FAQ: Réassurance SCM
Dans ce guide, découvrez comment des plateformes spécialisées comme 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. De l’IA avancée à l’expertise spécifique au domaine, Lokad réduit les risques, réduit le TCO et augmente le ROI. Découvrez pourquoi une automatisation plus poussée, un affinement continu et des résultats prouvés surpassent les alternatives à usage général.
Public cible : leaders de la supply chain et des opérations, ainsi que les parties prenantes financières et informatiques.
Dernière modification : 6 février 2025
Pourquoi payer plus pour Lokad si mon ERP propose déjà un module de prévision ?
Un système ERP, par conception, consacre la plupart de ses ressources au suivi et à l’enregistrement des transactions. Les modules de prévision attachés aux ERP restent généralement des fonctionnalités secondaires qui reposent sur des routines statistiques limitées. Ces modules peuvent être acceptables pour des estimations approximatives, mais ils sont insuffisants chaque fois que la prévision doit orienter des décisions critiques pour l’entreprise ou optimiser l’ensemble de la supply chain. En revanche, Lokad offre la prévision comme fonction centrale de sa plateforme, exploitant l’apprentissage automatique à grande échelle et la puissance de calcul en cloud pour gérer des scénarios de prévision granulaires à grande vitesse et à grande échelle.
Plusieurs observateurs de l’industrie, dont NetworkWorld et le Financial Times, notent que les solutions de prévision modernes se différencient de plus en plus par la manière dont elles traitent de manière approfondie les données historiques et par la précision avec laquelle elles génèrent des prédictions. Lokad a été construit autour de ces capacités, plaçant l’analyse spécialisée au cœur au lieu de les considérer comme une réflexion après coup. Cette spécialisation va au-delà de la production d’une seule prévision statistique : elle fournit automatiquement des sorties de qualité décisionnelle telles que les quantités de réapprovisionnement et les stocks de sécurité, et peut être adaptée à des objectifs avancés comme la minimisation des ventes perdues ou des coûts de stockage.
Contrairement à l’ajustement manuel des paramètres généralement requis par les modules de prévision des ERP, le système de Lokad offre une sélection et un réglage entièrement automatisés des modèles, évitant ainsi aux utilisateurs de devenir des experts en statistiques. Il prend également en charge des exigences très 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 approfondie de la logique de prévision sans le cycle de développement personnalisé habituel. Ce niveau de flexibilité et d’automatisation permet des commandes et des plans de production réoptimisés quotidiennement ou hebdomadairement qui s’adaptent rapidement aux changements du marché.
Alors qu’un ERP peut prétendre avoir un module de prévision intégré, sa portée est limitée. Les obstacles à la mise en œuvre de toute nouvelle fonctionnalité analytique peuvent également être substantiels, car la plupart des ERP n’ont pas été conçus pour gérer une optimisation complexe sous incertitude. Le résultat final est que les entreprises ont souvent recours à des feuilles de calcul ou à des outils BI séparés pour tout sauf les scénarios les plus simples. En choisissant Lokad, les organisations bénéficient d’une couche spécialisée conçue spécifiquement pour l’optimisation prédictive, et elles évitent les écueils de contraindre un ERP à accomplir des tâches au-delà de sa mission transactionnelle de base. Cette approche a des résultats prouvés pour minimiser les stocks, réduire les ruptures de stock et améliorer généralement les moteurs économiques qui comptent, tels que les taux de service et les coûts totaux de la supply chain.
Payer plus pour une prévision spécialisée ne consiste pas à acquérir plus de logiciels ; il s’agit de garantir des résultats supérieurs. Les frais de Lokad reflètent l’expertise de grande valeur et la technologie sophistiquée qui orientent activement les décisions. Pour une entreprise sérieuse au sujet de l’amélioration des niveaux de stock, de l’exécution des commandes en temps voulu et de l’anticipation des pics ou des changements de demande, le module de prévision d’un ERP échoue souvent à fournir la précision et la réactivité nécessaires. Lokad existe précisément pour combler ces lacunes, et ce faisant, il atteint l’objectif ultime : une supply chain qui capitalise de manière constante sur les signaux de demande, plutôt que de réagir tardivement à ces signaux.
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 fera économiser les dépenses et l’engagement d’un fournisseur spécialisé, mais les coûts cachés en termes de temps, d’expertise et de maintenance sont systématiquement plus élevés que prévu. Des équipes d’ingénierie importantes sont nécessaires pour assembler des cadres, des bases de données et des bibliothèques, et ces ingénieurs doivent également avoir les compétences pour gérer la modélisation statistique avancée et l’apprentissage automatique. La plupart des outils open source n’offrent que des mécanismes bruts, laissant des défis de base de la supply chain tels que la prévision probabiliste et l’optimisation à grande échelle largement à la charge du savoir-faire interne d’une entreprise. Même les entreprises qui parviennent à développer de telles capacités découvrent rapidement que leurs solutions doivent être régulièrement remaniées à mesure que les conditions évoluent. Une véritable continuité opérationnelle nécessite une remise en question constante des recettes numériques, une tâche que peu d’équipes internes peuvent se permettre de gérer de manière continue.
