La plateforme Lokad

Bien que les initiatives de Supply Chain Quantitative puissent être réalisées sur n’importe quelle plateforme avec un langage de programmation, la plateforme Lokad a été spécialement conçue pour soutenir ces initiatives. Lokad est une plateforme dédiée à la conception et au déploiement d’applications de prévision d’optimisation de la supply chain sur mesure. Comparée aux outils de développement génériques, Lokad offre une productivité, une fiabilité, une maintenabilité et une sécurité supérieures - et surtout - des performances de supply chain.

Au cœur de Lokad se trouve Envision, un langage de programmation spécifique au domaine (DSL). Ce langage est destiné aux experts en supply chain, et non aux ingénieurs logiciels. Notre objectif principal est de mettre l’optimisation de la supply chain entre les mains de ceux qui ont une expertise directe dans le domaine. Ce faisant, Lokad réduit les risques liés aux initiatives de supply chain en éliminant les intermédiaires entre les métiers et l’informatique.

Grâce à Envision, nous dépassons largement les capacités des APS (Advanced Planning Systems), “avancés” seulement de nom, des outils de BI (Business Intelligence) ou même des kits d’outils de prévision spécialisés. Enfin, comparé aux langages de programmation génériques - tels que Python - Lokad offre des applications plus sécurisées et plus maintenables.

Au-delà des feuilles de calcul

Excel est l’outil le plus largement utilisé dans la supply chain. Chez Lokad, nous reconnaissons qu’Excel a de nombreuses qualités exceptionnelles : il est simple, expressif, visuel et, surtout, Excel vous permet de rester maître de vos données en permanence. Excel a acquis le succès mondial qu’il mérite. Avec Envision, nous avons travaillé très dur pour préserver toutes ces excellentes qualités que l’on trouve dans Excel.

Cependant, en ce qui concerne la supply chain, Excel n’est pas non plus le summum de l’analyse. La plus grande force d’Excel est aussi sa plus grande faiblesse : la logique de calcul et les données sont systématiquement entremêlées, ce qui crée des problèmes sans fin dès que les feuilles de calcul commencent à prendre de l’ampleur. Pourtant, les grandes feuilles de calcul Excel sont généralement inévitables dans la supply chain, où des centaines, voire des milliers de produits sont généralement présents au sein de la même entreprise.

Malheureusement, ce problème d’entremêlement de la logique et des données ne peut pas être résolu dans Excel, car la “solution” irait à l’encontre de ce qui fait d’Excel un outil formidable en premier lieu. Par conséquent, chez Lokad, nous avons décidé de concevoir Envision, une technologie qui préserverait les propriétés précieuses d’Excel en ce qui concerne la supply chain, mais qui permettrait également de passer à l’échelle des centaines de millions de commandes ou de références, si nécessaire.

Les feuilles de calcul, pas seulement Excel, ne sont tout simplement pas adaptées aux classes spécialisées mais essentielles de calculs nécessaires à l’optimisation des supply chains. Par exemple, les feuilles de calcul n’ont (virtuellement) aucune fonctionnalité pour gérer les prévisions probabilistes. Ainsi, les feuilles de calcul sont bloquées dans une mentalité de “moyenne générale” qui est préjudiciable aux supply chains. De même, les feuilles de calcul n’ont (virtuellement) aucune fonctionnalité pour effectuer une optimisation contrainte dans des conditions incertaines. Par conséquent, même des contraintes banals comme les MOQ (Minimum Order Quantity) finissent par être résolues manuellement par les praticiens de la supply chain.

Envision offre des constructions spécialisées - comme une algèbre des variables aléatoires - qui sont essentielles à l’optimisation prédictive des supply chains et qui ne sont tout simplement pas disponibles dans les feuilles de calcul. Ensuite, les applications construites avec Envision sont beaucoup plus maintenables que les feuilles de calcul, qui ne sont pas adaptées aux problèmes complexes.

Pas seulement observer les données mais agir dessus

Les solutions de Business Intelligence (BI) sont souvent présentées comme la prochaine étape de l’analyse commerciale après Excel. Cependant, sur la base de l’expérience de Lokad, nous en sommes arrivés à la conclusion que, en ce qui concerne les supply chains, la BI ne parvient presque jamais à concrétiser les avantages attendus. Le problème ne réside pas dans la qualité des outils de Business Intelligence : le marché de la BI est mature et il existe d’excellentes solutions. La difficulté réside plutôt dans le fait qu’observer des données dans le but d’obtenir des “idées” est extrêmement coûteux pour les entreprises impliquant des milliers de produits et des milliers de clients.

Dans la supply chain, les outils de BI échouent à s’étendre non pas parce qu’ils ne peuvent pas traiter toutes les données disponibles - contrairement à Excel, les bons outils de BI peuvent traiter de très grandes quantités de données - mais parce que, produire des millions de chiffres chaque jour est bon marché, comme nous l’avons dit précédemment : produire seulement dix chiffres pertinents chaque jour qui valent la peine d’être lus et pris en compte est extrêmement difficile. Malgré toutes ses imperfections, Excel adopte cette attitude de “faire les choses”, contrairement à la BI.

