Revue d'AnyLogic, Fournisseur de Logiciels de Simulation et de Jumeau Numérique

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour : avril 2025

AnyLogic est une plateforme complète de simulation et de jumeau numérique qui permet aux organisations de modéliser des processus opérationnels complexes dans des secteurs tels que la supply chain, la fabrication et les soins de santé. La plateforme combine trois grandes méthodologies de simulation - basée sur les agents, à événements discrets et dynamique des systèmes - pour créer des représentations dynamiques et détaillées de systèmes du monde réel. En intégrant des données en direct et historiques dans ces jumeaux numériques, AnyLogic prend en charge des analyses de type “what-if” robustes et des tests de scénarios sans risquer les opérations réelles. De plus, la solution exploite des intégrations externes de machine learning (par exemple, via H2O.ai) pour prédire les paramètres de performance clés et prévoir les besoins en capacité, tandis que ses options de déploiement basées sur le cloud facilitent l’exécution évolutive et collaborative ainsi que la génération de rapports interactifs via des tableaux de bord. Basée sur une architecture Java avec un support API étendu et une personnalisation via du code fourni par l’utilisateur, AnyLogic permet aux décideurs d’explorer et d’optimiser les performances des processus dans un environnement axé sur les données.

1. Que Fournit le Logiciel d’AnyLogic?

1.1 Capacités de Modélisation de Simulation

AnyLogic fournit un environnement de modélisation de simulation qui prend en charge une approche tri-modale :

Modélisation basée sur les agents : Construit des modèles dans lesquels les entités individuelles (agents) présentent un comportement indépendant et interagissent de manière dynamique.
Simulation à Événements Discrets : Utilise des organigrammes de processus pour modéliser des opérations où des événements distincts se produisent à des moments spécifiques.
Dynamique des Systèmes : Capture des flux agrégés en utilisant des stocks et des flux pour représenter des processus continus.

Cette capacité multiméthode permet aux utilisateurs de sélectionner la technique la plus appropriée - ou d’intégrer des méthodes au sein d’un modèle unique - pour capturer les subtilités des processus complexes du monde réel ¹².

1.2 Développement de Jumeaux Numériques

AnyLogic positionne sa solution comme un outil de création de jumeaux numériques. Un jumeau numérique développé sur la plateforme comprend généralement :

Un modèle de simulation détaillé qui reflète les processus opérationnels d’un système physique (par exemple, le flux de patients d’un hôpital comme démontré dans une étude de cas ³).
L’intégration de données opérationnelles en direct ou historiques via des flux de données externes, permettant des analyses de type “what-if” en temps réel et des tests de scénarios.
Des tableaux de bord interactifs personnalisables et des options d’exportation (par exemple, CSV ou Excel) qui soutiennent la prise de décision managériale.

1.3 Intégration de l’Apprentissage Automatique et de l’IA

Pour augmenter les sorties de simulation, AnyLogic a incorporé plusieurs composants d’IA/ML :

Intégration H2O.ai : La plateforme permet aux utilisateurs d’incorporer des modèles d’apprentissage automatique - exportés sous forme de pipelines de scoring MOJO - pour prédire des résultats numériques tels que les besoins en capacité ⁴.
Bibliothèques Additionnelles : Des outils tels que Pypeline, ONNX Helper et Alpyne sont disponibles pour relier les modèles de simulation à des flux de travail ML externes. Dans ces cas, AnyLogic exploite des modèles ML “boîte noire” pour compléter plutôt que remplacer sa logique de simulation de base.

1.4 Déploiement Cloud

AnyLogic propose des solutions cloud publiques et privées pour le déploiement de la simulation :

Les expériences de simulation peuvent être exécutées en parallèle via AnyLogic Cloud, avec prise en charge de l’intégration API RESTful à travers des langages comme JavaScript, Python et Java ⁵.
Les modèles peuvent être partagés, exécutés à distance et exporter des données expérimentales détaillées, le tout sans nécessiter d’installations côté client.
Bien que puissant, les utilisateurs doivent configurer leurs modèles pour fonctionner dans le cloud plutôt que de compter sur un déploiement entièrement automatisé.

2. Comment Fonctionne la Solution d’AnyLogic ?

2.1 Fondations Techniques

L’environnement central d’AnyLogic est construit sur Java SE en tant qu’application basée sur Eclipse. Cette base prend en charge la compatibilité multiplateforme et un cadre orienté objet que les utilisateurs peuvent étendre grâce à du code Java personnalisé. Les constructions de modélisation incluent :

Diagrammes de flux et blocs de processus pour les simulations à événements discrets.
Diagrammes d’états et comportements des agents pour le développement de modèles basés sur les agents.
Stocks, flux et équations différentielles pour les modèles de dynamique des systèmes.

Cette flexibilité permet aux utilisateurs de personnaliser les simulations pour des flux logistiques complexes, des workflows de fabrication ou des itinéraires de patients en santé ¹⁶.