Lokad se distingue précisément en s’attaquant aux complexités numériques que la plupart des projets internes ne résolvent jamais pleinement. Plutôt que de fournir simplement une boîte à outils générique, Lokad propose des optimisations complètes de la supply chain basées sur sa propre technologie spécifique au domaine, entretenue par une équipe de scientifiques de la supply chain avec une expérience pratique dans plusieurs industries. Cette approche systématique permet une réimplémentation continue chaque fois que nécessaire, reflétant les nouvelles conditions du marché ou les priorités mises à jour de l’entreprise. Dans des scénarios open source typiques, tous ces ajustements répétitifs doivent être effectués en interne, épuisant à la fois les ressources d’ingénierie et opérationnelles. En revanche, le modèle de Lokad centralise ces préoccupations, garantissant que les décisions de la supply chain restent précises et pertinentes en tout temps.
Les nombreux échecs répétés des solutions internes open source s’expliquent par une pénurie de compétences spécialisées. Les équipes informatiques génériques peuvent être douées pour intégrer des composants logiciels, mais elles possèdent rarement une expertise approfondie en matière de prévision à haute dimension, sans parler de la modélisation des coûts de la supply chain à grande échelle. Lokad comble précisément cette lacune. Sa plateforme et son équipe gèrent des techniques probabilistes complexes sans alourdir les clients avec le travail statistique intensif. Cette focalisation est cruciale car toute supply chain modérément complexe finira tôt ou tard par devenir ingérable sous un système bricolé à partir d’outils génériques. Lokad élimine ce fardeau et reste responsable des résultats. Ses scientifiques de la supply chain, armés de connaissances spécifiques au domaine ainsi que de compétences en codage et en analyse, assument 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 les initiatives internes. Il ne manque pas de bibliothèques open source qui promettent des solutions partielles pour la prévision ou le réapprovisionnement, mais une véritable optimisation automatisée implique un niveau de raffinement continu qui va bien au-delà des modules autonomes. Le modèle de Lokad maintient une approche lean et efficace : plutôt que d’ajouter des frais de formation ou de personnalisation sans fin, il garde les coûts de mise en œuvre sous contrôle en traitant la complexité comme une réalité à affronter de front. Les équipes internes atteignent rarement ce type de discipline lorsque les délais approchent et que le tourbillon quotidien des projets internes rivalise pour l’attention. En revanche, l’ensemble des opérations de Lokad est conçu pour gérer des recettes numériques avancées, absorber les changements dans les conditions du marché et des affaires, et garantir que les entreprises ne retournent pas aux feuilles de calcul manuelles dès que les choses se compliquent.
Lokad peut-il être remplacé par un outil BI avec quelques scripts personnalisés?
Remplacer une plateforme spécialisée d’optimisation de la supply chain par un outil BI typique plus quelques scripts personnalisés néglige les différences de conception clés qui favorisent les performances dans les environnements opérationnels. Les outils BI sont conçus pour le reporting et l’analyse visuelle. Ils facilitent la combinaison de données provenant de plusieurs systèmes et la production de grands volumes de rapports. Cependant, ils offrent un soutien très limité à la prise de décisions automatisée. Ils manquent également de profondeur pour les analyses complexes car ils doivent rester accessibles aux utilisateurs non techniques. Une fois qu’un aperçu est identifié via le BI, il nécessite encore des efforts supplémentaires pour transformer cet aperçu en un processus décisionnel fonctionnel. S’appuyer sur du code personnalisé pour des calculs avancés ne résout guère le défi fondamental non plus. Sans un modèle de données spécifiquement conçu pour l’optimisation, ces scripts ad hoc ont tendance à devenir fragiles et lourds.
Des plateformes telles que celle proposée par Lokad vont au-delà du reporting pour produire des appels 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 en tant que sortie clé en main. Lorsque plusieurs fournisseurs ou équipes internes sont impliqués, un tableau de bord BI ne partage qu’un sous-ensemble étroit 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 sont également confrontés à des contraintes lorsqu’ils essaient d’exporter ou de réutiliser des données de manière à ne pas correspondre au modèle limité “visualiser et filtrer”.
Un autre casse-tête opérationnel est la performance. Les instances BI à fort trafic ralentissent une fois qu’elles servent trop de requêtes, surtout lorsque de nombreux partenaires externes commencent à solliciter le système pour de gros volumes de données. Le coût supplémentaire - à la fois en temps et en argent - augmente rapidement si les données sont simplement rapportées, mais nécessitent encore des étapes manuelles supplémentaires pour transformer les chiffres rapportés en actions pour la supply chain. C’est précisément là qu’un système spécialisé excelle : il privilégie des analyses robustes et intensives en calcul qui génèrent des décisions automatisées immédiates en matière de réapprovisionnement, de tarification ou de production.
