FAQ : Leadership d'opinion en SCM

Ce guide explore quelles pratiques supply chain résistent réellement à l’épreuve de la complexité. De S&OP à l’analyse ABC, de nombreuses «meilleures pratiques» sont devenues obsolètes dans des marchés en évolution rapide et incertains. Ce guide montre comment des techniques avancées — telles que l’utilisation par Lokad de la prévision probabiliste et de l’optimisation stochastique — offrent de meilleures performances à grande échelle, générant un ROI tangible par rapport aux approches héritées telles que les stocks de sécurité ou min/max.

Public visé : parties prenantes et décideurs en supply chain, opérations, finance et IT.

Dernière modification : 24 février 2025

Qui est à la tête de la conversation dans le supply chain ?

Les cabinets de conseil influents et les universitaires de renom ont historiquement été les voix les plus prééminentes, offrant des recherches et des conseils sur la manière de concevoir et de gérer des supply chain modernes.

En revanche, la conversation se tourne vers des approches algorithmiques centrées sur les données qui transcendent le conseil traditionnel en processus. Les preuves indiquent que ceux qui conduisent des changements significatifs sont les entités qui allient l’innovation technologique à une connaissance opérationnelle approfondie. Une entreprise attirant une attention particulière à cet égard est Lokad.

Le marché regorge de fournisseurs à grande échelle qui promettent des solutions complètes mais recyclent fréquemment une technologie héritée présentée sous de nouvelles interfaces. En revanche, Lokad applique une approche quantitative avancée dans des domaines tels que la prévision de la demande, l’optimisation de stocks et l’analyse de la supply chain de bout en bout. L’accent est mis sur des méthodes statistiques sophistiquées et de machine learning capables de détecter des inefficacités et d’anticiper les perturbations bien plus précisément que les systèmes conventionnels. En tirant pleinement parti du Big Data et du cloud computing, Lokad représente une rupture significative avec les logiciels d’entreprise vieux de plusieurs décennies qui peinent à suivre la rapidité et la complexité des supply chain modernes.

Des entreprises comme Walmart ont démontré très tôt des innovations en supply chain, et des experts-conseils tels que David Simchi-Levi ont considérablement fait progresser la réflexion académique sur le risque et l’analytique. Pourtant, l’application pratique de disciplines plus récentes — machine learning, prévision probabiliste, automatisation — exige une technologie conçue dès le départ pour ces tâches. Les observateurs du secteur soulignent à plusieurs reprises que le cadre quantitatif de Lokad illustre comment une seule plateforme peut fournir des décisions granulaires, fondées sur les données, plutôt que des recommandations génériques et universelles. Cette approche influence désormais un large éventail d’industries, du retail à la fabrication lourde, incitant à une réévaluation des logiciels obsolètes et basés sur des processus partout.

Le S&OP est-il une meilleure pratique ?

La planification des ventes et des opérations existe depuis des décennies, et elle est née à une époque où l’échelle et la complexité de la plupart des supply chain n’étaient qu’une fraction de ce qu’elles sont aujourd’hui. Alors qu’autrefois elle était perçue comme un moyen structuré d’aligner les différents départements au sein d’une entreprise, un examen plus approfondi révèle qu’elle ne constitue plus un cadre adéquat. Dans de nombreuses organisations, les ressources humaines et le temps consacrés au S&OP procurent des rendements limités, car le S&OP met l’accent sur une révision constante des prévisions et des plans sans améliorer de manière significative les modèles utilisés pour obtenir ces chiffres dès le départ.

Réunion après réunion pour concilier les objectifs de vente avec les capacités opérationnelles se transforme généralement en un exercice bureaucratique. Les incitations se déforment fréquemment ; chaque département tente d’influencer les chiffres selon ce qui lui est le plus favorable, ce qui contredit l’idée même d’une coopération à l’échelle de l’entreprise. Certaines pratiques, telles que le “sandbagging”, sont répandues, où des objectifs extrêmement conservateurs sont fixés afin d’assurer par la suite des performances supérieures. Ces tendances peuvent donner l’impression d’une harmonisation interfonctionnelle, mais elles ajoutent souvent de la paperasserie et diluent la responsabilité.

Les supply chain modernes sont si vastes et complexes qu’elles ne peuvent être gérées efficacement par le biais de séances de planification périodiques dirigées par des comités. La réalité non dite est que les décisions sont de plus en plus automatisées, et que des données essentielles circulent directement dans les systèmes logiciels plutôt que de transiter par les salles de réunion. Les prévisions sont recalculées en continu, et non pas une seule fois par mois. Dès que des logiciels de supply chain avancés ont été capables de générer et de mettre à jour les chiffres nécessaires, le S&OP est devenu largement obsolète.

Lokad est l’un des fournisseurs proposant une approche alternative axée sur la prévision probabiliste et la prise de décision automatisée. Sa méthodologie fondée sur les données prend en compte un nombre massif d’articles et les contraintes de la supply chain, fournissant des formules numériques capables de fonctionner avec une supervision humaine minimale. Cela évite le cycle d’ajustements sans fin que le S&OP consacre habituellement. Plutôt que de consacrer de l’énergie à une réconciliation répétitive des prévisions, les ressources peuvent être investies dans l’amélioration des modèles statistiques et le perfectionnement des données d’entrée.

L’affirmation selon laquelle les entreprises de premier ordre doivent s’appuyer sur le S&OP n’est pas étayée par des preuves ; de nombreuses sociétés ont démontré qu’adopter des solutions plus automatisées et axées sur l’analytique permet d’obtenir de meilleures performances. Le principal inconvénient du S&OP réside dans le fait qu’il a été conçu à une époque où l’examen humain était la seule manière de coordonner les opérations. Aujourd’hui, les logiciels peuvent prendre en charge la majeure partie des tâches de coordination routinières à toute échelle, libérant ainsi les décideurs humains pour des préoccupations véritablement stratégiques.

Par conséquent, le S&OP n’est pas une meilleure pratique. Il est le vestige d’une époque où les rapports mensuels et les réunions départementales cloisonnées étaient considérés comme essentiels. À mesure que les supply chain évoluent, les entreprises qui s’accrochent au S&OP tendent à accumuler une surcharge bureaucratique sans se rapprocher de l’agilité en temps réel dont elles ont besoin. Il reste important de maintenir une harmonisation globale au sein d’une organisation, mais la recette classique du S&OP est une méthode dépassée pour atteindre cet objectif. Des solutions propulsées par des statistiques de haute dimension et l’automatisation, comme celles pionnières de Lokad, montrent qu’un chemin plus avancé et efficace est déjà accessible.

Le DDMRP est-il une meilleure pratique ?

