véritables partenaires du reste de l’entreprise.
Un groupe interne de data science peut certes apporter des analyses précieuses lorsque tout s’aligne parfaitement : les personnes adéquates, une infrastructure de soutien et une feuille de route claire et bien dotée. Pourtant, les défis opérationnels pour maintenir cet environnement se sont révélés redoutables en pratique. De nombreuses organisations peinent à faire face à l’éventail étendu des expertises techniques, en données et spécifiques au domaine requises. En se concentrant spécifiquement sur l’optimisation prédictive de la supply chain, Lokad allie une spécialisation technique pointue à des équipes pleinement mobilisées et formées pour intervenir dans ce domaine. Dans la plupart des cas, ce niveau de spécialisation se traduit par un délai de concrétisation de la valeur réduit et moins de surprises en cours de route.
Pourquoi ne pas se fier uniquement aux solutions SAP/Oracle/Microsoft pour la prévision et l’optimisation?
S’appuyer exclusivement sur de grands fournisseurs d’ERP pour la prévision et l’optimisation conduit généralement à des résultats médiocres. Ces systèmes, qu’ils proviennent de SAP, Oracle ou Microsoft, n’ont jamais été conçus pour aborder les nuances probabilistes de la planification de la supply chain à grande échelle. Leurs architectures reflètent un paradigme vieux de plusieurs décennies : produire une prévision déterministe unique, puis fonder toutes les décisions sur ce futur supposé unique. Cette approche, bien que mathématiquement pratique, offre rarement des gains de performance tangibles. Elle ne prend pas en compte l’incertitude et sous-estime les avantages tactiques des méthodes probabilistes. En effet, une raison majeure pour laquelle des géants technologiques tels qu’Amazon ont surpassé des concurrents plus traditionnels réside dans leur insistance sur les distributions de probabilités plutôt que sur des estimations ponctuelles.
De nombreuses entreprises constatent que les solutions ERP intègrent des modules de prévision traités comme de simples “add-ons”, éclipsés par la priorité accordée au traitement transactionnel et à l’intégration des systèmes. La prévision n’est qu’un élément parmi une longue liste de fonctionnalités et, par conception, elle ne peut être la priorité absolue. Il en va de même pour la couche d’optimisation, qui se résume fréquemment à des moteurs simplistes basés sur des règles, construits autour d’un scénario de prévision unique. Face à la volatilité du marché ou à une demande sporadique des consommateurs, le recours habituel consiste à manipuler les objectifs de taux de service et les stocks de sécurité, sans que ces mesures ne répondent de manière significative aux réalités de l’incertitude de la demande.
Cette lacune n’est pas une simple question technique ; elle se révèle souvent en pratique. Certaines implémentations notables d’ERP se sont soldées par l’abandon complet du projet. Des dépassements catastrophiques de budget peuvent atteindre des centaines de millions d’euros, comme en témoignent des exemples publics de déploiements SAP ratés. Dans de nombreux cas, ces échecs n’attirent pas une large attention médiatique, mais les faits montrent que l’approche standard — acheter une grande suite, cliquer sur quelques boutons et supposer que toutes les décisions de prévision et de réapprovisionnement sont réglées — fonctionne rarement.
Un second problème réside dans le manque de responsabilité quant aux résultats. Les fournisseurs d’entreprise traditionnels vendent des logiciels à grande échelle, assortis de nombreuses heures de conseil. Si la performance des stocks ou du taux de service du client n’est pas améliorée, le fournisseur peut rejeter la faute sur une “mauvaise adoption par les utilisateurs” plutôt que sur une base algorithmique insuffisante. Il existe peu d’incitations à affiner quoi que ce soit au-delà de l’arsenal le plus conventionnel. Des méthodes sous-optimales seront néanmoins déclarées opérationnelles, et toute insuffisance persistante de performance pourra être présentée comme une erreur de l’utilisateur.