2.2 Construction de Jumeaux Numériques

La construction d’un jumeau numérique sur AnyLogic implique :

Construire un modèle de simulation qui reflète fidèlement le flux de travail d’un système physique.
Lier dynamiquement le modèle avec des bases de données opérationnelles ou des flux de données en temps réel.
Capturer des métriques de performance clés (comme les temps d’attente et l’utilisation des lits dans un environnement hospitalier) qui peuvent être continuellement comparées avec des données réelles pour la validation et l’amélioration ³.

2.3 Implémentation de l’Intégration de l’IA/ML

AnyLogic intègre les capacités ML externes de manière modulaire :

Les modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés (par exemple, de H2O.ai) sont exportés sous forme de fichiers autonomes et “appelés” depuis la simulation. Cela permet des prédictions telles que la durée de séjour des patients ou les taux de production.
La simulation reste l’outil principal de prise de décision, les prédictions ML complétant la logique de simulation discrète principale ⁴.

2.4 Cloud et Mécanismes de Déploiement

Le Cloud AnyLogic est conçu pour exécuter des simulations en arrière-plan tout en fournissant des animations interactives et des tableaux de bord via des navigateurs web modernes :

Un système de répartition de charge réutilise les résultats pour des configurations d’entrée identiques afin de conserver le temps de calcul.
Des API personnalisées permettent l’intégration avec des flux de travail d’entreprise plus importants et prennent en charge le développement frontal personnalisé ⁵.

3. Évaluation de l’État de l’Art

3.1 Forces

Simulation Multiméthode Complète : AnyLogic se distingue en intégrant les trois méthodologies de simulation dans un seul package, une fonctionnalité bien soutenue par des ressources éducatives comme “The Big Book of Simulation Modeling” ².
APIs Ouvertes et Extensibilité : Avec le support de Java, Python et JavaScript, les utilisateurs peuvent intégrer profondément les modèles AnyLogic avec des systèmes externes et les adapter à diverses applications.
Déploiement Activé par le Cloud : L’environnement évolutif et collaboratif du Cloud AnyLogic améliore à la fois la recherche et l’analyse opérationnelle en temps réel.

3.2 Points de Scepticisme

Revendications en IA : Bien que commercialisé comme “activé par l’IA”, la fonctionnalité centrale d’intelligence artificielle repose sur des intégrations tierces plutôt que sur un moteur d’apprentissage profond intrinsèque.
Complexité des Jumeaux Numériques : La création de jumeaux numériques précis exige une expertise significative dans le domaine et une intégration minutieuse des données, ce qui signifie que le succès dépend fortement de la qualité des modèles et des données sous-jacents.
Améliorations Incrémentales : Bien que les fonctionnalités activées par le cloud et la réutilisabilité des modèles offrent des avantages opérationnels, ces améliorations peuvent être évolutives plutôt que révolutionnaires par rapport à d’autres plates-formes de simulation ou d’optimisation.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic et Lokad représentent deux approches distinctes dans le domaine de la chaîne d’approvisionnement et du soutien à la décision opérationnelle. AnyLogic se concentre sur la simulation sophistiquée et la construction de jumeaux numériques ; il permet aux utilisateurs de reproduire des processus du monde réel à travers la modélisation basée sur les agents, les événements discrets et la dynamique des systèmes, offrant ainsi un environnement flexible pour l’analyse de scénarios et les tests de simulation ¹³. En revanche, Lokad se concentre sur l’optimisation quantitative de la chaîne d’approvisionnement grâce à la prise de décision prédictive. Il dispose d’une plateforme spécialement conçue avec un DSL propriétaire (Envision) et des moteurs de machine learning intégrés conçus pour fournir des recommandations concrètes, telles que des actions précises en matière de stocks ou de tarification, quotidiennement ⁷⁸. Architecturalement, AnyLogic est ancré dans un environnement d’intégration ouvert basé sur Java, idéal pour les simulations personnalisables, tandis que Lokad exploite F# et C# dans une solution hébergée dans le cloud étroitement intégrée qui minimise les dépendances tierces ⁸⁹. En fin de compte, alors qu’AnyLogic convient le mieux aux organisations cherchant à explorer des scénarios opérationnels dynamiques et à construire des jumeaux numériques, Lokad offre une plateforme plus prescriptive et orientée vers l’automatisation, visant à optimiser directement les décisions de la chaîne d’approvisionnement.

Conclusion

AnyLogic offre une plateforme de simulation robuste et polyvalente qui permet aux organisations de créer des jumeaux numériques détaillés et de modéliser des systèmes complexes pour une prise de décision éclairée. Sa force réside dans l’offre d’un environnement de simulation multiméthode complet combiné à une collaboration basée sur le cloud et des intégrations ML externes. Néanmoins, la dépendance de la plateforme à l’égard des composants IA tiers et le processus intensif en ressources de développement de jumeaux numériques précis exigent une expertise significative et une mise en œuvre soigneuse. Comparé à des plates-formes comme Lokad, dont l’approche étroitement intégrée et axée sur l’optimisation fournit un soutien décisionnel prescriptif et automatisé, AnyLogic reste inestimable pour l’analyse pilotée par la simulation et la planification de scénarios. Les organisations doivent évaluer soigneusement leurs besoins stratégiques et leurs capacités internes pour déterminer quelle plateforme correspond le mieux à leurs objectifs opérationnels.