Les scripts personnalisés ne pallient pas aux limitations plus profondes inhérentes à la BI. La plupart des plateformes BI ne sont pas équipées 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 inputs opérationnels. La plateforme de Lokad, par exemple, repose sur un langage spécifique au domaine conçu pour l’optimisation et la prévision. Ce langage permet à un spécialiste de la supply chain d’encoder directement les exigences spécifiques du flux de travail de l’entreprise, sans les frictions habituelles qui surviennent lorsqu’on force un outil BI à effectuer des tâches pour lesquelles il n’a jamais été conçu.
Les entreprises qui souhaitent simplement visualiser des données trouveront les logiciels BI parfaitement adéquats. Cependant, lorsque les processus de la supply chain exigent des calculs en temps réel des quantités de réapprovisionnement, des plans de production ou des décisions de tarification, un système orienté vers l’optimisation numérique à grande échelle est plus efficace. Réduire une plateforme spécialisée de supply chain à une collection de tableaux de bord et de scripts ponctuels laisse les entreprises piégées dans des travaux de maintenance supplémentaires et de montée en charge, plutôt que de profiter 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 et se concentre sur l’optimisation des décisions qui réduisent directement les coûts et augmentent les niveaux de service.
Lokad peut-il être remplacé par des scripts Python ?
Les scripts Python seuls ne constituent pas un substitut convaincant à ce que Lokad offre. Bien que Python ait évolué en tant que langage polyvalent, il ne peut pas égaler la portée et la focalisation d’une plateforme conçue dès le départ pour relever toute la complexité des défis de la supply chain. Tenter de reproduire les capacités de Lokad avec Python nécessiterait un large éventail d’efforts, de la création de 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 le calcul distribué à grande échelle.
La flexibilité de Python semble attrayante à première vue. Cependant, elle repose sur des couches de bibliothèques et de frameworks qui peuvent devenir fragiles lorsqu’ils sont adaptés pour des tâches sophistiquées de la supply chain. Un système séparé serait nécessaire pour le prétraitement et le post-traitement des données, et une autre plateforme serait nécessaire pour visualiser les résultats et superviser les exécutions par lots. Chaque couche ajoutée aggrave à la fois les coûts de maintenance et le risque de défaillances. Maintenir une fiabilité élevée est ardu lorsque le moindre dysfonctionnement dans l’une de ces couches peut perturber les routines nocturnes.
En revanche, Lokad a été conçu pour traiter des problèmes qui ne s’intègrent pas facilement dans une approche standard. Il introduit son propre langage de programmation spécialisé, un DSL appelé Envision, qui consolide des tâches telles que le nettoyage des données, la prévision et l’optimisation au sein d’un cadre cohérent unique. Bien qu’il soit certainement possible de reproduire des sous-ensembles de cette fonctionnalité en Python, les coûts augmentent rapidement de manière prohibitive si l’objectif est de correspondre à la fiabilité et aux performances de bout en bout que les entreprises exigent.
Plusieurs entreprises se sont appuyées sur des flux de travail basés sur Python pour l’analyse ou les rapports. Elles se retrouvent généralement à jongler avec des dizaines de scripts, chacun avec son propre ensemble de dépendances et de bizarreries de version. La migration tristement célèbre de Python 2 à Python 3 a démontré comment une dépendance à l’évolution pilotée par la communauté peut entraîner des transitions douloureuses sur plusieurs années. Lokad, en conservant 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 d’imposer aux utilisateurs des années de coûteux fardeaux techniques.
Superviser des chaînes d’approvisionnement critiques uniquement avec Python nécessiterait une équipe d’ingénieurs capables de garantir une fiabilité 24h/24 et 7j/7, de gérer chaque mise à jour de dépendance et de bibliothèque, et de tester rigoureusement l’ensemble de la pile après chaque modification. En revanche, l’environnement spécifique au domaine de Lokad simplifie ces opérations avec une architecture de compilateur monolithique et versionnée, ce qui élimine plusieurs étapes conventionnelles.
D’un point de vue purement coût-bénéfice, il est peu probable que les scripts Python maintiennent une parité de fonctionnalités avec une plateforme qui reçoit des mises à jour continues pour servir une large gamme de scénarios d’approvisionnement. De plus, l’aire de jeu de code complète mise à disposition sur try.lokad.com illustre comment Envision simplifie le flux de travail analytique, contournant bon nombre des pièges associés aux solutions de script multi-couches. Tout bien considéré, assembler un niveau similaire de robustesse en assemblant des bibliothèques Python serait un processus fastidieux et fragile, ce qui plaide en faveur du fait que Lokad ne peut pas être efficacement remplacé par des alternatives basées sur Python.
Pourquoi utiliser Lokad pour le e-commerce alors que les plateformes de marché ont déjà des outils de prévision?