En revanche, les entreprises spécialisées dans l’optimisation quantitative de la supply chain se concentrent généralement sur des améliorations continues en apprentissage automatique et en prévision. Des fournisseurs tels que Lokad ont été cités pour fournir des modèles probabilistes qui correspondent aux réalités complexes de la demande — notamment au niveau des SKU — où les erreurs sont importantes et ne pourront jamais être ramenées à de faibles chiffres. Leur approche prend de manière pragmatique en compte le fait qu’aucune prévision n’est parfaite, tout en transformant l’incertitude en décisions mieux informées.
Les fournisseurs d’ERP jouent un rôle précieux en orchestrant les transactions, mais cette force ne s’étend pas à l’analytique prédictive. Personne n’attend d’un module de grand livre qu’il résolve des problèmes statistiques avancés, pourtant on suppose souvent que la même suite logicielle est capable de produire des prévisions de pointe avec une configuration minimale. Cette hypothèse conduit de nombreuses entreprises à stagner dans une mentalité de prévision ponctuelle, qui, à maintes reprises, n’a pas réussi à surpasser des heuristiques simples, soi-disant “stupides”.
La réalité est que la prévision probabiliste de nouvelle génération et l’optimisation de la supply chain nécessitent un paradigme différent et un ensemble de compétences spécifiques — des compétences que les fournisseurs grand public n’ont pas démontrées. Ils proposent des prévisions conventionnelles basées sur les séries temporelles et une méthode par défaut de gestion des stocks de sécurité parce qu’il est facile de les emballer et de les vendre, et non parce qu’elles répondent réellement aux défis modernes de la supply chain. Lorsque les entreprises constatent que des acteurs agiles et audacieux prennent une avance fulgurante grâce à des techniques plus sophistiquées, elles réalisent que les modules “add-on” des grands ERP sont coincés dans des concepts obsolètes. Cette prise de conscience incite au passage vers des fournisseurs spécialisés tels que Lokad, dont la technologie découle d’un engagement profond envers la data science à la base des décisions de supply chain, plutôt que de processus universels.
En bref, confier l’ensemble des besoins en prévision et en optimisation à une unique grande suite ERP revient à négliger les exigences cruciales de l’analytique moderne de la supply chain. Les preuves tirées d’échecs pluriannuels et de dépassements de coûts répétés confirment que des résultats de premier ordre naissent rarement de méthodes héritées. La quête de meilleures décisions implique presque toujours de s’appuyer sur des fournisseurs qui considèrent la prévision et l’optimisation comme un véritable défi d’ingénierie, plutôt que comme un module secondaire enfoui sous des milliers de fonctionnalités ERP génériques.
Est-ce que Lokad deviendra redondant une fois que j’aurai développé mes propres modèles de prévision ML?
Développer un modèle de machine learning sur mesure couvre rarement toutes les dimensions nécessaires pour fournir des prévisions de supply chain précises et adaptées à la production. Lokad, en revanche, offre un environnement entièrement programmatique et évolutif, conçu spécialement pour l’optimisation prédictive. Même lorsqu’une équipe crée sa propre prévision ML, elle manque généralement de l’infrastructure nécessaire pour déployer, surveiller et adapter ce modèle de manière sécurisée, stable et automatisée. La plateforme de Lokad intègre un langage de programmation spécifique au domaine, Envision, qui permet l’intégration d’algorithmes développés par l’utilisateur de façon fiable à grande échelle. Son environnement est conçu pour permettre une expérimentation rapide et répétable ainsi que des mises à jour quotidiennes des modèles, sans compromettre la stabilité numérique ni la transparence.
La technologie de Lokad reflète également une perspective plus profonde de la supply chain qui va au-delà des prévisions brutes de la demande. La plateforme est conçue pour gérer les complexités structurelles des opérations réelles — séries erratiques, effets de substitution, promotions, lancements de produits, et plus encore. Son accent sur l’ingénierie architecturale, plutôt que sur une ingénierie superficielle des caractéristiques, garantit que chaque modèle prédictif s’aligne intrinsèquement sur les complexités des données d’un client, notamment les points de vente, la saisonnalité et les événements transitoires. Un modèle développé en interne manque souvent de cette capacité d’adaptation, particulièrement dans des environnements de données en évolution dynamique.