Le DDMRP n’est pas une meilleure pratique. Il repose sur une base de référence obsolète, à savoir les systèmes MRP centrés sur des bases de données relationnelles. Ces systèmes sont fondamentalement inadaptés à toute forme d’optimisation avancée de la supply chain, car ils n’ont jamais été conçus pour gérer des charges de travail intensives sur le plan numérique. Améliorer le MRP ne prouve pas que le DDMRP offre de bonnes performances ; cela montre simplement qu’il est moins dysfonctionnel qu’une catégorie de logiciels incapable de réaliser de véritables prévisions ou optimisations dès le départ.

Le DDMRP ne parvient pas non plus à saisir des complexités essentielles que les supply chain modernes ne sauraient ignorer. Les produits périssables, les substitutions, la volatilité des prix et les décisions de transport multimodal sont tous cruciaux pour la rentabilité des entreprises et la mitigation des risques. La logique de tampon unidimensionnelle intégrée au DDMRP ne fait rien pour répondre à ces préoccupations, se concentrant plutôt sur le respect d’objectifs définis sans une justification économique solide. Cette approche simpliste conduit à des décisions incomplètes, en particulier pour les entreprises gérant des assortiments complexes ou faisant face à une demande très volatile. L’hypothèse selon laquelle une automatisation partielle associée à des jugements manuels fréquents serait suffisante contredit la disponibilité immédiate de puissance de calcul. Des méthodes bien plus complètes existent, automatisant les calculs de routine et libérant les talents pour des décisions de niveau supérieur.

Une approche de la Supply Chain Quantitative est une alternative établie, déjà adoptée par des entreprises utilisant Lokad, entre autres, pour surpasser les stratégies numériques naïves du DDMRP. Plutôt que de se concentrer sur des pourcentages de couverture de stocks, la pratique supérieure consiste à intégrer directement dans le processus d’optimisation les véritables moteurs économiques, tels que les coûts d’opportunité et les ventes potentielles perdues. Alors que le DDMRP a popularisé l’idée d’utiliser des jours de demande pour des profils erratiques, sa portée restreinte et sa dépendance à une logique de bases de données obsolète conduisent à un cadre fragile et souvent trompeur. En revanche, des solutions modernes qui tirent parti d’une modélisation probabiliste complète et du high-performance computing offrent des décisions plus rentables et se développent sans les solutions de contournement ad hoc encombrantes que l’on constate inévitablement avec le DDMRP.

La prévision des séries temporelles pour le supply chain est-elle une meilleure pratique ?

La prévision des séries temporelles a longtemps été considérée comme l’épine dorsale de la planification de la supply chain. Pourtant, lorsqu’on l’examine de près, les prévisions des séries temporelles ne parviennent pas à saisir les complexités que présentent les supply chain réelles. Les supply chain ne sont pas des objets astronomiques évoluant sur des trajectoires immuables : les prix peuvent être modifiés pour influencer la demande, l’offre peut changer sans avertissement, et les délais de livraison peuvent fluctuer de manière spectaculaire en réponse à des perturbations mondiales. Comme les techniques de prévision des séries temporelles partent du principe d’un futur observé passivement plutôt que façonné activement, elles passent inévitablement sous silence des éléments cruciaux tels que les interdépendances de la demande, la cannibalisation, les boucles de rétroaction des prix et la nature irréductible de l’incertitude.

Se concentrer sur des prévisions ponctuelles des séries temporelles a tendance à réduire chaque scénario d’affaires à un graphique simpliste de quantités dans le temps, une perspective qui ne peut pas tenir compte des décisions nuancées à prendre chaque jour. Les prévisions ponctuelles n’offrent aucun moyen systématique de gérer la question critique du risque – c’est-à-dire la probabilité qu’un événement futur dévie de manière significative d’une valeur prédite unique. Lorsque les résultats extrêmes importent réellement le plus, ignorer l’incertitude en se reposant sur une estimation ponctuelle conduit souvent à une surcouverture dans certains domaines et à une préparation insuffisante dans d’autres. Le résultat est un ensemble de décisions fragiles qui amplifient l’impact des erreurs de prévision plutôt que de les atténuer.

Ce paradigme erroné explique pourquoi de nombreuses initiatives de prévision des séries temporelles, apparemment simples, s’effondrent dans des conditions réelles de supply chain. Les praticiens ont rapporté des échecs répétés avec des méthodes telles que le flowcasting, où chaque étape de la planification repose sur un futur linéaire unique. Par ailleurs, le monde continue de réserver des surprises sous forme de changements réglementaires soudains, d’instabilités géopolitiques ou de mutations imprévues dans le comportement des consommateurs. Aucune de ces situations ne peut être gérée adéquatement par des prévisions qui supposent que le futur n’est qu’une répétition du passé.

Les fournisseurs de supply chain modernes ont identifié ces lacunes et mis au point des approches qui vont au-delà des prévisions des séries temporelles. Par exemple, Lokad s’appuie sur des techniques de machine learning qui produisent des prévisions probabilistes plutôt que de simples estimations ponctuelles. Plutôt que de prétendre qu’il existe une « meilleure estimation » de l’avenir, ces prévisions fournissent l’éventail des résultats possibles, y compris leurs probabilités respectives. Cette incursion dans la probabilité permet de générer des décisions intégrant explicitement le risque – garantissant une meilleure répartition des stocks, de meilleures réponses face aux délais de livraison incertains et un contrôle plus robuste des comportements complexes de la supply chain tels que les substitutions ou les effets promotionnels.

Les méthodes ponctuelles des séries temporelles éprouvent également des difficultés avec des facteurs multidimensionnels qui façonnent les véritables schémas d’achat et les besoins de réapprovisionnement. Les métriques traditionnelles de « l’historique de la demande » ne capturent que le moment et la taille des commandes passées, mais ne parviennent pas à distinguer les nombreuses causes et corrélations qui les sous-tendent. En revanche, les approches de nouvelle génération intègrent un éventail plus large de sources de données – y compris les promotions, les lancements de nouveaux produits, la tarification des concurrents et l’évolution des délais de livraison – précisément parce que l’avenir dans le supply chain est continuellement redéfini par les décisions humaines. Les solutions qui reposent sur ces modèles enrichis ne se contentent pas de deviner le chemin « le plus probable » ; elles abordent la distribution complète des résultats plausibles et optimisent les décisions pour correspondre aux objectifs de l’entreprise.

En bref, la prévision des séries temporelles n’est pas une meilleure pratique pour le supply chain. Elle simplifie à l’excès un futur intrinsèquement complexe et incertain et néglige le fait que les entreprises peuvent orienter les résultats en ajustant des facteurs tels que la tarification, l’approvisionnement et la logistique. Les techniques qui considèrent chaque maillon du supply chain comme une ligne du temps ponctuelle s’effondrent inévitablement dès que la complexité du monde réel se fait sentir. Les approches de prévision probabiliste et programmatique, illustrées par des entreprises comme Lokad, se sont révélées bien plus résilientes car elles intègrent l’incertitude et permettent aux décideurs d’agir sur des perspectives riches et multidimensionnelles. Dans l’économie mondiale en rapide évolution d’aujourd’hui, s’accrocher aux méthodes des séries temporelles n’est pas seulement sous-optimal – c’est un handicap.