Les plateformes de marché fournissent 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 de prévision externes - qui se concentre sur les défis nuancés et évolutifs auxquels sont confrontés les commerçants en ligne. Les solutions de marché sont généralement configurées pour des projections de réapprovisionnement de base ou des estimations de demande à court terme, et elles ne tiennent que rarement compte des complexités des grands catalogues de produits, des pics générés par les promotions, ou des corrélations entre canaux. Par conception, elles ne traitent qu’une fraction des considérations plus larges de la chaîne d’approvisionnement que les entreprises de e-commerce doivent jongler quotidiennement.
La technologie de Lokad est conçue pour traiter chaque signal historique et opérationnel pertinent - jusqu’au niveau du SKU si nécessaire - et le fait sans nécessiter un “réglage” manuel constant de la part des utilisateurs. Peu importe la taille de l’assortiment ou la volatilité des modèles de vente, le système trie automatiquement les données pour découvrir des corrélations entre les produits, les canaux ou les périodes de temps. Il ne repose pas sur des méthodes simplistes de séries temporelles qui considèrent le futur comme un simple reflet du passé. Au lieu de cela, il calcule des distributions de probabilité complètes, prenant en compte les promotions, les ruptures de stock, les changements de saisonnalité, et d’autres perturbations qui sapent les approches de prévision standard.
Alors que les outils intégrés d’une place de marché peuvent suffire pour une petite partie d’une opération en ligne, ils sont insuffisants lorsqu’ils sont confrontés aux risques liés aux ruptures de stock, aux surstocks et à la demande erratique. Les mécanismes d’alerte classiques ou les tableaux de bord boîte noire ne fournissent pas les informations détaillées nécessaires pour répondre de manière décisive - comme accélérer les commandes ou ajuster les prix - avant que les problèmes ne se propagent à travers une chaîne d’approvisionnement. Lokad est conçu pour recommander ces actions correctives plutôt que de simplement afficher une alerte et laisser le fardeau à l’utilisateur final. Cette position proactive est particulièrement critique dans les environnements de e-commerce en évolution rapide.
La capacité de Lokad à incorporer des données supplémentaires - qu’il s’agisse de calendriers liés au marketing, de balises pour des campagnes spéciales, ou de signaux externes tels que les prix des concurrents - le distingue également des modules de prévision basiques prêts à l’emploi. Plutôt que de contraindre les entreprises à tordre leurs processus autour d’une solution rigide, la conception programmatique de Lokad permet des expérimentations avec de nouveaux algorithmes, des entrées de données et des règles d’optimisation. Cette flexibilité permet aux entreprises de rester agiles face à des changements abrupts, qu’ils proviennent de changements de marché ou de nouvelles stratégies de merchandising.
Une plateforme de marché peut promouvoir la prévision de base comme une fonctionnalité pratique, mais les enjeux dans le e-commerce peuvent être suffisamment élevés pour justifier une solution beaucoup plus spécialisée. Lokad a montré qu’il utilise la puissance de calcul du cloud pour gérer des données à grande échelle en quasi temps réel, minimisant les perturbations des opérations tout en maximisant la précision des prévisions. Cette capacité distinctive à combiner vitesse et profondeur explique pourquoi de nombreux acteurs du e-commerce voient une approche dédiée comme un investissement qui se traduit rapidement par des risques de stocks réduits et des niveaux de service améliorés, même dans des industries ou catégories connues pour des rotations rapides de produits et des variations saisonnières.
Peu importe à quel point la liste des fonctionnalités d’une plateforme de marché peut sembler sophistiquée, elle reste principalement axée sur la facilitation des transactions au sein de son propre écosystème. En revanche, Lokad aborde les préoccupations fondamentales en matière de stocks et de supply chain avec des techniques de prévision qui vont au-delà des projections à court terme. Ce passage à la modélisation probabiliste - attribuer des probabilités à plusieurs résultats futurs au lieu de deviner un seul scénario - aide les opérations de e-commerce à maintenir des niveaux de service supérieurs, à réduire les pertes ou les stocks morts, et à découvrir des opportunités d’amélioration de la marge cachées derrière des moyennes simples.
Les marchés 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 clairement visibles. Lokad fournit l’intelligence dont les équipes de e-commerce ont besoin pour contourner ces limitations, en intégrant une science de la prévision rigoureuse avec la logistique quotidienne pour générer des gains mesurables en termes de fiabilité et de rentabilité.
Construire une équipe de data science interne est-il une meilleure alternative à Lokad?
Construire une équipe de data science interne nécessite généralement une expertise qui va bien au-delà de l’analyse classique. Trouver du personnel capable de gérer des pipelines de données, de concevoir des flux de travail pertinents en matière d’apprentissage automatique, et d’interpréter des schémas spécifiques au domaine dans un environnement de production peut être étonnamment difficile. Même une fois que la bonne équipe est embauchée, il reste encore le problème de naviguer à travers une montagne de données dispersées à travers des paysages informatiques complexes. De multiples retards internes peuvent ralentir le progrès au point où des mois, voire des années, sont passés à essayer de connecter les données aux bons flux de travail. En revanche, des solutions comme Lokad ont déjà simplifié ces étapes et démontré des gains de performance constants dans une gamme de scénarios de supply chain.
