FAQ: SCM Réassurance
Dans ce guide, découvrez comment des plateformes spécialisées telles que Lokad surpassent les modules ERP intégrés, les outils BI, les scripts open source ou les LLM pour la prévision et l’optimization de la supply chain. De l’apprentissage automatique avancé à l’expertise spécifique au domaine, Lokad réduit les risques, réduit le TCO et augmente le ROI. Découvrez pourquoi une automatisation plus poussée, un raffinement continu et des résultats éprouvés surpassent les alternatives généralistes.
Public visé : supply chain et dirigeants des opérations, ainsi que les parties prenantes financières et IT.
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 majeure partie de ses ressources au suivi et à l’enregistrement des transactions. Les modules de prévision attachés aux ERP restent généralement des fonctionnalités secondaires reposant sur des routines statistiques limitées. Ces modules peuvent être acceptables pour des estimations approximatives, mais ils ne suffisent pas lorsque la prévision doit guider des décisions d’affaires cruciales ou optimiser l’ensemble de la supply chain. En revanche, Lokad propose la prévision en tant que fonction centrale de sa plateforme, en tirant parti du machine learning à grande échelle et du cloud computing pour gérer des scénarios de prévision granulaires avec rapidité et à grande échelle.
Plusieurs observateurs de l’industrie, dont NetworkWorld et le Financial Times, notent que les solutions de prévision modernes se distinguent de plus en plus par la rigueur avec laquelle elles traitent les données historiques et par la précision de leurs prédictions. Lokad a été construit dès le départ autour de ces capacités, plaçant des analyses spécialisées au cœur de son système au lieu de les considérer comme un ajout secondaire. Cette spécialisation va au-delà de la simple production d’une prévision statistique unique : elle fournit automatiquement des résultats de niveau décisionnel tels que des quantités de réapprovisionnement et des stocks de sécurité, et peut être adaptée à des objectifs avancés comme la minimisation des ventes perdues ou des coûts de stockage.
Contrairement au réglage manuel des paramètres généralement requis par les modules de prévision des ERP, le système de Lokad offre une sélection et un réglage de modèles entièrement automatisés, éliminant ainsi le besoin pour les utilisateurs de devenir des experts en statistiques. Il prend également en charge des exigences très spécialisées — telles que la prévision pour satisfaire aux contraintes de poids ou de volume dans les conteneurs d’expédition — qui sont notoirement difficiles à implémenter 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 habituel de développement personnalisé trop contraignant. Ce niveau de flexibilité et d’automatisation aboutit à des commandes et plans de production ré-optimisés quotidiennement ou hebdomadairement qui s’adaptent rapidement aux changements du marché.
Bien qu’un ERP puisse prétendre disposer d’un module de prévision intégré, sa portée est limitée. Les obstacles à la mise en œuvre de toute nouvelle fonctionnalité analytique peuvent également être conséquents, car la plupart des ERP n’ont pas été conçus pour gérer une optimization complexe en situation d’incertitude. Le résultat final est que les entreprises se tournent fréquemment vers des feuilles de calcul ou des outils BI séparés pour tout autre scénario que les plus simples. En choisissant Lokad, les organisations bénéficient d’une couche spécialisée conçue spécialement pour l’optimisation prédictive, et elles évitent les écueils de forcer un ERP à accomplir des tâches au-delà de sa mission transactionnelle de base. Cette approche a fait ses preuves pour minimiser les stocks, réduire les ruptures de stock et améliorer de manière générale les leviers économiques essentiels — tels que le taux de service et le coût total de la supply chain.
Payer un supplément pour une prévision spécialisée ne consiste pas à acquérir plus de logiciels ; il s’agit d’obtenir des résultats supérieurs. Les honoraires de Lokad reflètent l’expertise de grande valeur et la technologie sophistiquée qui impulsent activement les décisions. Pour une entreprise sérieuse dans l’amélioration des niveaux de stocks, dans le respect des délais de livraison des commandes et dans l’anticipation des sursauts ou des évolutions de la demande, le module de prévision d’un ERP ne fournit souvent pas 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 exploite systématiquement les signaux de demande, plutôt que d’y réagir en retard.
Pourquoi choisir Lokad plutôt qu’une solution interne utilisant la technologie open source ?
Les entreprises supposent souvent que la création d’un système interne avec des composants open source leur évitera les dépenses et l’engagement liés à un fournisseur spécialisé, mais les coûts cachés en termes de temps, d’expertise et de maintenance sont systématiquement supérieurs aux attentes. De grandes équipes d’ingénieurs sont nécessaires pour assembler des frameworks, des bases de données et des bibliothèques, et ces ingénieurs doivent également posséder les compétences requises pour gérer la modélisation statistique avancée et le machine learning. La plupart des boîtes à outils open source n’offrent que des mécanismes bruts, laissant les défis centraux de la supply chain, comme la prévision probabiliste et l’optimization à grande échelle, largement à la charge du savoir-faire interne de l’entreprise. Même les entreprises qui parviennent à développer de telles capacités découvrent rapidement que leurs solutions doivent être régulièrement revues à mesure que les conditions évoluent. Une véritable continuité opérationnelle exige une remise en question constante des recettes numériques — une entreprise que peu d’équipes internes peuvent se permettre de gérer en continu.