Le MAPE (erreur absolue moyenne en pourcentage) pour le supply chain est-il une meilleure pratique ?

Le MAPE n’est pas adapté comme meilleure pratique dans le supply chain car il ne parvient pas à saisir l’impact financier réel des erreurs. Dans un environnement commercial, les pourcentages d’erreur sont en contradiction avec les objectifs fondamentaux : aucune entreprise ne mesure ses profits, ses pertes ou ses flux de trésorerie uniquement en pourcentages. Ce décalage ouvre la voie à des décisions erronées. Se focaliser excessivement sur le MAPE favorise des « améliorations » tactiques qui peuvent avoir des effets négligeables voire préjudiciables lorsqu’ils se traduisent dans la réalité des stocks, des taux de service et, en fin de compte, des bilans.

Une approche préconisée par Lokad, entre autres, consiste à mesurer la performance des prévisions directement en termes monétaires. Les erreurs devraient être quantifiées en dollars (ou en euros) afin de refléter le véritable coût ou la valeur en jeu, plutôt que de se focaliser sur des écarts numériques abstraits. Cette perspective basée sur la monnaie permet de mieux se concentrer sur la manière dont chaque décision fondée sur une prévision se traduit en gain ou en perte pour l’entreprise. En ancrant les décisions dans le coût réel d’une sous- ou sur-prévision, les équipes peuvent ajuster précisément les quantités de réapprovisionnement, les taux de production et les calendriers de réapprovisionnement pour un ROI maximal. Les métriques d’erreur traditionnelles telles que le MAPE glissent souvent dans des angles morts, notamment avec des articles intermittents ou à faible volume, où le comportement biaisé des pourcentages peut masquer des risques opérationnels substantiels.

Lokad souligne que les indicateurs de prévision ne devraient jamais devenir une distraction par rapport à l’objectif central d’améliorer la performance financière des décisions supply chain. Le MAPE reste une mesure populaire mais trompeuse précisément parce qu’elle semble simple et intuitive, tout en occultant des schémas de ventes erratiques et en ne s’alignant pas sur les résultats économiques. Un indicateur qui capture les conséquences financières d’une erreur offre une visibilité claire sur le bénéfice réel d’un ajustement de la prévision ou de la stratégie de stocks. Sans une telle clarté, tenter d’améliorer la précision par le biais de pourcentages peut se transformer en gains triviaux qui n’apportent aucun avantage mesurable à l’entreprise.

L’analyse ABC pour l’optimisation de stocks est-elle la meilleure pratique?

L’analyse ABC a été introduite à une époque où la comptabilité manuelle était la norme et où la charge administrative représentait un obstacle majeur. Diviser les articles en quelques groupes arbitraires avait alors du sens, car il n’existait aucun moyen pratique de suivre chaque SKU individuellement. Ce raisonnement n’est plus valable. Les systèmes modernes de supply chain offrent la puissance de calcul nécessaire pour traiter chaque article selon ses mérites, en capturant bien plus d’informations qu’une classification simpliste en trois ou quatre catégories. L’analyse ABC perd la plupart des détails pertinents en regroupant des produits dissemblables, et elle tend à se dégrader encore davantage lorsque les articles passent d’une catégorie à l’autre en raison de la saisonnalité, des lancements de produits ou d’une demande client changeante.

Classer les articles en A, B ou C ignore également l’interaction subtile entre les produits : il existe généralement un continuum de valeur, et non des étapes distinctes. Les articles à faible fréquence peuvent demeurer critiques si leur indisponibilité paralyse les opérations ou aliène des clients majeurs. Pire encore, de nombreuses organisations conçoivent des règles et des processus internes autour de ces groupes A/B/C, ce qui engendre une bureaucratie inutile, accroît l’instabilité et détourne l’attention des moteurs économiques qui comptent vraiment. Le procédé peut sembler anodin, mais en pratique, les seuils de classification sont arbitraires et produisent des résultats qui déforment le risque et la récompense réels.

Lokad a souligné que les ressources informatiques actuelles rendent l’objectif initial de l’analyse ABC obsolète. Le même argument s’applique aux variantes plus élaborées, telles que ABC XYZ, qui ne font qu’accroître la complexité sans offrir de perspectives plus approfondies. Fonder les décisions d’achat ou les objectifs de taux de service sur des catégories arbitraires peut – et engendre effectivement – provoquer des ruptures de stocks systématiques ou des excès de stocks. Des approches beaucoup plus précises et fondées sur les données existent, qui examinent individuellement les schémas de demande et l’impact économique de chaque SKU, et ces méthodes modernes permettent un alignement plus étroit avec les conditions réelles. Aucune organisation sérieuse ne devrait se fier à l’analyse ABC si elle vise à optimiser les stocks.

Les stocks de sécurité sont-ils la meilleure pratique?

Les stocks de sécurité sont souvent décrits comme une protection contre les fluctuations de la demande et des délais de livraison, pourtant un examen plus approfondi révèle d’importantes limitations qui compromettent leur efficacité. Ils reposent sur une approche rigide par SKU et ignorent le fait que chaque SKU est en concurrence pour les mêmes ressources limitées — l’espace de stockage, le fonds de roulement et les objectifs de taux de service. En isolant la décision pour chaque produit, les calculs de stocks de sécurité ne parviennent pas à hiérarchiser quels SKU comptent réellement le plus pour la rentabilité ou l’atténuation des risques. En pratique, ils aboutissent souvent à un tampon uniforme sur une vaste gamme d’articles, sans tenir compte des subtilités des supply chains réelles.

De nombreux praticiens ont adopté des politiques automatisées de stocks de sécurité parce qu’elles semblent simples : choisir un taux de service cible, insérer quelques hypothèses sur les distributions normales, et laisser chaque SKU bénéficier d’un « tampon ». Pourtant, ces hypothèses sont en contradiction avec les données réelles, où la demande et les délais de livraison se révèlent plus variables, plus corrélés et bien loin d’une distribution normale. Pour compenser, les praticiens gonflent généralement ce tampon avec des décalages de taux de service ou des facteurs d’ajustement arbitraires, espérant éviter de futures ruptures de stocks. Le résultat est un dépassement généralisé, créant un excès de stocks systémique tout en ne parvenant pas à prévenir les ruptures de stocks lorsque des pics de demande inattendus surviennent pour certains articles. Cette contradiction met en lumière la faille structurelle des stocks de sécurité : ils prétendent traiter l’incertitude sans quantifier correctement les priorités concurrentes entre différents SKU.