Il y a aussi la question de savoir si un système auto-construit peut rivaliser avec la profondeur spécialisée d’une plateforme de supply chain dédiée. De nombreux systèmes d’entreprise excellent dans les processus commerciaux routiniers ou la gestion des données maîtresses, mais peu sont conçus dès le départ pour soutenir les méthodes de prévision modernes. Un environnement de supply chain exige souvent des capacités d’expérimentation programmatique, à la fois pour développer de nouveaux modèles et adapter ceux existants. Le langage spécifique au domaine de Lokad a été conçu dans cet objectif, et ses équipes d’ingénierie ne sous-traitent pas le développement ou la gestion de la plateforme. En gardant cette connaissance fondamentale en interne, ils conservent l’agilité nécessaire pour ajuster les algorithmes et affiner les tactiques en un rien de temps, une manœuvre difficile à reproduire dans de grands environnements d’entreprise qui délèguent leurs tâches informatiques centrales à de multiples équipes disjointes.
Le véritable moteur de coût pour une équipe de data science interne tend à être le temps. Les budgets sont consommés, mais les résultats pertinents peuvent rester insaisissables lorsque les ingénieurs de données et les analystes métier doivent coordonner avec des divisions informatiques déjà surchargées. Même une demande assez modeste, comme extraire quelques dizaines de tableaux, devient un calvaire une fois qu’un retard informatique de plusieurs années est pris en compte. Le bilan de Lokad indique que contourner cette complexité accélère considérablement l’intégration des informations prédictives dans les opérations quotidiennes. Les entreprises qui ont adopté cette approche rapportent que leurs équipes, au lieu de se sentir mises de côté, gagnent en bande passante pour s’engager dans les éléments stratégiques de la gestion de la supply chain et deviennent de véritables partenaires pour le reste de l’entreprise.
Un groupe de data science interne peut certainement fournir des analyses précieuses lorsque tout s’aligne parfaitement : les bonnes personnes, une infrastructure de soutien et une feuille de route claire et bien dotée. Pourtant, les défis opérationnels de maintenir cet environnement se sont révélés redoutables en pratique. De nombreuses organisations finissent par avoir du mal à faire face à la vaste gamme d’expertises techniques, de données et de domaine requises. En se concentrant spécifiquement sur l’optimisation prédictive des supply chains, Lokad combine une spécialisation technique laser avec des équipes entièrement employées et formées pour exécuter dans ce domaine. Dans la plupart des circonstances, ce niveau de concentration se traduit par un temps de valeur plus rapide 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 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 subtilités probabilistes de la planification de la supply chain à grande échelle. Leurs architectures reflètent un paradigme vieux de plusieurs décennies : produire une prévision déterministe, puis construire toutes les décisions autour de ce supposé futur unique. Cette approche est mathématiquement pratique mais offre rarement des gains de performance tangibles. Elle ne tient pas compte de l’incertitude et sous-estime les avantages tactiques des méthodes probabilistes. En effet, une raison majeure pour laquelle des géants de la technologie comme Amazon ont surpassé des concurrents plus traditionnels réside dans leur insistance sur les distributions de probabilité au lieu d’estimations ponctuelles.
De nombreuses entreprises découvrent que les solutions ERP contiennent des modules de prévision traités comme de simples “add-ons”, éclipsés par la principale focalisation des fournisseurs sur le traitement transactionnel et l’intégration système. La prévision n’est qu’un élément parmi une longue liste de fonctionnalités, et par conception, elle ne peut pas être la priorité absolue. Il en va de même pour la couche d’optimisation, qui se résume souvent à des moteurs basés sur des règles simplistes construits sur un seul scénario de prévision. Face à la volatilité du marché ou à la demande sporadique des consommateurs, le recours habituel est de manipuler les objectifs de niveau de service et les stocks de sécurité, aucun des deux n’abordant de manière significative les réalités de l’incertitude de la demande réelle.
Ce manque n’est pas une simple technicité ; il se révèle souvent en pratique. Certaines mises en œuvre ERP importantes ont abouti à des implémentations entièrement abandonnées. Les dépassements de budget catastrophiques peuvent atteindre des centaines de millions d’euros, comme le montrent des exemples publics de déploiements SAP ratés. Dans de nombreux cas, ces échecs ne font pas l’objet d’une large couverture médiatique, mais la preuve reste que l’approche standard - acheter une grande suite, cliquer sur quelques boutons et supposer que toutes les décisions de prévision et de réapprovisionnement sont résolues - fonctionne rarement.