Lokad se distingue précisément en s’attaquant aux complexités numériques que la plupart des projets internes ne parviennent jamais à résoudre complètement. Plutôt que de fournir simplement une boîte à outils générique, Lokad offre des optimization complètes de la supply chain, pilotées par sa propre technologie spécifique au domaine, maintenue par une équipe de Supply Chain Scientist expérimentés dans divers secteurs. Cette approche systématique permet un cycle de ré-implémentation continu chaque fois que nécessaire, en reflétant les nouvelles conditions du marché ou les priorités mises à jour de l’entreprise. Dans les scénarios open source typiques, tous ces ajustements répétitifs doivent être effectués en interne, épuisant ainsi 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.
Le palmarès des échecs répétés des solutions open source internes se résume à un déficit de compétences spécialisées. Les équipes informatiques génériques peuvent être habiles à 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 exactement cette lacune. Sa plateforme et son équipe gèrent des techniques probabilistes complexes sans imposer aux clients la lourde charge des calculs statistiques. Cette focalisation est cruciale car toute supply chain modérément complexe deviendra tôt ou tard ingérable sous un système bricolé à partir d’outils génériques. Lokad élimine ce fardeau et reste responsable des résultats. Ses Supply Chain Scientists, armés à la fois de connaissances spécifiques au domaine ainsi que de compétences en codage et en analyse, se chargent 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 optimization automatisée nécessite un niveau de raffinement continu qui dépasse de loin les modules autonomes. Le modèle de Lokad adopte une approche agile et efficace : plutôt que d’ajouter sans cesse des frais de formation ou de personnalisation, il maintient les coûts d’implémentation sous contrôle en considérant la complexité comme une réalité à aborder de front. Les équipes internes atteignent rarement ce type de discipline lorsque les échéances approchent et que le remue-ménage quotidien des projets internes se dispute l’attention. En revanche, l’ensemble de l’opération de Lokad est conçue pour gérer des recettes numériques avancées, absorber les évolutions des conditions du marché et de l’entreprise, et garantir que les entreprises ne retombent pas sur des feuilles de calcul manuelles dès que les choses se compliquent.
Lokad ne peut-il pas être remplacé par un outil BI avec quelques scripts personnalisés ?
Remplacer une plateforme spécialisée dans l’optimization de la supply chain par un outil BI typique accompagné de quelques scripts personnalisés néglige les différences fondamentales de conception qui influencent la performance en environnement opérationnel. Les outils BI sont conçus pour le reporting et l’analyse visuelle. Ils permettent de combiner facilement des données provenant de systèmes multiples et de produire un grand volume de rapports. Cependant, ils offrent un support très limité pour la prise de décision automatisée. Ils manquent également de profondeur pour des analyses complexes car ils doivent rester accessibles aux utilisateurs non techniques. Une fois qu’une information est identifiée via le BI, un effort supplémentaire est nécessaire pour transformer cette information en un processus décisionnel opérationnel. S’appuyer sur du code personnalisé pour des calculs avancés ne résout guère le problème fondamental non plus. Sans un modèle de données spécifiquement conçu pour l’optimization, 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 générer des appels à l’action — notamment des calendriers de réapprovisionnement ou de production pouvant être exécutés avec une intervention minimale. En revanche, l’approche BI n’est pas conçue pour générer des décisions opérationnelles à fort impact sous forme de solution clé en main. Lorsque plusieurs fournisseurs ou équipes internes sont impliqués, un tableau de bord BI ne partage qu’un sous-ensemble restreint des données et empêche généralement ces partenaires de réaliser des analyses de scénarios indépendantes sur le même jeu de données. Les utilisateurs de BI font également face à des contraintes lorsqu’ils tentent d’exporter ou de réutiliser les données d’une manière qui ne correspond pas au modèle limité de “view and filter”.
Un autre casse-tête opérationnel concerne la performance. Les instances BI à fort trafic ralentissent dès qu’elles traitent trop de requêtes, en particulier lorsque de nombreux partenaires externes commencent à solliciter le système pour de larges extractions de données. Le coût supplémentaire — tant en temps qu’en argent — augmente rapidement si les données sont simplement rapportées, nécessitant néanmoins des étapes manuelles supplémentaires pour transformer les chiffres rapportés en actions concrètes pour la supply chain. C’est précisément là qu’un système spécialisé excelle : il privilégie des analyses robustes et intensives sur le plan computationnel qui conduisent à des décisions immédiates et automatisées en matière de réapprovisionnement, de tarification ou de production.