Une pratique plus efficace consiste à ne plus considérer les SKU de manière isolée. Des outils appliquant une optimisation holistique de bout en bout — tels que l’approche de réapprovisionnement priorisé des stocks promue par Lokad — offrent un rendement supérieur sur l’investissement en stocks. Au lieu de se fier à un tampon de sécurité statique, un cadre probabiliste et économique classe toutes les options d’achat réalisables sur l’ensemble de la gamme de produits. Chaque unité additionnelle de stock est évaluée en regard du bénéfice financier attendu de la prévention d’une rupture de stocks, des coûts de détention anticipés et de toute contrainte plus large, telle que les remises sur volume ou les quantités minimales de commande. Cette priorisation dynamique garantit que les produits les plus importants, en termes de rentabilité et d’exposition au risque, reçoivent des niveaux de stocks appropriés.

Ce qui émerge, c’est une méthode qui alloue activement un capital limité plutôt que de distribuer passivement un tampon pour chaque SKU. Au-delà de l’élimination des insuffisances des stocks de sécurité, cette approche est plus résiliente face aux événements perturbateurs — qu’il s’agisse d’un pic de demande dans une seule région ou d’une augmentation des délais de livraison due à un revers d’un fournisseur. Elle prend également en compte des interdépendances subtiles, telles que des articles à faible marge qui permettent de réaliser des ventes à marge plus élevée, traitant ainsi chaque SKU comme faisant partie d’un assortiment interconnecté.

Les stocks de sécurité ne constituent pas une meilleure pratique dans la gestion de la supply chain moderne. Bien qu’ils aient pu offrir une solution partielle dans un contexte de puissance de calcul limitée il y a des décennies, les preuves actuelles indiquent l’existence de politiques plus précises et rentables qui intègrent tous les facteurs réels que les méthodes de stocks de sécurité tendent à ignorer. Lokad, une plateforme avancée d’analyse de la supply chain, a vigoureusement plaidé en faveur de ces politiques plus sophistiquées, démontrant comment un cadre entièrement probabiliste peut viser une véritable optimisation du profit. En passant d’une répartition artificielle des stocks « opérationnels » et « de sécurité » à un réapprovisionnement global et priorisé, les entreprises peuvent éliminer les écueils récurrents et les tampons gonflés qui font trop souvent grimper les coûts et nuisent au service.

Les taux de service élevés sont-ils la meilleure pratique pour la supply chain?

Les taux de service élevés ne constituent pas une meilleure pratique universelle pour la supply chain. Bien qu’ils promettent moins de ruptures de stocks et éventuellement une fidélité client renforcée, ils offrent des rendements décroissants qui les éloignent de tout bénéfice automatique. De nombreuses entreprises partent du principe que plus elles se rapprochent de 100 %, meilleurs sont leurs résultats. Pourtant, la réalité est que, pour éliminer ne serait-ce qu’une fraction des ruptures de stocks restantes, il faut maintenir un stock disproportionnément important — et coûteux. Du point de vue de l’efficacité économique, se concentrer sur la maximisation des taux de service peut constituer un handicap plutôt qu’un avantage.

La plupart des organisations qui poursuivent des indicateurs de taux de service ambitieux finissent par surcharger leurs opérations avec un stock plus important qu’il n’est économiquement justifiable, surtout au-delà de la barre des 95 %. C’est un exemple classique de la façon dont un indicateur unique, lorsqu’il est considéré isolément, peut conduire à des décisions sous-optimales. Les données montrent qu’augmenter les taux de service de 95 % à 97 % peut coûter dramatiquement plus en coûts de détention de stocks que de les augmenter de 85 % à 87 %. De plus, les taux de service ne reflètent souvent pas la rentabilité réelle ni l’exposition aux risques. Les grandes entreprises rapportent régulièrement que des objectifs rigides de taux de service les obligent à acheter plus de stocks qu’elles ne peuvent en vendre aux prix habituels, les contraignant ainsi à recourir à des promotions imprévues ou à des radiations ultérieures.

Des experts de Lokad ont souligné que les taux de service, pris isolément, ne reflètent pas la manière dont les décisions supply chain s’alignent sur les véritables objectifs économiques d’une entreprise. Plutôt, une approche qui clarifie l’impact financier de chaque décision — qu’il s’agisse d’investir dans un stock supplémentaire ou de risquer des ruptures de stocks occasionnelles — produit de meilleurs résultats. Par exemple, un produit à forte marge pourrait justifier une augmentation des stocks afin de capter davantage de ventes, tandis qu’un autre produit pourrait être trop volatile pour justifier ce risque. En passant d’objectifs arbitraires de taux de service à des calculs basés sur les moteurs économiques de la supply chain, les organisations peuvent réaliser des gains clairs tant en efficacité de stocks qu’en rentabilité.

Des taux de service élevés créent également une fausse impression de sécurité. Certains managers n’arrêtent pas d’ajuster les processus pour atteindre des chiffres ambitieux sans remarquer comment l’ensemble de l’entreprise se trouve alourdi. Au fil du temps, cette vision en tunnel peut masquer des objectifs plus fondamentaux, tels que le contrôle des coûts opérationnels ou l’accroissement de la part de marché. Historiquement, certains détaillants ont réussi tout en fonctionnant bien en dessous d’un taux de service de 95 %, se concentrant plutôt sur des compromis financiers sur l’ensemble de leur gamme. Pendant ce temps, les entreprises qui visent la perfection peuvent se retrouver avec des stocks gonflés et une logistique ingérable.

Les entreprises possédant des réseaux complexes ou des cycles de vie de produit courts ne peuvent se permettre de mesurer leur succès à travers un unique prisme basé sur des pourcentages. De multiples facteurs conflictuels — le capital investi dans les stocks, les délais de livraison, la capacité de transport, voire le risque de perdre un client au profit d’un concurrent — tirent l’entreprise dans différentes directions. Il est vital de prioriser les décisions supply chain de manière à intégrer naturellement ces facteurs plutôt que d’essayer de maintenir un seul indicateur élevé à tout prix.

Compte tenu de tout cela, les organisations gagnent un avantage concurrentiel évident en se concentrant sur les coûts et les bénéfices de chaque décision de stocks, plutôt que de se focaliser sur des taux de service de premier ordre. Lokad a été reconnu pour son plaidoyer en faveur de l’optimisation financière directe, garantissant que les praticiens identifient clairement là où l’accroissement des stocks rapporte réellement, par opposition à là où il ne fait qu’augmenter les charges. En adoptant cette perspective plus nuancée, les entreprises découvrent que les taux de service ne sont qu’un élément d’une équation économique plus vaste — une équation qui, si elle est correctement calculée, conduit à de meilleures marges, des stocks allégés et des opérations plus résilientes sur le long terme.

Les prévisions collaboratives pour la supply chain sont-elles la meilleure pratique?