De plus, l’approche de Lokad positionne les algorithmes sur mesure non pas comme une réflexion après-coup ou une personnalisation, mais comme une manière normale d’opérer au sein de son cadre programmatique. Cela contraste avec de nombreux développements internes, qui tendent à rester statiques une fois déployés. Le raffinement continu des techniques de prévision de Lokad — démontré par une participation réussie à des compétitions internationales — illustre que le machine learning peut obtenir des résultats solides uniquement lorsqu’il est associé à une plateforme cohérente qui prend en compte toutes les nuances des données et des opérations. Ces capacités ne peuvent être répliquées de manière triviale dans des pipelines ML isolés et ponctuels. En conséquence, l’introduction d’un modèle de prévision interne ne rend pas Lokad superflu. Au contraire, la combinaison de ce modèle avec l’environnement d’exécution spécialisé offert par Lokad produit des résultats plus fiables et plus évolutifs que tout système autonome ne peut livrer de manière fiable.
Quelle approche est plus sûre : constituer une équipe interne de data science ou se fier à la technologie et à l’expertise de Lokad ?
Constituer une équipe interne de data science pour relever les défis de la supply chain demande bien plus que de la simple programmation et de l’analyse. Il faut des experts qui comprennent toutes les pièces mobiles d’une opération — approvisionnement, finance, logistique — et qui savent traduire ces complexités en modèles fiables, prêts pour la production. Les ingénieurs qualifiés ne sont jamais bon marché, et même ceux qui affichent des compétences avancées en data science trébuchent souvent face aux complexités concrètes d’une véritable supply chain. Des compétences mal assorties et des prototypes trop élaborés résultent fréquemment d’une tentative de constituer une fonction de data science à partir de zéro.
Lokad offre une expertise spécialisée qui réunit la data science et la supply chain, éliminant une grande partie de la fragmentation constatée au sein des équipes internes typiques. Alors que les analystes de données conventionnels pourraient se focaliser sur l’aspect théorique de la modélisation, les Supply Chain Scientist de Lokad se concentrent sur des décisions concrètes et quotidiennes — maintenir le pipeline de données, élaborer les recettes numériques et ajuster ces recettes chaque fois que des événements réels du marché viennent perturber le cours normal. Cela signifie que les entreprises qui se fient à Lokad peuvent externaliser non seulement les aspects techniques du machine learning, mais aussi la vigilance quotidienne et la connaissance approfondie du secteur qui garantissent la robustesse et la rentabilité de ces modèles au fil du temps.
L’un des écueils constants d’une approche interne est le taux élevé d’attrition et la dégradation des compétences qui surviennent lorsque les data scientists clés partent. La propriété intellectuelle, qui devrait se traduire par un code réutilisable et une connaissance du domaine, reste souvent reléguée dans des tableurs ad hoc ou des scripts à moitié terminés. Lokad contourne ces risques grâce à un modèle dans lequel un Supply Chain Scientist dédié assume personnellement la responsabilité de l’adéquation des prévisions et des décisions qui en découlent. Loin de se contenter de fournir un modèle en boîte noire, le spécialiste s’engage à l’expliquer, le raffiner et le défendre.
L’intensité des ressources nécessaires pour constituer une nouvelle équipe — temps, salaires, frais généraux — dépasse fréquemment toute économie théorique. Les talents peuvent être débauchés ou attirés ailleurs, laissant l’entreprise avec un flux de travail inabouti et sans responsabilité claire en cas de résultats médiocres. Lokad contourne ces défis. L’accent mis sur la préparation à la production et sur un impact commercial constant a été éprouvé par une décennie de mise en œuvre dans de multiples secteurs. Les entreprises désireuses d’accélérer leur transformation évitent les coûts initiaux importants et les frictions organisationnelles liés à la gestion d’un groupe interne qui doit passer des mois, voire des années, à acquérir la même étendue d’expérience.