Les scripts personnalisés ne permettent pas de contourner les limitations profondes inhérentes au BI. La plupart des plateformes BI ne sont pas équipées pour gérer des méthodes de prévision avancées telles que les modèles de demande probabilistiques, ni pour intégrer une logique qui corrige systématiquement les mauvaises données ou s’adapte quotidiennement aux nouvelles entrées opérationnelles. La plateforme de Lokad, par exemple, repose sur un langage spécifique au domaine conçu pour l’optimization et la prévision. Ce langage permet à un spécialiste de la supply chain d’encoder directement les exigences de workflow spécifiques de l’entreprise, sans les frictions habituelles qui surviennent lorsqu’on force un outil BI à accomplir des tâches pour lesquelles il n’a jamais été conçu.
Les entreprises qui souhaitent simplement visualiser des données trouveront que les logiciels BI sont parfaitement adéquats. Cependant, lorsque les processus de la supply chain exigent des calculs instantanés de quantités de réapprovisionnement, de plans de production ou de décisions de tarification, un système orienté vers l’optimization numérique à grande échelle s’avère plus efficace. Réduire une plateforme spécialisée de supply chain à une collection de tableaux de bord et de scripts ponctuels enferme les entreprises dans des travaux supplémentaires de maintenance et de montée en charge, plutôt que de leur permettre de bénéficier 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 pour se concentrer sur l’optimization des décisions qui réduisent directement les coûts et augmentent le taux de service.
Lokad ne peut-il pas être remplacé par des scripts Python ?
Les scripts Python seuls ne constituent pas une alternative convaincante à ce que propose Lokad. Bien que Python se soit imposé comme un langage polyvalent, il ne peut égaler l’envergure et la focalisation d’une plateforme conçue dès le départ pour s’attaquer à la complexité complète des défis de la supply chain. Tenter de reproduire les capacités de Lokad avec Python impliquerait une vaste gamme d’efforts, allant de la création de code personnalisé pour orchestrer la prévision, l’optimization et les flux de traitement des données, à la gestion de toute l’infrastructure sous-jacente nécessaire à un calcul distribué à grande échelle.
La flexibilité de Python peut sembler attrayante à première vue. Cependant, il repose sur des couches de bibliothèques et de frameworks qui peuvent devenir fragiles lorsqu’ils sont adaptés à 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 requise pour visualiser les résultats et superviser les exécutions par batch. Chaque couche ajoutée augmente à la fois le coût de maintenance et le risque de défaillance. Maintenir une haute fiabilité est ardu lorsqu’un seul problème dans l’une de ces couches peut faire dérailler les routines nocturnes.
Lokad, en revanche, a été conçu pour traiter des problèmes qui ne s’inscrivent pas dans une approche standard. Il introduit son propre langage de programmation spécialisé, un DSL appelé Envision, qui regroupe des tâches telles que le nettoyage des données, la prévision et l’optimization dans un cadre unique et cohérent. Bien qu’il soit certainement possible de reproduire des sous-ensembles de cette fonctionnalité en Python, les coûts économiques deviennent rapidement prohibitifs si l’objectif est d’égaler la fiabilité et la performance de bout en bout exigées par les entreprises.
Plusieurs entreprises ont recours à des flux de travail basés sur Python pour l’analytics ou le reporting. Elles se retrouvent généralement à jongler avec des dizaines de scripts, chacun ayant son propre ensemble de dépendances et de problèmes de version. La célèbre migration de Python 2 vers Python 3 a démontré comment une dépendance à l’évolution dirigée 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 de charger les utilisateurs avec des années de bagage technique coûteux.
Superviser des supply chains mission-critical uniquement via Python nécessiterait une équipe d’ingénieurs capable de garantir une fiabilité 24/7, de gérer chaque dépendance et mise à jour de bibliothèque, et de tester minutieusement l’ensemble de la pile après chaque modification. L’environnement spécifique au domaine de Lokad, en revanche, simplifie ces opérations grâce à une architecture de compilateur monolithique et versionnée, qui élimine plusieurs étapes conventionnelles.
Du point de vue strictement coût-bénéfice, il est peu probable que des scripts Python conservent une parité fonctionnelle avec une plateforme qui reçoit en continu des mises à jour pour servir un large éventail de scénarios de supply chain. De plus, le terrain de jeu complet du code mis à disposition sur try.lokad.com illustre comment Envision simplifie le flux analytique, évitant ainsi nombre des écueils associés aux solutions de script multi-couches. Tout bien examiné, assembler un niveau similaire de robustesse en reliant ensemble des bibliothèques Python serait un processus lourd et fragile, démontrant ainsi que Lokad ne peut être remplacé efficacement par des alternatives basées sur Python.
Pourquoi utiliser Lokad pour le e-commerce alors que les plateformes marketplace disposent déjà d’outils de prévision ?