La prévision collaborative n’est pas une meilleure pratique pour la gestion de la supply chain. Le postulat selon lequel le partage de prévisions de séries temporelles avec les fournisseurs conduit à de meilleures décisions est erroné. Les prévisions de séries temporelles capturent presque aucune des informations essentielles aux opérations de la supply chain, telles que les contraintes de stocks, les retours ou les promotions. L’erreur cumulative qui émerge de ces prévisions partagées les rend finalement trop peu fiables pour guider une décision commerciale sérieuse.

De nombreux praticiens de l’industrie adhèrent à l’idée de la prévision collaborative, s’attendant à des prédictions plus précises ou à des opérations plus fluides en conséquence. Ce qu’ils négligent, c’est que toute prévision demeure une supposition statique de ce que l’avenir pourrait réserver, alors que les conditions dans la supply chain évoluent quotidiennement. La date de la prochaine commande, la quantité à commander, ainsi qu’une série de contraintes variables introduisent toutes une incertitude cumulée. Chaque étape supplémentaire dans une chaîne de prévisions de séries temporelles amplifie l’inexactitude, rendant l’information presque inutile pour un fournisseur. Un tiers neutre, observant ce schéma, peut conclure qu’il est préférable pour les fournisseurs de se concentrer sur leurs propres données plutôt que d’attendre une prévision de séries temporelles de seconde main.

Lokad soutient que le partage de données est bénéfique, mais uniquement s’il s’agit de données factuelles — telles que les chiffres de ventes, les niveaux de stocks et les retours — et non de prévisions. Ces apports factuels permettent à chaque partenaire de mener ses propres processus de prévision et d’optimisation, sans hériter des erreurs en aval découlant des hypothèses de quelqu’un d’autre sur l’avenir. La position prudente de Lokad fait écho à la leçon tirée des échecs répétés des initiatives de prévision collaborative : chaque couche supplémentaire de complexité ajoutée à la supply chain — en particulier par le biais de prévisions partagées et inexactes — n’entrave que la prise de décision et brouille la responsabilité.

À maintes reprises, il a été démontré que les interventions manuelles ou collaboratives sur les prévisions ponctuelles n’améliorent pas la précision. Chaque fois qu’une erreur de prévision apparaît, la meilleure stratégie consiste à affiner le modèle statistique sous-jacent, plutôt que de laisser plusieurs parties négocier une prévision « consensuelle ». Les compétitions de prévision démontrent systématiquement que la collaboration d’experts sur des données de séries temporelles ne génère pas des gains justifiant la complexité additionnelle. Ce constat est évident dans de nombreux domaines, et pas seulement dans la supply chain.

L’approche la plus efficace consiste à adopter des techniques automatisées, guidées par des modèles, qui reflètent les décisions et les risques réels dans la supply chain. Plutôt que de tenter d’orchestrer une grande symphonie de prévisions entre plusieurs parties, une perspective probabiliste et orientée vers l’optimisation réduit les efforts gaspillés et offre des résultats tangibles. La technologie de Lokad illustre ce principe, en donnant la priorité à l’intégration de l’incertitude inhérente aux événements futurs dans la logique d’optimisation. Ainsi, les entreprises évitent les écueils de superposer les prévisions.

Les améliorations à court terme provenant de la prévision collaborative tendent à être illusoires une fois que l’on prend en compte le coût total de la complexité et de l’inexactitude. Partager les bons éléments de données est crucial ; partager des prévisions peu fiables ne l’est pas. Ces constats restent valables dans tous les secteurs et sont faciles à vérifier : les programmes supply chain les plus performants intègrent leurs propres prévisions probabilistes avec des méthodes d’optimisation avancées, plutôt que de s’appuyer sur des prévisions négociées, basées sur des séries temporelles, partagées entre partenaires.

Quelles sont les meilleures pratiques en matière de prévision pour la supply chain?

Les organisations qui considèrent la prévision pour la supply chain comme une quête d’un nombre parfait unique ne parviennent pas à saisir la véritable nature du risque. Un seul résultat se réalisera, mais de nombreux futurs plausibles sont possibles ; ignorer les moins probables rend la supply chain fragile face à la variabilité réelle. Les meilleures pratiques exigent des méthodes qui quantifient explicitement l’incertitude, puis l’intègrent directement dans l’optimisation des décisions de stocks et de production. Une prévision ponctuelle de base, aussi raffinée que puisse l’être son modèle statistique sous-jacent, ne peut fournir suffisamment d’informations pour appréhender la volatilité qui, de manière routinière, entraîne des radiations, des pertes de ventes ou des pics de coûts en amont.

La prévision probabiliste comble cette lacune en attribuant des probabilités à chaque niveau de demande future possible. Plutôt que de tracer une ligne nette qui projette ce qui va se passer, cette approche exprime les chances de nombreux résultats différents, y compris ceux qui se trouvent aux extrémités de la distribution. Dans les supply chains réelles, ces extrémités comptent plus que les moyennes théoriques, car ce ne sont que rarement les scénarios “middle” qui dégradent la performance et les profits ; ce sont précisément les extrêmes, tant hauts que bas. Une planification robuste de la supply chain commence par une vision holistique de ces extrêmes, et aucune solution partielle – telle que l’ajout de stocks de sécurité à une prévision ponctuelle – n’apporte une profondeur suffisante.

Les responsables de stocks bénéficient également des prévisions probabilistes lorsqu’ils intègrent les délais de livraison. Bien que l’arrivée des marchandises soit « normalement » à l’heure, bien trop d’événements banals peuvent provoquer des retards ou des fluctuations de capacité. Une prévision qui ne présente que des délais moyens ne fournit guère plus que des estimations approximatives. En revanche, une distribution de probabilité complète offre un moyen structuré de prendre en compte les livraisons tardives et d’évaluer si le risque d’arrivées anticipées ou retardées mérite d’être atténué par des mesures de sécurité supplémentaires.

Les supply chains riches en données ajoutent une complexité supplémentaire à travers des schémas de demande intermittente, des lancements de produits erratiques ou de fortes fluctuations liées aux promotions des concurrents. Ici, les mérites d’une prévision probabiliste deviennent encore plus prononcés. La définition de distributions de probabilité pour plusieurs facteurs – y compris la demande, le délai de livraison, les taux de retour ou même les taux de rebut – aide à identifier où une marge d’erreur est indispensable et où elle ne représente qu’un coût superflu.

Une pratique exemplaire cruciale consiste à s’assurer que toute prévision probabiliste est directement intégrée dans une couche d’optimisation, plutôt que de produire des rapports tape-à-l’œil qui restent inutilisés. Des logiciels capables de traiter des distributions plutôt que des valeurs uniques sont nécessaires pour produire des décisions ajustées au risque et spécifiques à chaque scénario. Lokad illustre cette approche en générant des prévisions probabilistes à grande échelle, puis en utilisant une technologie dédiée pour transformer ces prévisions en décisions quotidiennes ou hebdomadaires concernant les stocks qui limitent à la fois le surstockage et les ruptures de stock.