Un deuxième problème est le manque de responsabilité des résultats. Les fournisseurs traditionnels d’entreprise vendent des logiciels à grande échelle ainsi que des heures de consultation étendues. Si les stocks ou les performances de service du client ne s’améliorent pas, le fournisseur peut blâmer une “mauvaise adoption par l’utilisateur” plutôt qu’une base algorithmique inadéquate. Il y a peu d’incitation à affiner quoi que ce soit au-delà de l’ensemble d’outils le plus conventionnel. Les méthodes suboptimales seront toujours déclarées opérationnelles, et tout manquement persistant de performance peut être présenté 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 matière d’apprentissage automatique et de prévision. Des fournisseurs tels que Lokad ont été cités pour fournir des modèles probabilistes qui s’adaptent aux réalités complexes de la demande - notamment au niveau du SKU - où les erreurs sont importantes et ne seront jamais réduites à de faibles chiffres. Leur approche tient compte de manière pragmatique du fait qu’aucune prévision n’est parfaite mais traduit toujours l’incertitude de la prévision en de meilleures décisions.
Les fournisseurs ERP jouent un rôle précieux en orchestrant les transactions, mais cette force ne s’étend pas à l’analyse prédictive. Personne n’attend d’un module de grand livre général qu’il résolve des problèmes statistiques avancés, pourtant la même suite logicielle est souvent censée produire des prévisions de pointe avec une configuration minimale. Cette hypothèse conduit de nombreuses entreprises à stagner avec la même mentalité de prévision de point qui a échoué maintes et maintes fois à surpasser des heuristiques simples, soi-disant “bêtes”.
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 différent - que les fournisseurs traditionnels n’ont pas démontré. Ils offrent des prévisions conventionnelles de séries temporelles et une méthode par défaut de gestion des stocks de sécurité parce que c’est facile à emballer et à vendre, et non parce que cela fonctionne le mieux pour les défis modernes de la supply chain. Lorsque les entreprises voient que des acteurs agiles et agressifs avancent avec des techniques plus sophistiquées, elles réalisent que les modules “add-on” des grands ERP sont bloqués dans des concepts dépassés. Cette prise de conscience conduit au passage à des fournisseurs spécialisés comme Lokad, dont la technologie découle d’un engagement plus profond envers la science des données derrière les décisions de la supply chain, plutôt que des flux de processus universels.
En bref, confier tous les besoins de prévision et d’optimisation à une seule grande suite ERP néglige les exigences critiques de l’analyse moderne de la supply chain. Les preuves des échecs pluriannuels et des dépassements de coûts répétés confirment que les résultats de classe mondiale sont rarement issus de méthodes héritées. La recherche de meilleures décisions implique presque toujours de s’appuyer sur des fournisseurs qui considèrent la prévision et l’optimisation comme un défi d’ingénierie primaire plutôt qu’un module secondaire enfoui sous des milliers de fonctionnalités ERP génériques.
Lokad deviendra-t-il obsolète une fois que j’aurai développé mes propres modèles de prévision ML ?
Développer un modèle d’apprentissage automatique sur mesure couvre rarement toutes les dimensions nécessaires pour fournir des prévisions précises de la supply chain de qualité production. Lokad, en revanche, fournit un environnement entièrement programmable et évolutif conçu spécifiquement pour l’optimisation prédictive. Même lorsque une équipe crée sa propre prévision ML, elle manque généralement de l’infrastructure pour déployer, surveiller et adapter ce modèle de manière sécurisée, stable et automatisée. La plateforme de Lokad comprend un langage de programmation spécifique au domaine, Envision, qui permet l’intégration d’algorithmes créés par l’utilisateur de manière fiable à grande échelle. Son environnement est conçu pour permettre des expérimentations rapides et reproductibles et des rafraîchissements quotidiens des modèles sans compromettre la stabilité numérique ou la transparence.
La technologie de Lokad reflète également la perspective plus profonde de la supply chain qui va au-delà des simples prévisions de la demande brute. La plateforme est conçue pour gérer les complexités structurelles des opérations du monde réel - séries erratiques, effets de substitution, promotions, lancements de produits, et plus encore. Son accent sur l’ingénierie architecturale, plutôt que sur l’ingénierie de fonction superficielle, garantit que chaque modèle prédictif est intrinsèquement mieux aligné avec les complexités des données d’un client, y compris les emplacements de vente au détail, la saisonnalité et les événements transitoires. Un modèle interne fait maison manque souvent de cette capacité à s’adapter, en particulier dans des environnements de données en constante évolution.
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 de fonctionner au sein de son cadre programmatique. Cela contraste avec de nombreux développements internes, qui ont tendance à rester statiques une fois déployés. Le raffinement continu des techniques de prévision de Lokad - démontré par sa participation réussie à des compétitions internationales - illustre que l’apprentissage automatique ne peut obtenir de bons résultats que lorsqu’il est associé à une plateforme cohésive qui aborde toutes les nuances des données et des opérations. Ces capacités ne peuvent pas être facilement reproduites dans des pipelines ML isolés et ponctuels. Par conséquent, l’introduction d’un modèle de prévision interne ne rend pas Lokad obsolète. Au contraire, combiner 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 fournir de manière fiable.