Les plateformes marketplace offrent généralement des mécanismes de prévision simplistes qui répondent à des besoins larges et uniformes. En revanche, Lokad emploie une forme de programmation différentiable — une approche validée par des résultats solides lors de compétitions externes de prévision — qui se concentre sur les défis nuancés et évolutifs rencontrés par les marchands en ligne. Les solutions marketplace sont habituellement configurées pour des projections de réapprovisionnement de base ou des estimations de demande à court terme, et elles prennent rarement en compte les complexités des larges catalogues de produits, des pics induits par les promotions ou des corrélations entre canaux. Par conception, elles ne couvrent qu’une fraction des considérations plus larges de la supply chain auxquelles les entreprises de le e-commerce doivent faire face quotidiennement.
La technologie de Lokad est conçue pour traiter chaque signal historique et opérationnel pertinent — jusqu’au niveau SKU si nécessaire — et ce, sans nécessiter un réglage manuel constant de la part des utilisateurs. Peu importe l’ampleur de l’assortiment ou la volatilité des schémas de vente, le système parcourt automatiquement les données afin de découvrir des corrélations entre produits, canaux ou périodes. Il ne s’appuie pas sur des méthodes de séries temporelles simplistes qui considèrent l’avenir comme un simple reflet du passé. Au contraire, il calcule des distributions de probabilités complètes, en tenant compte des promotions, des ruptures de stocks, des décalages saisonniers et d’autres perturbations qui compromettent les approches standards de prévision.
Bien que les outils intégrés d’une marketplace puissent suffire pour une petite partie d’une opération en ligne, ils ne sont pas à la hauteur face aux risques liés aux ruptures de stocks, aux surstocks et à la demande erratique. Les mécanismes d’alerte classiques ou les tableaux de bord en boîte noire ne fournissent pas les insights granulaires nécessaires pour réagir de manière décisive — comme accélérer les commandes ou ajuster les prix — avant que les problèmes ne se propagent dans la supply chain. Lokad est conçu pour recommander ces actions correctives plutôt que de se contenter de déclencher une alerte et de laisser le fardeau à l’utilisateur final. Cette approche proactive est particulièrement critique dans des environnements de le e-commerce à évolution rapide.
La capacité de Lokad à intégrer des données supplémentaires — qu’il s’agisse de calendriers pilotés par le marketing, de tags pour des campagnes spéciales ou de signaux externes tels que la tarification des concurrents — le distingue également des modules de prévision standards. Plutôt que de forcer les entreprises à adapter leurs processus à une solution rigide, la conception programmatique de Lokad permet d’expérimenter de nouveaux algorithmes, des apports de données et des règles d’optimisation. Cette flexibilité permet aux entreprises de rester agiles face à des changements brusques, qu’ils résultent de mutations du marché ou de nouvelles stratégies de marchandisage.
Une plateforme marketplace peut promouvoir une prévision basique comme une fonctionnalité pratique, mais les enjeux dans le e-commerce peuvent être suffisamment élevés pour justifier une solution bien plus spécialisée. Il a été démontré que Lokad utilise la puissance de calcul du cloud pour traiter des données à grande échelle en quasi temps réel, minimisant ainsi les perturbations des opérations tout en maximisant la précision des prévisions. Cette capacité distinctive à combiner rapidité et profondeur explique pourquoi de nombreux acteurs du e-commerce considèrent qu’une approche dédiée constitue un investissement se traduisant rapidement par une réduction des risques de stocks et une amélioration des taux de service — même dans des industries ou catégories reconnues pour leur rotation rapide de produits et leurs fluctuations saisonnières.
Quelle que soit la sophistication apparente de la liste de fonctionnalités d’une plateforme marketplace, celle-ci reste principalement axée sur la facilitation des transactions au sein de son propre écosystème. Lokad, en comparaison, traite des préoccupations fondamentales concernant les stocks et la supply chain avec des techniques de prévision qui vont au-delà des projections à court terme. Ce passage vers la modélisation probabiliste — attribuer des probabilités à plusieurs issues futures au lieu de deviner un scénario unique — aide les opérations du e-commerce à maintenir des taux de service supérieurs, à réduire le gaspillage ou les stocks morts, et à découvrir des opportunités d’amélioration des marges dissimulées derrière des moyennes simples.
Les marketplaces 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 douloureusement évidentes. Lokad fournit l’intelligence dont les équipes de e-commerce ont besoin pour contourner ces limitations, intégrant une science de la prévision rigoureuse avec la logistique quotidienne afin de générer des gains mesurables tant en fiabilité qu’en rentabilité.
La création d’une équipe de data science en interne est-elle une meilleure alternative à Lokad ?