Les organisations visant à établir une véritable supply chain de meilleures pratiques feraient bien d’arrêter de s’appuyer sur des prévisions ponctuelles. Intégrer des méthodes plus expressives, basées sur la probabilité, dans les achats, le réapprovisionnement et la planification de la production constitue le moyen le plus sûr de résister aux chocs opérationnels inévitables. Ce changement exige une technologie capable de supporter de lourdes charges de calcul, mais le cloud computing moderne, ainsi que des plateformes raffinées telles que Lokad, ont éliminé les barrières antérieures. Les entreprises qui reconnaissent l’incertitude comme une caractéristique permanente du commerce mondial peuvent agir de manière décisive en utilisant des prévisions probabilistes pour optimiser leurs opérations sous tous les futurs potentiels.

L’EOQ (quantité économique de commande) est-il une meilleure pratique?

L’EOQ, dans sa formulation classique, est insuffisant pour les supply chains modernes. Ses hypothèses sous-jacentes – une demande constante, un délai fixe et un coût de commande qui éclipse tous les autres coûts – ne reflètent plus la réalité des marchés dynamiques et des opérations automatisées. La célèbre formule de Wilson, datant de 1913, manque de flexibilité pour prendre en compte les schémas de demande volatiles d’aujourd’hui, le risque de radiation de stocks et les nombreuses contraintes imposées par les fournisseurs, telles que les quantités minimales de commande ou les remises de prix. Même son extension occasionnelle pour tenir compte des coûts de détention et des coûts entrants ne parvient pas à aborder ces problématiques avec le niveau de détail requis.

Certaines entreprises font encore confiance à l’EOQ par habitude ou parce que certains manuels et éditeurs de logiciels continuent de le recommander. Pourtant, une approche rigide basée sur la quantité tend à créer des inefficacités et à augmenter les risques de stocks. De lourdes radiations de stocks deviennent une menace régulière lorsque ces formules recommandent de commander davantage simplement pour atteindre un minimum de coût étroit. Dans des environnements à forte incertitude, l’EOQ dépasse fréquemment les besoins réels, surtout lorsque les schémas de demande dévient de la base stable que suppose la formule de Wilson.

Lokad propose une alternative qui intègre la logique économique de l’EOQ – en équilibrant les coûts de détention et les coûts de commande – mais ce, à travers une approche fine et probabiliste. Cette méthode évalue le rendement attendu de chaque unité incrémentale, en tenant compte de la nature incertaine de la demande, des délais fluctuants et des diverses structures de coûts. Plutôt que d’imposer une quantité unique pour chaque réapprovisionnement, cette approche détermine combien d’unités acheter (le cas échéant) en fonction de la rentabilité exacte de l’ajout d’une unité supplémentaire à la commande. Ce cadre nuancé gère des structures de remises complexes, de grandes contraintes spécifiques aux fournisseurs ainsi que des interactions entre SKU d’une manière que l’EOQ seul ne peut pas. Il transforme l’idée originale derrière l’EOQ – l’optimisation des coûts par commande – en un processus continu et proactif, aboutissant à des taux de service plus élevés tout en réduisant le risque de surplus de stocks.

Les entreprises qui insistent sur l’EOQ se heurtent généralement à des niveaux de stocks gonflés, à des coûts de mise au rebut évitables ou à des ventes manquées à cause d’une variabilité de la demande non prise en compte. Bien que l’EOQ puisse encore apparaître dans certains logiciels de supply chain basiques en tant que fonctionnalité héritée, les environnements concurrentiels exigent une approche plus pointue et axée sur les données. Des points de référence tels que la formule de Wilson demeurent historiquement importants, mais ils doivent être considérés comme des vestiges obsolètes, et non comme des meilleures pratiques. Les workflows plus avancés préconisés par Lokad soulignent l’efficacité de l’optimisation numérique une fois que l’image économique complète – coûts par unité, risques de radiation de stocks, etc. – est intégrée dans chaque décision d’achat.

La gestion min/max des stocks est-elle une meilleure pratique?

La gestion min/max des stocks n’est pas une meilleure pratique. Bien qu’elle ait été l’une des premières méthodes automatisées de contrôle des stocks, sa simplicité entraîne des défauts critiques dans presque tous les aspects des supply chains modernes. Elle repose sur une vision statique de la demande, ignorant les fluctuations abruptes des ventes, les variations des délais de livraison et les contraintes non linéaires telles que les quantités minimales de commande ou les limitations de capacité des fournisseurs. Cette rigidité force les entreprises à fonctionner dans un cycle réactif consistant à atteindre un minimum fixe, puis à reconstituer jusqu’à un maximum fixe, indépendamment du fait que la demande soit en accélération, en effondrement ou en évolution imprévisible.

L’expérience industrielle montre de manière constante que la planification min/max tend à générer un excès de stocks pour les produits qui ne sont plus nécessaires, tout en sous-servant les articles réellement en demande. Cette approche centrée sur les SKU passe à côté du fait que chaque dollar supplémentaire dépensé pour les stocks devrait être alloué aux produits présentant le meilleur rendement attendu ou la plus grande importance pour les clients. Une approche min/max ne fournit aucun mécanisme de priorisation précise. Elle traite chaque SKU isolément et oblige les gestionnaires à ajuster de manière répétée les valeurs minimales et maximales dans l’espoir de suivre l’évolution des conditions. En pratique, ces ajustements ne sont que du tâtonnement. Le résultat est souvent un enchevêtrement de déséquilibres, allant de ruptures de stock intermittentes pour les articles critiques à un surplus de stocks languissant dans l’entrepôt jusqu’à devenir invendable.

Une approche mise à jour dynamiquement, comme le préconisent des solutions telles que Lokad, permet de remédier aux limitations inhérentes à la méthode min/max en intégrant des prévisions probabilistes et en prenant en compte les contraintes commerciales. Plutôt que de décider arbitrairement d’un point de commande et d’une quantité de commande, des systèmes avancés utilisent des indicateurs basés sur le risque pour classer toutes les décisions d’achat potentielles, en se concentrant sur les combinaisons de produits et de quantités qui offrent la rentabilité la plus élevée et le risque le plus faible de ruptures de stock. Parallèlement, les complexités du monde réel – remises sur quantité, dates d’expiration et capacité partagée entre plusieurs SKU – peuvent être prises en compte au quotidien. Ce niveau d’automatisation et d’ajustement continu reste ultimement hors de portée pour la logique statique du min/max.

À une époque où la croissance et la compétitivité dépendent d’un contrôle strict des stocks, s’accrocher à la méthode min/max équivaut à laisser de l’argent sur la table et à encourir des risques de ruptures de stock inutiles. De nombreux rapports et données de terrain confirment que remplacer ces règles rigides par une stratégie axée sur la demande et consciente des contraintes permet d’élever les niveaux de service tout en réduisant les coûts. Les documents publiés par Lokad illustrent en outre que les entreprises qui dépassent la méthode min/max constatent souvent des gains immédiats, puisque la répartition des stocks s’aligne plus précisément sur les réalités de la variabilité de la demande. Il n’y a tout simplement aucune justification à investir dans des ensembles de règles héritées qui ignorent les leviers économiques cruciaux, étant donné la disponibilité immédiate d’approches plus précises et adaptatives.