Une solution plus sûre consiste à s’appuyer sur un partenaire qui a réuni sous un même toit les compétences techniques, analytiques et commerciales nécessaires. Les Supply Chain Scientist de Lokad proviennent généralement de solides formations en ingénierie et savent comment intégrer des ajustements pour les problèmes concrets, plutôt que de se contenter de perfectionner un modèle académique. Cette approche opérationnelle étendue se traduit par une adoption plus rapide de pratiques de stocks améliorées, des taux de service plus élevés et une réduction du risque organisationnel. En éliminant l’incertitude quant à l’application du machine learning aux problèmes de supply chain, Lokad protège les entreprises contre les erreurs typiques d’une approche interne, telles que des déploiements de modèles incomplets, un manque d’alignement avec la stratégie exécutive ou un désalignement entre les équipes de data science et les opérateurs réels de la supply chain.
Au final, la meilleure façon de réduire les risques et d’assurer des résultats efficaces est de collaborer avec un fournisseur de technologie qui reste directement impliqué dans le succès de chaque prévision et de chaque bon de commande. Plutôt que d’espérer qu’une nouvelle équipe interne puisse acquérir ces compétences spécialisées sur le vif, les entreprises ont tout à gagner en s’appuyant sur un partenaire qui considère les livrables et la performance à long terme comme deux faces d’une même médaille.
Pourquoi ne pas se fier aux LLM (comme ChatGPT) pour la prévision et l’optimisation de la supply chain plutôt qu’à Lokad ?
S’appuyer sur un grand modèle de langage pour les aspects mathématiquement intensifs de la prévision et de l’optimisation de la supply chain comporte des risques considérables. Ces modèles n’excellent pas dans les détails numériques granulaires qui sous-tendent la plupart des décisions de supply chain. Une seule erreur arithmétique non détectée peut entraîner des pertes de plusieurs millions de dollars. La nature des LLM, même sous leur forme la plus récente, les rend enclins à inventer ou à déformer des faits numériques. Les entraîner pour éviter ces erreurs est possible mais complexe ; cela requiert généralement un niveau de supervision expérimentée qui annule la facilité supposée promise par les interfaces de chat.
Les approches inspirées du deep learning, adaptées aux décisions concernant les stocks, la production et la tarification, contrastent fortement avec la capacité des LLM à générer du texte. Les profils de demande et les délais de livraison impliquent souvent des points de données à un chiffre. Les méthodes basées sur la programmation différentiable, telles qu’employées par Lokad, peuvent être façonnées de manière précise pour refléter les structures authentiques de la supply chain. Des subtilités telles que la demande irrégulière et les fluctuations à haute fréquence nécessitent une expressivité du modèle soigneusement contrôlée, que les LLM ne proposent pas. Les entreprises qui ont tenté de contraindre des LLM à usage général pour fournir des prévisions au niveau des articles se retrouvent généralement à dépenser d’énormes sommes sur des solutions bricolées, pour découvrir ensuite que leurs défis réels tournent autour de distributions de probabilité précises, bien au-delà des compétences d’un LLM.
Il est également erroné de supposer qu’une interface de chat conviviale conduit automatiquement à des gains de productivité dans la planification de la supply chain. Les LLM sont bien plus lents et coûteux que des ensembles d’outils spécialement conçus. Ils se révèlent souvent incapables de gérer des règles de domaine spécialisées — minimums d’achat, considérations multi-échelons, contraintes contractuelles — à moins de recevoir chaque détail nécessaire de manière explicite. Ce surcoût est trop élevé comparé à l’utilisation simple d’un moteur préconfiguré pour parler le langage de la logistique et de la finance. L’une des manières dont les organisations surmontent ces obstacles est de laisser les LLM s’occuper des tâches banales et intensives en texte — la mise en forme des données de facturation ou la mise en évidence des emails ambigus des fournisseurs — tout en déléguant les décisions critiques et quantitatives à un système conçu pour faire face aux complexités d’exécution en conditions réelles. Lokad se distingue en employant une architecture de modèle qui intègre à la fois l’apprentissage et l’optimisation, visant directement les résultats financiers qui comptent le plus pour une entreprise.