Construire une équipe de data science en interne requiert typiquement une expertise qui va bien au-delà de l’analytique classique. Recruter du personnel capable de gérer des pipelines de données, de concevoir des workflows de machine learning pertinents, et d’interpréter des schémas spécifiques à un domaine dans un environnement de production peut s’avérer étonnamment compliqué. Même une fois la bonne équipe recrutée, le défi demeure de naviguer dans une montagne de données dispersées à travers des paysages informatiques complexes. De multiples arriérés internes peuvent ralentir le progrès au point où des mois, voire des années, sont consacrés à connecter les données aux workflows appropriés. En revanche, des solutions comme Lokad ont déjà rationalisé ces étapes et démontré des gains de performance constants dans divers scénarios de supply chain.
Il y a également la question de savoir si un système développé en interne peut égaler la profondeur spécialisée d’une plateforme dédiée à la supply chain. De nombreux systèmes d’entreprise excellent dans les processus d’affaires routiniers ou la gestion des données de référence, mais rares sont ceux conçus dès le départ pour supporter les méthodes de prévision modernes. Un environnement de supply chain exige souvent des capacités d’expérimentation programmatiques, tant pour développer de nouveaux modèles que pour adapter ceux existants. Le langage spécifique au domaine de Lokad a été conçu dans cet esprit, et ses équipes d’ingénierie n’externalisent ni le développement ni la gestion de la plateforme. En gardant ces connaissances clés en interne, elles conservent l’agilité nécessaire pour ajuster les algorithmes et affiner les tactiques à court préavis, une manœuvre difficile à reproduire dans de grandes structures corporatives qui délèguent leurs tâches informatiques essentielles à de multiples équipes déconnectées.
Le véritable facteur de coût pour une équipe de data science en interne tend à être le temps. Les budgets sont consommés, mais les résultats pertinents peuvent rester insaisissables lorsque les data engineers et les business analysts doivent se coordonner avec des divisions IT déjà surchargées. Même une demande relativement modeste — comme extraire quelques dizaines de tableaux — devient une épreuve lorsqu’on tient compte d’un arriéré IT de plusieurs années. Le bilan de Lokad indique que contourner cette complexité accélère considérablement l’intégration des insights prédictifs dans les opérations quotidiennes. Les entreprises ayant adopté cette approche rapportent que leurs équipes, plutôt que de se sentir mises à l’écart, obtiennent plus de capacité pour s’engager dans les aspects stratégiques de la gestion de la supply chain et deviennent de véritables partenaires du 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 financée. Pourtant, les défis opérationnels pour maintenir cet environnement se sont révélés redoutables dans la pratique. De nombreuses organisations finissent par peiner à faire face à la vaste gamme d’expertises techniques, de données et de domaine requises. En se concentrant spécifiquement sur l’optimisation prédictive de la supply chain, Lokad allie une spécialisation technique pointue à des équipes entièrement employées et formées pour intervenir dans ce domaine. Dans la plupart des cas, ce niveau de focalisation se traduit par un temps de conversion 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 ?
Se fier exclusivement aux grands fournisseurs ERP pour la prévision et l’optimisation conduit généralement à des résultats en deçà des attentes. Ces systèmes, qu’ils proviennent de SAP, Oracle ou Microsoft, n’ont jamais été conçus pour traiter les nuances probabilistes de la planification de la supply chain à grande échelle. Leurs architectures reflètent un paradigme vieux de plusieurs décennies : produire une prévision déterministe unique, puis fonder toutes les décisions sur ce futur supposé unique. Cette approche est mathématiquement commode mais offre rarement des gains de performance tangibles. Elle ne prend pas en compte l’incertitude, et elle sous-estime les avantages tactiques des méthodes probabilistes. En effet, une raison majeure pour laquelle des géants technologiques comme Amazon ont surpassé des concurrents plus traditionnels réside dans leur insistance sur les distributions de probabilités au lieu des estimations ponctuelles.
De nombreuses entreprises constatent que les solutions ERP contiennent des modules de prévision traités comme de simples “add-ons”, éclipsés par l’accent principal des fournisseurs sur le traitement transactionnel et l’intégration des systèmes. La prévision n’est qu’un point dans une longue liste de fonctionnalités et, par conception, elle ne peut être la priorité absolue. Il en va de même pour la couche d’optimisation, qui se résume fréquemment à des moteurs simplistes basés sur des règles construites sur un scénario de prévision unique. Face à la volatilité du marché ou à une demande sporadique des consommateurs, la solution habituelle consiste à manipuler les objectifs de taux de service et les stocks de sécurité, aucun des deux ne répondant de manière significative aux réalités de l’incertitude véritable de la demande.