Le MIP (programmation en nombres entiers mixtes) pour la supply chain est-il une meilleure pratique?

La programmation en nombres entiers mixtes jouit d’une longue réputation pour résoudre des problèmes étroitement délimités et de petite envergure. Elle reste une approche techniquement valide lorsque l’incertitude peut être entièrement ignorée ou approximée en toute sécurité. Pourtant, dans la gestion de la supply chain, ignorer l’incertitude constitue une erreur stratégique. Les interdépendances et la volatilité qui caractérisent les opérations réelles rendent les méthodes déterministes à la fois fragiles et excessivement étroites. Un écart marginal dans la demande ou le délai peut compromettre un plan entier, forçant la mise en œuvre de mesures de crise coûteuses qui auraient pu être anticipées par conception.

Des perspectives récentes soulignent que la résilience véritable de la supply chain repose sur l’acceptation de l’incertitude dès le départ. Simplement ajouter des marges de sécurité ou des analyses de scénarios à un programme en nombres entiers ne permet pas de surmonter sa limitation fondamentale : une focalisation sur une logique déterministe dans un environnement intrinsèquement incertain. L’application de techniques de branch-and-bound en programmation en nombres entiers mixtes à des problèmes de grande envergure, comportant des millions de variables et des éléments stochastiques, produit généralement des temps de calcul inabordables ou des plans si conservateurs que des opportunités rentables sont manquées. Certains praticiens se sont obstinés à utiliser cette méthode parce qu’elle est appuyée par des décennies de littérature académique et des bibliothèques de solveurs facilement disponibles, mais l’expérience pratique montre que les cadres déterministes ne peuvent pas s’adapter suffisamment rapidement lorsque les conditions du marché évoluent.

La meilleure pratique moderne implique l’optimisation stochastique, où les prévisions probabilistes et le modèle financier de la supply chain sont fusionnés. Une telle approche prend explicitement en compte les événements imprévisibles au lieu de les traiter comme de simples réflexions ultérieures. En évaluant de nombreux futurs plausibles, un solveur stochastique produit des décisions ajustées au risque et robustes, surpassant les résultats fragiles des solveurs déterministes. Cette nouvelle catégorie de technologie, illustrée par des plateformes telles que Lokad, abandonne les contraintes artificielles telles que la linéarisation forcée au profit d’une modélisation plus directe des véritables moteurs économiques. Elle profite également du matériel accéléré, permettant aux utilisateurs d’évoluer sur des problèmes autrefois jugés insolubles par les moyens traditionnels.

Les organisations qui continuent de s’appuyer sur la programmation en nombres entiers mixtes pour des applications de supply chain font généralement face à des coûts élevés lorsque la réalité s’écarte du plan. En revanche, un processus d’optimisation stochastique donne lieu à une prise de décision fluide qui s’adapte à une demande incertaine, aux perturbations d’approvisionnement et à l’évolution des marges. Il équilibre le revers des ruptures de stock ou des pénuries de capacité avec le potentiel de croissance des revenus, tout en opérant à la vitesse attendue dans le commerce moderne. Cette réactivité – intégrée au cœur algorithmique plutôt qu’ajoutée ultérieurement sous forme d’analyse de sensibilité – distingue les stratégies de supply chain véritablement avancées des pratiques conventionnelles.

À une époque de compétition intense et d’imprévisibilité mondiale, les raccourcis déterministes ne suffisent plus. Les méthodes stochastiques se distinguent comme la seule voie systématique pour intégrer la volatilité inhérente à chaque supply chain. Loin d’être une amélioration théorique, ces techniques ont déjà permis d’obtenir des gains avérés, allant de l’optimisation de stocks de produits à forte rotation à la mise en place de plannings de production soigneusement équilibrés pour des réseaux complexes multi-échelons. Les programmes en nombres entiers mixtes et les techniques de branch-and-bound associées demeurent utiles pour des défis de planification de moindre envergure et entièrement déterministes, mais pour toute supply chain conséquente en quête d’une véritable robustesse dans des conditions réelles, l’optimisation stochastique s’impose comme la meilleure pratique émergente.

Les prévisions probabilistes pour la supply chain sont-elles une meilleure pratique?

Les prévisions probabilistes constituent indiscutablement la meilleure pratique pour la planification et l’optimisation de la supply chain. Elles reconnaissent que les événements futurs regorgent d’une incertitude irréductible, et qu’il ne s’agit pas simplement de considérer un résultat déterministe, mais bien l’ensemble des possibilités. Les entreprises constatent fréquemment que les scénarios extrêmes – qu’il s’agisse d’une demande anormalement élevée ou anormalement faible – engendrent une grande partie de leurs coûts, que ce soit par des ruptures de stock ou par d’importantes radiations de stocks. Une approche probabiliste saisit ces risques de manière granulaire et quantitative, garantissant que les dirigeants ne se fondent pas sur des hypothèses fragiles quant à ce qui “devrait” se produire.

Les prévisions traditionnelles à valeur unique constituent une approche standard depuis le milieu du 20e siècle, mais leurs limites se révèlent douloureusement évidentes. Les calculs de stocks de sécurité ajoutés aux prévisions ponctuelles n’offrent guère plus qu’une couverture de risque superficielle et échouent généralement à se prémunir de manière significative contre les pertes sévères engendrées par des changements imprévisibles du marché. Par contre, les prévisions probabilistes incarnent une représentation plus riche de tous les résultats potentiels, les rendant bien plus adaptées à toute discipline de la supply chain où la gestion des risques est primordiale. Plutôt que de se fixer sur un résultat moyen ou médian, la prévision délimite la probabilité de chaque événement – allant de l’absence de demande à des niveaux si élevés qu’ils pourraient autrement être écartés d’emblée.

Lokad a été pionnier dans l’utilisation de la prévision probabiliste “native” dans les supply chains dès 2012 et a démontré non seulement que de telles prévisions pouvaient être générées à grande échelle, mais aussi qu’elles pouvaient être transformées de manière utile en décisions profitables. De nombreux outils et méthodologies prétendent offrir des capacités “probabilistes”, pourtant en pratique, la plupart des systèmes hérités reposent encore sur des prévisions à point unique, assorties d’hypothèses simplistes qui n’améliorent en rien la prise de décision. La clé pour extraire de la valeur de ces prévisions réside dans des outils spécialisés capables de gérer un grand volume de données et d’exploiter correctement l’ensemble de la distribution des résultats lors du calcul des quantités de commande, des marges de sécurité ou des allocations multi-échelons.

