Technologies de Prévision et d'Optimisation

Au cours de la dernière décennie, la pratique de la prise de décision basée sur les données dans les chaînes d’approvisionnement a évolué de manière spectaculaire. Lokad a commencé en 2008 en mettant l’accent sur des prévisions précises, mais la chaîne d’approvisionnement moderne ne peut se contenter de simples prédictions. Au lieu de cela, les décisions doivent être optimisées en cas d’incertitude. L’approche de Lokad unifie la prévision et l’optimisation dans un seul pipeline alimenté par l’informatique en nuage, des paradigmes programmatiques et un engagement envers la performance réelle.

En 2020, Lokad s’est classé n°1 mondial au niveau SKU dans la prestigieuse compétition de prévision M5, illustrant notre focus incessant sur la précision. Pourtant, la précision seule ne suffit pas : nous devons transformer les prévisions en décisions en présence de contraintes strictes, de demandes volatiles et de compromis économiques. Lokad répond à ces exigences grâce à des approches probabilistes et stochastiques intégrées dans Envision, notre langage spécifique au domaine.

1. Générations Technologiques de Lokad

La technologie de Lokad ne s’est pas développée du jour au lendemain ; elle a évolué à travers plusieurs générations, chacune abordant de nouveaux défis dans l’analyse des chaînes d’approvisionnement.

• Optimisation Latente (2024)
  Un paradigme conçu pour aborder les problèmes de planification et d’allocation de ressources combinatoires difficiles et complexes en cas d’incertitude.

• Descente Discrète Stochastique (2021)
  Une manière robuste de calculer des décisions lorsque l’incertitude domine, en utilisant de puissantes techniques d’optimisation stochastiques.

• Programmation Différentiable (2019)
  La convergence de l’optimisation numérique et de l’apprentissage automatique, offrant des modèles unifiés qui répondent aux contraintes réelles des chaînes d’approvisionnement.

• Apprentissage Profond (2018)
  Exploitant des prévisions alimentées par IA à grande échelle, cela a marqué un passage des méthodes statistiques classiques aux techniques accélérées par GPU.

• Prévisions Probabilistes (2016)
  Une emphase explicite sur l’estimation des distributions de probabilité complètes de la demande plutôt que des estimations ponctuelles.

• Grilles de Quantiles (2015)
  Abordant les contraintes de la chaîne d’approvisionnement en calculant des distributions entières, pas seulement des demandes moyennes ou médianes.

• Prévisions de Quantiles (2012)
  Un éloignement des prévisions de moyenne pure en introduisant des prévisions asymétriques “biaisées” alignées avec l’économie commerciale.

• Prévisions Classiques (2008)
  Notre approche originale, évaluée en interne à travers une bibliothèque de modèles, bien que maintenant dépassée par des paradigmes plus sophistiqués.

2. Au-delà de la Prévision : Pourquoi l’Optimisation est Importante

La prévision classique fournit une estimation numérique unique - souvent une médiane - de la demande future. Bien qu’elle soit utile pour l’intuition, elle laisse un écart critique pour la prise de décision réelle. Les chaînes d’approvisionnement doivent faire face à :

• Contraintes de stocks : Niveaux de stock, MOQ des fournisseurs, délais de livraison, etc.
• Compromis économiques : Coûts de détention, pénalités de pénurie et risques d’obsolescence.
• Flux complexes : Réseaux multi-échelons, délais de livraison incertains, approvisionnement multiple.

Les derniers développements de Lokad, tels que Descente Discrète Stochastique et Optimisation Latente, relèvent ces défis en intégrant de manière transparente l’incertitude dans les flux de décision - une approche qui va bien au-delà d’un simple “moteur de prévision”.

3. Comment Lokad Opère en Pratique

Notre équipe de Supply Chain Scientists mène l’initiative, gérant les contributions techniques, notamment toute la programmation Envision.

Étape 1. Intégration des Données

Nous ingérons des transactions historiques, des attributs de produits, des informations sur les fournisseurs, et plus encore. Cet ensemble de données unifié est le socle à la fois pour la prévision et l’optimisation.

Étape 2. Modélisation Probabiliste

Au lieu de renvoyer une prévision ponctuelle, les méthodes de Lokad estiment des probabilités sur plusieurs résultats - utiles pour les SKUs à rotation lente ou à demande irrégulière. Cet accueil de l’incertitude est essentiel pour une planification robuste.

Étape 3. Optimisation des Décisions

À travers des paradigmes comme l’optimisation latente ou la descente discrète stochastique, nous produisons des décisions réelles - quantités de réapprovisionnement optimales, plannings de production, ou transferts - personnalisés selon vos contraintes et objectifs.

Étape 4. Amélioration Continue

À mesure que de nouvelles données arrivent, les modèles sont rapidement recalibrés et les décisions s’adaptent automatiquement. Cette boucle de bout en bout garantit que les praticiens de la supply chain restent agiles et anticipent les changements de la demande ou de l’approvisionnement.

4. Envision et Boîte Blanche

Un Langage Spécifique au Domaine de la Supply Chain

Lokad ne cache pas sa technologie derrière un moteur opaque et “universel”. Au lieu de cela, nous fournissons Envision, un langage conçu pour l’analyse de la supply chain transparente et configurable. Chaque étape du processus peut être inspectée et adaptée.

Adaptation aux Réalités Commerciales

Parce que les supply chains diffèrent largement - production, vente au détail, MRO - les scripts Envision permettent à vos équipes, et à nos Supply Chain Scientists, de coder en dur des contraintes ou des heuristiques spécifiques à vos processus. Associée aux capacités prédictives avancées de Lokad, cette approche en boîte blanche résout vos problèmes réels plutôt que de vous adapter à un modèle rigide.

5. Prochaines Étapes

Lokad a commencé en 2008 avec une promesse simple : des prévisions précises. Nous fusionnons désormais ces prévisions avec une optimisation robuste pour offrir une prise de décision supérieure en situation d’incertitude. Que vous ayez du mal avec une planification serrée, une demande irrégulière, ou des flux multi-échelons, la technologie générationnelle de Lokad - de la prévision par quantile à l’optimisation latente - vous couvre.

Curieux d’en savoir plus ? Nous vous invitons à :

• Plonger dans l’Optimisation Latente si vous êtes confronté à des défis de planification combinatoire difficiles.
• Explorer la Descente Discrète Stochastique si vous souhaitez voir l’incertitude intégrée dans vos décisions quotidiennes.
• Découvrir la Programmation Différentiable pour une analyse approfondie de l’apprentissage automatique moderne fusionné avec l’optimisation de la supply chain.
• Ou nous contacter pour une démonstration personnalisée afin de voir comment Lokad peut modéliser précisément les contraintes de votre entreprise.

En fin de compte, la prévision et l’optimisation vont de pair - le rôle de Lokad est de garantir que vous bénéficiez du meilleur des deux mondes.