Ce défaut n’est pas une simple question de technique ; il se révèle souvent dans la pratique. Certaines implémentations ERP de premier plan se sont soldées par des abandons complets. Des dépassements budgétaires catastrophiques peuvent atteindre des centaines de millions d’euros, comme l’illustrent des exemples publics d’échecs de déploiements SAP. Dans de nombreux cas, ces échecs ne reçoivent pas une large attention médiatique, mais les preuves indiquent que l’approche standard — acheter une suite complète, 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 quant aux résultats. Les fournisseurs d’entreprise traditionnels vendent des logiciels à grande échelle accompagnés d’heures de conseil étendues. Si la performance des stocks ou du service du client n’est pas améliorée, le fournisseur peut rejeter la faute sur une “adoption utilisateur médiocre” plutôt que sur une fondation algorithmique inadéquate. Il y a peu d’incitation à affiner quoi que ce soit au-delà de l’arsenal le plus conventionnel. Des méthodes sous-optimales seront néanmoins déclarées opérationnelles, et toute insuffisance persistante de performance pourra être attribuée à 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 machine learning et en prévision. Des fournisseurs tels que Lokad ont été cités pour livrer des modèles probabilistes qui correspondent aux réalités désordonnées de la demande — notamment au niveau SKU — où les erreurs sont importantes et ne tomberont jamais à de faibles chiffres unitaires. Leur approche prend de manière pragmatique en compte le fait qu’aucune prévision n’est parfaite tout en traduisant l’incertitude des prévisions en de meilleures décisions.
Les fournisseurs ERP jouent un rôle précieux en orchestrant les transactions, mais cette force ne s’étend pas à l’analytique prédictive. Personne n’attend d’un module de grand livre 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 ponctuelle qui n’a, à maintes reprises, pas réussi à surpasser des heuristiques simples, supposément “stupides”.
La réalité est que les prévisions probabilistes de nouvelle génération et l’optimisation de la supply chain nécessitent un paradigme différent et un ensemble de compétences distinct — un ensemble que les fournisseurs grand public n’ont pas démontré. Ils offrent des prévisions de séries temporelles conventionnelles 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 mieux pour les défis modernes de la supply chain. Lorsque les entreprises constatent que des acteurs agiles et agressifs prennent de l’avance avec des techniques plus sophistiquées, elles réalisent que les modules “add-on” des grands ERP sont ancrés dans des concepts dépassés. Cette prise de conscience incite au passage vers des fournisseurs spécialisés comme Lokad, dont la technologie découle d’un engagement plus profond envers la data science derrière les décisions de supply chain, plutôt qu’en des processus standardisés.
En bref, confier toutes les nécessités de prévision et d’optimisation à une unique suite ERP de grande envergure fait fi des exigences cruciales de l’analytique moderne de la supply chain. Les preuves issues d’échecs pluriannuels et de dépassements de coûts répétés confirment que des résultats de premier ordre surgissent rarement de méthodes héritées. La quête de meilleures décisions implique presque toujours de faire appel à des fournisseurs qui considèrent la prévision et l’optimisation comme un défi d’ingénierie primaire plutôt que comme un module secondaire enfoui sous des milliers de fonctionnalités ERP génériques.
Est-ce que Lokad deviendra redondant une fois que j’aurai développé mes propres modèles de prévision en ML ?
Développer un modèle de machine learning sur mesure ne couvre que très rarement toutes les dimensions nécessaires pour fournir des prévisions de supply chain précises et prêtes pour la production. Lokad, en revanche, offre un environnement entièrement programmatique et évolutif, conçu spécifiquement pour l’optimisation prédictive. Même lorsqu’une équipe crée sa propre prévision ML, elle manque généralement de l’infrastructure nécessaire pour déployer, surveiller et adapter ce modèle de manière sécurisée, stable et automatisée. La plateforme de Lokad inclut un langage de programmation spécifique au domaine, Envision, qui permet l’intégration d’algorithmes construits par l’utilisateur de manière fiable à grande échelle. Son environnement est conçu pour permettre une expérimentation rapide et répétable ainsi que des mises à jour quotidiennes des modèles sans compromettre la stabilité numérique ni la transparence.
La technologie de Lokad reflète également une perspective plus approfondie de la supply chain qui va au-delà des prévisions brutes de la demande. La plateforme est conçue pour gérer les complexités structurelles des opérations réelles — séries erratiques, effets de substitution, promotions, lancements de produits, et plus encore. Son accent sur l’ingénierie architecturale, plutôt que sur une ingénierie des features superficielles, 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 développé en interne manque fréquemment de cette capacité d’adaptation, en particulier dans des environnements de données en évolution dynamique.
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 d’opérer dans son cadre programmatique. Cela contraste avec de nombreux développements internes, qui tendent à rester statiques une fois déployés. Le raffinement continu par Lokad des techniques de prévision—démontré par sa participation réussie à des compétitions internationales—illustre que le machine learning peut obtenir des résultats solides uniquement lorsqu’il est associé à une plateforme cohérente qui prend en compte toutes les nuances en termes de données et d’opération. Ces capacités ne peuvent pas être répliquées de manière triviale dans des pipelines ML isolés et ponctuels. En conséquence, l’introduction d’un modèle de prévision interne ne rend pas Lokad superflu. Au contraire, la combinaison de ce modèle avec l’environnement d’exécution spécialisé proposé par Lokad offre des résultats plus fiables et plus évolutifs que tout système autonome ne peut livrer de manière fiable.