Quelle approche est plus sûre : construire une équipe interne de data science ou compter sur la technologie et l’expertise de Lokad ?
Constituer une équipe interne de data science pour relever les défis de la supply chain demande plus que simplement coder et analyser. Cela nécessite des experts qui comprennent tous les rouages d’une opération - approvisionnement, finance, logistique - et qui savent traduire ces subtilités en modèles fiables de qualité production. Les ingénieurs qualifiés ne sont généralement pas bon marché, et même ceux qui possèdent des références avancées en data science trébuchent souvent face aux complexités concrètes d’une vraie supply chain. Des ensembles de compétences inadaptés et des prototypes surdimensionnés sont souvent le résultat d’une tentative d’assemblage d’une fonction de data science à partir de zéro.
Lokad offre une expertise spécialisée qui fusionne la data science et la supply chain, éliminant une grande partie de la fragmentation que l’on trouve dans les équipes internes typiques. Alors que les analystes de données conventionnels pourraient se fixer sur l’aspect théorique de la modélisation, les scientifiques de la supply chain de Lokad se concentrent sur des décisions tangibles et quotidiennes - maintenir le pipeline de données, concevoir les recettes numériques, et ajuster ces recettes chaque fois que des événements de marché réels viennent perturber les choses. Cela signifie que les entreprises qui comptent sur Lokad peuvent externaliser non seulement les aspects techniques de l’apprentissage automatique, mais aussi la vigilance quotidienne et la connaissance approfondie spécifique au secteur qui permettent de maintenir ces modèles robustes et rentables dans le temps.
Un des pièges constants d’une approche interne est le taux élevé d’attrition et de déclin des compétences qui surviennent une fois que les data scientists principaux partent. La propriété intellectuelle qui devrait exister sous forme de code réutilisable et de connaissance du domaine reste souvent cachée dans des feuilles de calcul ad hoc ou des scripts à moitié terminés. Lokad contourne ces risques grâce à un modèle dans lequel un scientifique de la supply chain dédié assume la responsabilité personnelle de l’adéquation des prévisions et des décisions qui en découlent. Loin de simplement remettre un modèle boîte noire, le spécialiste reste engagé à l’expliquer, le peaufiner et le défendre.
L’intensité des ressources nécessaires pour constituer une nouvelle équipe - temps, salaires, frais généraux - éclipse souvent les économies théoriques. Les talents peuvent être débauchés ou attirés ailleurs, laissant l’entreprise avec un flux de travail à moitié cuit et aucune responsabilité claire pour de mauvais résultats. Lokad contourne ces défis. L’accent mis sur la préparation à la production et l’impact commercial constant a été mis à l’épreuve par une décennie de mise en œuvre dans plusieurs industries. Les entreprises intéressées par l’accélération de la transformation évitent les coûts initiaux élevés et les frictions organisationnelles liées à la gestion d’un groupe interne qui doit passer des mois ou des années à acquérir la même expérience étendue.
Une démarche plus sûre est de s’appuyer sur un partenaire qui a rassemblé les compétences techniques, analytiques et commerciales nécessaires sous un même toit. Les scientifiques de la supply chain de Lokad proviennent généralement de solides formations en ingénierie et comprennent comment intégrer des ajustements pour les problèmes du monde réel au lieu de simplement perfectionner un modèle académique. Cette largeur de focus opérationnel se traduit par une adoption plus rapide de pratiques d’inventaire améliorées, des niveaux de service plus élevés et une réduction des risques organisationnels. En éliminant les conjectures sur la manière d’appliquer l’apprentissage automatique aux problèmes de la supply chain, Lokad protège les entreprises des erreurs typiques internes telles que des déploiements de modèles incomplets, l’incapacité à s’aligner sur la stratégie exécutive ou le désalignement entre les équipes de data science et les opérateurs de la supply chain réels.
En fin de compte, la meilleure façon de réduire les risques et de garantir des résultats efficaces est de travailler 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 apprendre de telles compétences spécialisées sur le tas, les entreprises ont tout à gagner en valeur immédiate et fiable en tirant parti d’un partenaire qui considère les livrables et la performance à long terme comme deux faces de la même pièce.
Pourquoi ne pas se fier aux LLM (comme ChatGPT) pour la prévision et l’optimisation de la supply chain au lieu de Lokad?
S’appuyer sur un grand modèle de langage pour les aspects mathématiquement intensifs de la prévision et de l’optimisation d’une supply chain comporte des risques considérables. Ces modèles n’excellent pas dans le détail granulaire et numérique qui sous-tend la plupart des décisions de la supply chain. Une seule erreur non remarquée dans l’arithmétique peut se transformer en millions de dollars perdus. La nature des LLM, même dans leur forme la plus récente, les rend sujets à inventer ou à déformer des faits numériques. Les former pour éviter ces erreurs est possible mais compliqué ; cela nécessite généralement un niveau de supervision expert qui contrecarre la facilité supposée promise par les interfaces utilisateur basées sur le chat.