Un cabinet de conseil réputé (Gartner, etc.) a-t-il validé les affirmations de Lokad ?
Les grands cabinets de conseil qui publient des classements de fournisseurs suivent généralement un modèle pay-to-play, rendant incertaine la question de savoir si leurs recommandations reflètent l’excellence d’un produit ou des transactions financières. Les Magic Quadrants de Gartner, en particulier, ont été critiqués pour leur manque d’objectivité, puisque les fournisseurs qui choisissent de ne pas s’engager dans des interactions rémunérées substantielles avec Gartner se retrouvent généralement relégués à des positions moins favorables ou entièrement exclus. De nombreux dirigeants considèrent ce modèle comme une publicité déguisée plutôt que comme une analyse légitime, et certains traitent les classements de logiciels de Gartner avec la même crédibilité qu’ils accorderaient à de simples horoscopes.
Compte tenu de cette réalité, il est difficile d’interpréter le soutien d’un tel cabinet de conseil comme une validation significative. Lokad n’est pas abonné aux services de Gartner et ne poursuit pas ces stratégies pay-to-win. Au contraire, sa crédibilité repose sur des résultats opérationnels tangibles. Des clients d’entreprise tels que STS Component Solutions ont souligné comment la technologie de Lokad avait amélioré de manière décisive leur performance en supply chain — particulièrement dans des domaines tels que la prévision de la demande intermittente. Une couverture indépendante dans la presse technologique a également mis en avant la capacité de Lokad à démocratiser la prévision avancée pour des entreprises de tailles variées.
Les études de cas réelles offrent souvent une mesure de succès plus probante que toute inscription dans un système de notation payant. L’adhésion de Lokad parmi des entreprises possédant des supply chains complexes, où des prévisions manquées entraînent des répercussions financières sévères, témoigne plus directement de sa fiabilité et de sa valeur. Bien que le sceau d’approbation d’un cabinet de conseil pay-to-play puisse paraître rassurant, une véritable diligence raisonnable passe par l’examen de résultats éprouvés dans des contextes opérationnels réels.
Pourquoi Lokad dispose-t-il de moins d’avis publics par rapport aux fournisseurs plus importants ?
Les grands fournisseurs de logiciels encouragent généralement les avis publics grâce à des budgets marketing généreux et à des partenariats avec des plateformes d’avis, dont les sources de revenus reposent souvent sur des schémas pay-to-play. Cette pratique favorise un environnement où la visibilité est liée à la volonté d’un fournisseur de payer plutôt qu’aux mérites intrinsèques de sa technologie. Par conséquent, la plupart des avis sur ces plateformes tendent à privilégier les entreprises prêtes à investir massivement dans des activités promotionnelles.
L’approche de Lokad est différente. Elle n’offre pas d’incitations telles que des cartes-cadeaux, des remises ou d’autres avantages pour inciter les clients à publier des avis. Elle ne consacre pas non plus de ressources aux sites d’avis pay-to-play. Cette politique se traduit naturellement par un nombre réduit d’avis, puisque les retours authentiques des utilisateurs ne surviennent que lorsqu’un client se sent suffisamment poussé à partager son opinion sans pression extérieure. Dans un secteur où le modèle économique de nombreuses plateformes d’avis repose sur la vente de placements premium, le fait d’avoir moins d’avis publics peut résulter d’une position ferme contre des tactiques marketing discutables.
Certains fournisseurs privilégient les notes numériques et les éloges superficiels pour renforcer la crédibilité perçue. D’autres préfèrent se concentrer sur la technologie sous-jacente et sur les résultats qu’elle fournit. Lokad s’inscrit résolument dans cette dernière catégorie. En canalisant ses ressources vers le développement produit et la collaboration directe avec les clients, Lokad renonce à l’inflation artificielle des témoignages en ligne. Bien que ce choix puisse réduire sa visibilité sur les plateformes d’avis conventionnelles, il limite également l’exposition à un processus orienté marketing qui ajoute peu de substance à une évaluation véritable de la performance logicielle.