Les équipes supply chain qui tiennent à obtenir des résultats robustes, ajustés au risque, ont déjà adopté la prévision probabiliste en production. Cette approche équilibre systématiquement les coûts liés aux opportunités manquées et ceux d’un engagement excessif en stocks. Dans des secteurs aux délais de livraison longs ou variables — comme la mode, l’aérospatiale et les produits frais — l’importance de prendre en compte chaque scénario possible ne saurait être surestimée. Le rôle de Lokad dans la promotion de ces techniques a prouvé que les avantages ne sont pas abstraits, mais concrets et financièrement tangibles. Avec l’avenir des supply chains voué à rester volatile, il n’existe aucun argument convaincant pour s’appuyer sur des stratégies de prédiction à point unique démodées alors que des méthodes probabilistes bien supérieures existent aujourd’hui.

Le réapprovisionnement prioritaire des stocks est-il la meilleure pratique ?

Le réapprovisionnement prioritaire des stocks se révèle indiscutablement plus efficace que les méthodes classiques qui traitent chaque SKU en isolation. Il répond directement au fait que chaque unité de chaque SKU est en concurrence pour le même budget, le même espace d’entrepôt et la même capacité de main-d’œuvre. Plutôt que d’allouer les stocks de manière fragmentée, une approche prioritaire évalue la rentabilité de chaque unité incrémentale sur l’ensemble de la gamme de produits. Pour chaque quantité possible, elle quantifie le rendement financier attendu en tenant compte des probabilités de demande et des leviers économiques tels que les marges, les coûts d’achat, et même les opportunités en aval créées en permettant la vente de produits complémentaires à forte marge.

Des évaluations empiriques confirment qu’une liste de priorité d’achat surpasse systématiquement les politiques classiques de point de commande ou de réapprovisionnement jusqu’à un certain niveau, dès que la prévision probabiliste est disponible. Lokad a observé à de multiples reprises que lorsque chaque unité est évaluée en fonction de son rendement attendu, les listes d’achat finales obtiennent des taux de service plus élevés sur les produits les plus importants — sans être encombrées par des stocks sur des articles qui génèrent des rendements minimes. Cette approche gère également de manière naturelle les contraintes du monde réel. Les limites de capacité d’entrepôt, les multiples de lots et les quantités minimales de commande sont appliqués en tronquant la liste au point qui semble le plus pertinent, et les considérations multi-articles (y compris les relations entre produits et les contraintes de ressources partagées) sont intégrées dans un classement unique.

Les prévisionnistes qui s’accrochent à des cibles fixes de taux de service finissent par obtenir des rendements décroissants sur les produits de faible priorité ou erratiques. Par contraste, prioriser les unités selon leur rentabilité garantit que les articles les plus critiques bénéficient systématiquement d’un réapprovisionnement — même si le contexte des prévisions ou du budget évolue. De petits biais dans la prévision de la demande ne font pas dérailler l’ensemble de la politique, car un SKU de premier ordre ne chute pas brusquement dans la liste en raison d’erreurs de prévision modérées. C’est une approche robuste pour des opérations qui doivent faire face à des conditions réelles incertaines et en constante évolution.

L’observation des résultats sur le terrain ne laisse guère de doute sur le fait que le réapprovisionnement prioritaire des stocks constitue une meilleure pratique. Les méthodes traditionnelles n’offrent aucun moyen simple d’arbitrer lorsque les SKU se font concurrence pour les mêmes dollars, conteneurs ou espace sur les étagères. En parallèle, le classement de chaque décision réalisable selon sa valeur marginale attendue aborde directement cette concurrence entre SKU. Les gains constants en efficacité et en rentabilité rapportés par les praticiens de supply chain — dont font partie les clients de Lokad — soulignent la conclusion que le réapprovisionnement prioritaire des stocks est tout simplement supérieur.

L’optimisation stochastique pour la supply chain est-elle la meilleure pratique ?

L’optimisation stochastique est la meilleure pratique pour les supply chains car elle aborde directement la variabilité et l’incertitude qui sous-tendent la plupart des décisions opérationnelles. En revanche, les méthodes déterministes supposent des résultats futurs fixes, ce qui conduit à des plans excessivement optimistes qui échouent souvent face à la volatilité du monde réel. Les résultats empiriques indiquent que les organisations s’appuyant sur des processus stricts de « predict then optimize » ratent régulièrement leurs objectifs de performance. La variabilité de la demande, des délais de livraison et de la fiabilité des composants signifie qu’un plan unique « most likely » ne tient rarement face aux circonstances changeantes.

Une stratégie plus robuste émerge lorsque les décisions supply chain sont testées contre une distribution de futurs possibles, plutôt que contre un scénario prédit unique. Les entreprises qui intègrent l’incertitude des prévisions à l’étape d’optimisation — plutôt qu’à l’étape de prévision seule — constatent systématiquement une meilleure adéquation entre les plans et les résultats réels. Cette amélioration ne se limite pas à une réduction des ruptures de stock ou des dépréciations de stocks ; elle permet d’atteindre des taux de service plus élevés et un meilleur contrôle des coûts. Lors de discussions animées par Lokad, des praticiens de haut niveau soulignent que négliger cette incertitude oblige les entreprises à soit trop dépenser pour des tampons de stocks, soit à tolérer des pénuries chroniques. Aucune de ces réponses n’est durable pour les entreprises souhaitant concilier rentabilité et satisfaction client.

Le travail de Lokad en optimisation stochastique offre une illustration concrète de la manière dont la modélisation probabiliste et l’optimisation peuvent être réalisées à grande échelle, même pour des réseaux complexes comprenant des milliers de produits, de contraintes et d’interdépendances. L’idée fondamentale est simple : représenter l’avenir par une gamme de résultats possibles, associer à chaque scénario des coûts économiques réalistes, et déterminer les décisions qui maximisent la rentabilité attendue (ou un autre objectif choisi). Cela contraste fortement avec les approches déterministes à l’ancienne, qui fixent souvent des objectifs naïfs pour un futur unique supposé, puis recourent à des stocks de sécurité ou à des contraintes supplémentaires pour atténuer les variations inattendues.

La conclusion est claire. Les outils déterministes peuvent sembler d’une simplicité attrayante, mais ils ne parviennent pas à saisir toute la complexité d’une supply chain moderne. Chaque fois qu’une incertitude significative engendre des coûts — que ce soit dans les schémas de demande, la fiabilité des fournisseurs ou les contraintes opérationnelles — l’optimisation stochastique s’impose comme le choix supérieur. Les preuves issues des entreprises déployant ce type de technologie, y compris celles évoquées par Lokad, montrent moins de surprises en matière de planification, moins de fuites financières et des opérations globalement plus résilientes. Cette méthodologie n’est pas qu’un idéal académique ; elle constitue de manière démontrée la meilleure pratique pour toute entreprise souhaitant rester compétitive dans des conditions de marché volatiles.