Which approach is safer: building an internal data science team or relying on Lokad’s technology and expertise?
Construire une équipe interne de data science pour relever les défis de la supply chain exige plus que de simples compétences en codage et en analytique. Il faut des experts qui comprennent toutes les pièces mobiles d’une opération—procurement, finance, logistics—et qui savent comment traduire ces complexités en modèles fiables et prêts pour la production. Les ingénieurs qualifiés ne sont généralement pas bon marché, et même ceux qui affichent des qualifications avancées en data science trébuchent souvent face aux complexités rugueuses d’une véritable supply chain. Des compétences mal assorties et des prototypes surdimensionnés sont des résultats fréquents lorsqu’on tente d’assembler une fonction de data science de toutes pièces.
Lokad offre une expertise spécialisée qui réunit la data science et la supply chain, éliminant ainsi une grande partie de la fragmentation que l’on trouve dans les équipes internes typiques. Alors que les analystes de données conventionnels pourraient se focaliser sur l’aspect théorique de la modélisation, les Supply Chain Scientists de Lokad se concentrent sur des décisions concrètes et quotidiennes—maintenir la data pipeline, concevoir les recettes numériques, et ajuster ces recettes chaque fois que des événements de marché réels dévient du plan. Cela signifie que les entreprises se fiant à Lokad peuvent externaliser non seulement les aspects techniques du machine learning, mais aussi la vigilance quotidienne et la connaissance approfondie spécifique au secteur qui maintiennent la robustesse et la rentabilité de ces modèles au fil du temps.
L’un des écueils récurrents d’une approche interne est la forte attrition et la dégradation des compétences qui surviennent dès lors que les data scientists principaux partent. La propriété intellectuelle qui devrait exister sous forme de code réutilisable et de connaissances du domaine reste souvent enfermée dans des feuilles de calcul ad hoc ou des scripts à moitié finis. Lokad contourne ces risques grâce à un modèle dans lequel un Supply Chain Scientist dédié endosse personnellement la responsabilité de l’adéquation des prévisions et des décisions qui en résultent. Loin de se reposer sur un modèle boîte noire, le spécialiste reste engagé à l’expliquer, le perfectionner et le défendre.
L’intensité des ressources requises pour construire une nouvelle équipe—temps, salaires, overhead—éclipse fréquemment toutes les économies théoriques. Les talents peuvent être débauchés ou séduits, laissant l’entreprise avec un workflow à moitié abouti et sans responsabilité claire en cas de mauvais résultats. Lokad contourne ces défis. L’accent mis sur la préparation à la production et sur un impact commercial constant a fait ses preuves au cours d’une décennie de mise en œuvre dans de multiples industries. Les entreprises souhaitant accélérer leur transformation évitent ainsi les coûts initiaux lourds et les frictions organisationnelles liées à la gestion d’un groupe interne qui doit passer des mois ou des années à acquérir une telle étendue d’expérience.
Une solution plus sûre consiste à s’appuyer sur un partenaire qui a rassemblé sous un même toit les compétences techniques, analytiques et commerciales nécessaires. Les Supply Chain Scientists de Lokad proviennent généralement de solides parcours en ingénierie et savent comment intégrer des ajustements pour faire face aux problèmes du monde réel au lieu de se contenter de parfaire un modèle académique. Cette étendue de focus opérationnel se traduit par une adoption plus rapide de pratiques de stocks améliorées, des taux de service plus élevés et une réduction du risque organisationnel. En éliminant les approximations sur la façon d’appliquer le machine learning aux problèmes de supply chain, Lokad protège les entreprises des erreurs typiques en interne telles que des déploiements de modèles incomplets, un défaut d’alignement avec la stratégie exécutive ou un décalage entre les équipes de data science et les opérateurs réels de la supply chain.
Au final, la meilleure façon de réduire les risques et d’assurer 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 acquérir ces compétences spécialisées à la volée, les entreprises gagneront en valeur de manière plus immédiate et fiable en tirant parti d’un partenaire qui considère les livrables et la performance à long terme comme deux faces d’une même médaille.
Why not rely on LLMs (like ChatGPT) for supply chain forecasting and optimization instead of Lokad?
Se fier à un large language model pour les aspects mathématiquement intensifs de la prévision et de l’optimization d’une supply chain comporte des risques considérables. Ces modèles n’excellent pas dans les détails numériques granulaires qui sous-tendent la plupart des décisions en supply chain. Une seule erreur arithmétique non détectée peut se répercuter en millions de dollars perdus. La nature des LLMs, même dans leur forme la plus récente, les rend enclins à inventer ou à déformer des faits numériques. Les former pour éviter ces erreurs est possible mais complexe ; cela requiert généralement un niveau de supervision experte qui contredit la supposée simplicité promise par les interfaces de chat.