Les approches inspirées par l’apprentissage profond adaptées aux décisions d’inventaire, de production et de tarification contrastent nettement 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 que celles utilisées par Lokad, peuvent être précisément façonnées pour refléter les structures réelles de la supply chain. Des subtilités telles que la demande en grappes et les fluctuations à haute fréquence exigent un niveau de expressivité du modèle soigneusement contrôlé que les LLM n’offrent pas. Les entreprises qui ont tenté de contraindre des LLM polyvalents à fournir des prévisions au niveau des articles finissent généralement par dépenser des sommes considérables pour des solutions de fortune, pour découvrir que leurs véritables défis tournent autour de distributions de probabilité précises bien au-delà des compétences des 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 grands modèles de langage sont bien plus lents et coûteux que les outils spécialement conçus. Ils se révèlent souvent incapables de faire face aux règles de domaine spécialisées - minimums d’achat, considérations multi-échelons, contraintes contractuelles - à moins d’être nourris de tous les détails nécessaires. Ce surcoût est trop élevé par rapport à l’utilisation simplement d’un moteur préconfiguré pour parler le langage de la logistique et de la finance. Une des façons dont les organisations surmontent ces obstacles est de laisser les LLM gérer les tâches banales intensives en texte - mise en forme des données de facturation ou mise en évidence des e-mails de fournisseurs ambigus - tout en déléguant les décisions critiques et quantitatives à un système conçu pour les complexités de l’exécution dans le monde réel. Lokad se distingue en utilisant une architecture de modèle qui englobe à la fois l’apprentissage et l’optimisation, ciblant directement les résultats financiers qui importent le plus à une entreprise.
Une société de conseil réputée (Gartner, etc.) a-t-elle validé les affirmations de Lokad ?
Les grandes sociétés de conseil qui publient des classements de fournisseurs suivent généralement un modèle de paiement pour jouer, ce qui rend incertain si leurs recommandations reflètent l’excellence du produit ou des transactions financières. Les Quadrants magiques de Gartner, en particulier, ont été critiqués pour leur manque d’objectivité, car les fournisseurs qui choisissent de ne pas s’engager dans des interactions payantes substantielles avec Gartner se voient généralement relégués à des positions moins favorables ou complètement omis. De nombreux dirigeants considèrent ce modèle comme un infopublicité plutôt qu’une analyse légitime, et certains traitent les classements de logiciels de Gartner avec la même crédibilité qu’ils attribueraient à des horoscopes occasionnels.
Compte tenu de cette réalité, il est difficile d’interpréter une recommandation d’un tel cabinet comme une validation significative. Lokad n’est pas abonné aux services de Gartner et ne poursuit pas ces stratégies de paiement pour gagner. Au lieu de cela, sa crédibilité est soutenue par des résultats opérationnels tangibles. Des clients d’entreprise tels que STS Component Solutions ont souligné comment la technologie de Lokad a nettement amélioré leurs performances en matière de supply chain - notamment dans des domaines tels que la prévision de la demande intermittente. La couverture indépendante dans la presse technologique a également souligné la capacité de Lokad à démocratiser la prévision avancée pour des entreprises de différentes tailles.
Les études de cas du monde réel fournissent souvent une mesure plus forte du succès que toute inscription dans un système de notation payant. La traction de Lokad auprès des entreprises ayant des supply chains complexes, où les prévisions manquées ont des répercussions financières graves, témoigne plus directement de sa fiabilité et de sa valeur. Alors que le sceau d’approbation d’un cabinet de conseil payant peut sembler rassurant, une véritable diligence raisonnable est mieux servie en examinant des résultats prouvés dans des contextes opérationnels en direct.
Pourquoi Lokad a-t-il moins d’avis publics par rapport à de plus grands fournisseurs ?
Les grands éditeurs de logiciels encouragent généralement les avis publics grâce à des budgets marketing généreux et des partenariats avec des plateformes d’avis, dont les flux de revenus reposent souvent sur des schémas de paiement pour jouer. 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. En conséquence, la plupart des avis sur ces plateformes penchent en faveur des 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 réductions ou d’autres avantages pour inciter les clients à publier des avis. Elle ne consacre pas non plus de ressources aux sites d’avis payants. Cette politique entraîne naturellement moins d’avis, car les retours d’utilisateurs authentiques ne se manifestent que lorsque le client se sent fortement enclin à partager un avis sans pression externe. Dans une industrie où le modèle économique de nombreuses plateformes d’avis repose sur la vente de placements premium, moins d’avis publics peut être le résultat de prendre fermement position contre des tactiques marketing douteuses.
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 les résultats qu’elle offre. Lokad se situe clairement dans cette dernière catégorie. En orientant ses ressources vers le développement de produits 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 réduit également l’exposition à un processus axé sur le marketing qui n’ajoute que peu de substance à une évaluation authentique des performances logicielles.