Pour Envision, nous avons absolument voulu préserver cette perspective de “faire les choses”. Envision consiste à construire des applications. Par exemple, Envision peut générer des listes d’actions prioritaires telles que :

Énumérer les articles les plus importants à maintenir à une marge brute faible pour mettre la pression sur les concurrents
Générer les quantités nécessaires pour remplir exactement le prochain conteneur à commander
Énumérer les articles les plus importants à liquider pour désencombrer l’entrepôt
Énumérer les articles les plus souvent retournés par les clients et qui doivent être retirés de la liste

Les décisions quantitatives générées par Envision peuvent ensuite être réimportées automatiquement dans l’ERP ou téléchargées sous forme de feuilles de calcul. La portée exacte d’Envision dépend vraiment de ce que vous décidez d’être les priorités principales de votre entreprise.

Votre entreprise ne peut pas éviter la programmabilité

Envision est un langage de programmation. Pour la plupart des personnes qui ne sont pas des développeurs de logiciels, cela semble probablement “très” technique ; la plupart des dirigeants d’entreprise, même dans les plus grandes entreprises, se demandent si leur équipe sera capable de devenir productive avec un outil aussi avancé. Notre expérience nous dit que la supply chain est irrémédiablement complexe. Nous avons vu certains fournisseurs promettre des outils si simples qu’un “enfant de 9 ans pourrait les utiliser”, et finalement obtenir des résultats alignés sur ce qu’un véritable “enfant de 9 ans” aurait pu obtenir.

La supply chain implique des milliers de produits, et souvent beaucoup plus. Chaque prix, chaque niveau de stock, chaque assortiment doit être constamment ajusté. Il n’y a aucun espoir d’atteindre cela avec un niveau de productivité satisfaisant sans automatiser toutes ces tâches banales. Pourtant, l’automatisation seule n’est pas suffisante : elle doit être une automatisation intelligente qui est profondément alignée sur les moteurs spécifiques de votre entreprise. La partie “programmable” est celle qui rend possible cette alignement.

Chaque fois que quelqu’un élabore une formule complexe dans une feuille de calcul quelque part dans votre organisation, cette personne exploite l’expressivité programmatique de la feuille de calcul. Il n’y a pas moyen de se débarrasser de la folie des feuilles de calcul si les équipes n’ont pas une meilleure alternative pour injecter leur expertise métier dans les systèmes. Envision est précisément conçu comme cette alternative supérieure.

Au-delà de Python

Malgré la popularité croissante des initiatives de science des données, la dure réalité est que la grande majorité de ces initiatives ne sont pas à la hauteur de leurs attentes. Plus précisément, alors que les prototypes initiaux sont souvent prometteurs, ces initiatives échouent généralement à passer à la production. En revanche, Envision a été conçu en gardant à l’esprit la production de la supply chain, afin de réduire autant que possible ces classes de problèmes. Il y a deux causes principales derrière ces échecs. Discuter des avantages et des inconvénients de toutes les alternatives à Envision serait quelque peu fastidieux, donc pour plus de clarté, la discussion se concentrera sur le choix entre Python et Envision.

Premièrement, Python nécessite des ingénieurs logiciels. En effet, Python, comme tout langage de programmation complet, expose de nombreuses subtilités techniques à quiconque écrit du code en Python. S’attendre à ce que les gens soient à la fois des experts en ingénierie de la supply chain et des experts en ingénierie logicielle est trop demander. Les capacités programmatiques doivent être accessibles à un large éventail de personnes techniquement compétentes, pas seulement aux ingénieurs logiciels professionnels.

Deuxièmement, les coûts de maintenance des prototypes Python hâtifs explosent. Les coûts de maintenance doivent être maîtrisés. Python est loin d’être économe en ressources matérielles. Ensuite, résoudre les problèmes d’optimisation de la supply chain est un processus chaotique : les données de nombreux systèmes (peu fiables) doivent être acheminées de manière fiable, les processus imparfaits et en constante évolution doivent être documentés et modélisés, les métriques d’optimisation doivent refléter une stratégie commerciale en constante évolution, etc. Python n’offre presque aucune correction par conception pour soutenir de tels efforts.

Envision est notre réponse à ces défis. Il brille de manière simplement inaccessible à Python, à savoir :

Défense en profondeur, prévenant des classes entières de problèmes de sécurité qui se posent chaque fois qu’un langage de programmation général est impliqué.
Performance transparente, empêchant l’écriture de programmes qui seront impraticablement lents à exécuter en production.
Mise à niveau transparente, aussi à la pointe qu’une cible en mouvement constant, les mises à niveau doivent être livrées automatiquement, généralement par le biais de réécritures de code en arrière-plan.
Stack packagé, où le fardeau de l’assemblage de dizaines de logiciels, même en considérant l’application la plus simple, est éliminé.

En conclusion, bien que Python soit génial (et il l’est), ce n’est pas une réponse satisfaisante pour l’optimisation de la supply chain comme l’est Envision. Construire et maintenir une application d’apprentissage automatique de qualité de production en Python est possible, mais les coûts sont élevés, et à moins que votre entreprise ne soit prête à avoir une équipe d’ingénierie logicielle complète dédiée à la maintenance de cette application, cela ne fonctionnera pas en production.