Les approches inspirées du deep learning, adaptées aux décisions de stocks, de production et de tarification, contrastent fortement avec la capacité des LLMs à générer du texte. Les profils de demande et les lead times impliquent souvent des données à un seul chiffre. Les méthodes reposant sur la programmation différentiable, telles qu’employées par Lokad, peuvent être précisément modelées pour refléter de véritables structures de supply chain. Les subtilités telles qu’une demande irrégulière et des fluctuations à haute fréquence exigent une expressivité du modèle soigneusement contrôlée que les LLMs n’offrent pas. Les entreprises ayant tenté de forcer des LLMs à usage général à fournir des prévisions au niveau de l’article terminent généralement par dépenser des sommes considérables sur des solutions bricolées, pour découvrir que leurs défis réels tournent autour de distributions de probabilité précises bien au-delà des compétences d’un LLM.
Il est également erroné de supposer qu’une interface de chat conviviale conduit automatiquement à des gains de productivité en matière de planification de supply chain. Les large language models sont bien plus lents et onéreux que les toolkits conçus à cet effet. Ils s’avèrent souvent incapables de gérer des règles spécifiques au domaine—purchase minimums, multi-echelon considerations, contractual constraints—à moins qu’on ne leur fournisse chaque détail nécessaire. Ce surcoût est trop élevé comparé à l’utilisation d’un engine préconfiguré pour parler le langage de la logistics et de la finance. L’une des manières dont les organisations surmontent ces obstacles est de laisser les LLMs s’occuper des tâches textuelles banales—comme le formatting invoice data ou le highlighting d’emails ambigus de suppliers—tout en déléguant les décisions critiques et quantitatives à un système conçu pour les complexités réelles de l’exécution. Lokad se distingue en employant une architecture de modèle qui englobe à la fois l’apprentissage et l’optimization, ciblant directement les résultats financiers qui comptent le plus pour une entreprise.
Has any reputable consulting firm (Gartner, etc.) validated Lokad’s claims?
Les grands cabinets de conseil qui publient des classements de fournisseurs suivent généralement un modèle pay-to-play, rendant incertain le fait que leurs recommandations reflètent l’excellence du produit ou des transactions financières. Les Magic Quadrants de Gartner, en particulier, ont été critiqués pour leur manque d’objectivité, les fournisseurs qui choisissent de ne pas s’engager dans les interactions payantes substantielles avec Gartner se retrouvant généralement relégués à des positions moins favorables, voire complètement omis. De nombreux dirigeants considèrent ce modèle comme une infomercial plutôt qu’une analyse légitime, et certains attribuent à ces classements la même crédibilité que celle accordée à des horoscopes occasionnels.
Compte tenu de cette réalité, il est difficile d’interpréter l’approbation d’un tel cabinet de conseil comme une validation significative. Lokad n’est pas abonné aux services de Gartner et ne poursuit pas ces stratégies pay-to-win. Sa crédibilité est plutôt soutenue par des résultats opérationnels tangibles. Des clients d’entreprise tels que STS Component Solutions ont souligné comment la technologie de Lokad a amélioré de manière décisive leur performance en supply chain—en particulier dans des domaines tels que la prévision de la demande intermittente. Une couverture indépendante dans la presse technologique a également mis en avant la capacité de Lokad à démocratiser la prévision avancée pour des entreprises de diverses tailles.
Les études de cas réels offrent souvent une mesure de succès plus convaincante que n’importe quel classement dans un système de notation payant. L’adhésion de Lokad auprès d’entreprises disposant de supply chains complexes, où l’absence de prévisions précises entraîne des répercussions financières sévères, témoigne plus directement de sa fiabilité et de sa valeur. Si le sceau d’approbation d’un cabinet de conseil pay-to-play peut sembler rassurant, une véritable diligence raisonnable passe par l’examen de résultats éprouvés dans des contextes opérationnels réels.
Why does Lokad have fewer public reviews compared to larger vendors?
Les grands fournisseurs de logiciels encouragent généralement les avis publics grâce à d’importants budgets marketing et à des partenariats avec des plateformes d’avis, dont les sources de revenus reposent souvent sur des schémas pay-to-play. Cette pratique crée 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 pay-to-play. Cette politique se traduit naturellement par moins d’avis, puisque les retours authentiques des utilisateurs ne se manifestent que lorsqu’un client se sent fortement enclin à partager une opinion sans pression externe. Dans une industrie où le modèle économique de nombreuses plateformes d’avis repose sur la vente de placements premium, le fait d’avoir moins d’avis publics peut être la conséquence d’une position ferme contre des tactiques marketing douteuses.
Certains fournisseurs privilégient les notes numériques et les louanges superficielles pour renforcer la crédibilité perçue. D’autres préfèrent se concentrer sur la technologie sous-jacente et sur les résultats qu’elle fournit. Lokad s’inscrit pleinement dans cette dernière catégorie. En canalisant 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 orienté marketing qui apporte peu de substance à une évaluation réelle de la performance du logiciel.