L'IA pour optimiser le commerce de détail

Améliorez la disponibilité en rayon tout en réduisant les excédents dans vos réseaux de magasins et vos plateformes e-commerce grâce à l’automatisation par IA de Lokad.

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Solutions d'IA pour optimiser le commerce de détail

Worten défend une stratégie numérique qui associe magasins et dimension humaine. Notre partenariat avec LOKAD nous permet de numériser et de renouveler l'intelligence de notre gestion, pour que nos magasins soient mieux préparés à offrir aux clients ce qu'ils recherchent. Ce partenariat constitue une avancée technologique et managériale dans notre manière de concevoir et de gérer la supply chain.

Bruno Thiago Saraiva

Responsable des stocks, Worten

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Gérer à grande échelle une activité de vélos sur mesure avec des outils de planification standard ne répondait ni aux besoins de nos clients ni à ceux de nos équipes. L'approche sur mesure de Lokad, qui s'appuie sur l'expertise des Supply Chain Scientists, a transformé notre fonctionnement : elle automatise certaines des tâches les plus chronophages de nos analystes tout en éclairant davantage ce qui se passe dans l'entreprise. Notre équipe passe désormais moins de temps dans Excel et davantage à prendre de meilleures décisions, qui nous permettent d'offrir un accueil exceptionnel à nos clients.

Dan Scharneck

Directeur supply chain | Project One, Trek

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Les problèmes que nous résolvons

Des ruptures récurrentes sur les références à forte rotation qui détruisent les ventes et la fidélité client.
Des excédents de stock et des baisses de prix qui immobilisent la trésorerie et écrasent les marges.
Des heures perdues dans des tableurs pour planifier des milliers de SKU et de combinaisons SKU-emplacement.
Des flux déconnectés entre magasins, entrepôts et ecommerce qui créent des transferts coûteux et du stock fantôme.
Une demande liée aux promotions, aux saisons et aux nouveautés que les prévisions traditionnelles ne savent pas traiter.

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Notre approche

Supply Chain Scientists (SCS)

Chaque projet dispose d'un expert, ou d'une petite équipe, qui accompagne le client du lancement à la mise en production, puis dans l'amélioration continue. Ces experts surveillent le pipeline automatisé, évaluent les performances et adaptent la solution aux évolutions de votre supply chain : nouveaux produits, entrepôts ou profils de demande.
Prévisions probabilistes

Nos SCS produisent des distributions complètes de la demande par SKU et par emplacement, couvrant tous les scénarios plausibles. Les prévisions ponctuelles peu fiables et les tableaux manuels de stock de sécurité laissent place à une représentation claire de l'incertitude, fondée sur les données.
Évaluation du risque

Chaque réapprovisionnement, allocation et transfert est choisi en simulant des millions de futurs et en évaluant chacun selon son impact en euros. La disponibilité augmente et le gaspillage diminue automatiquement.
Programmation différentiable

Chaque nuit, nos SCS traitent en quelques minutes des millions de SKU, de niveaux de nomenclature, de quantités minimales de commande (MOQ) et de paliers tarifaires, afin que les meilleures décisions possibles soient prêtes chaque matin.
Automatisation par IA

Les commandes optimisées sont transmises directement à votre ERP ou WMS, sans travail supplémentaire dans les tableurs. Les planificateurs récupèrent plusieurs jours par semaine pour se consacrer à la stratégie, à la collaboration avec les fournisseurs et à la croissance.
Architecture cloud native

Travailler avec nous ne nécessite ni nouveau matériel ni refonte ERP. Les décisions produites par nos Supply Chain Scientists s'intègrent chaque jour dans votre logiciel existant.
Déploiement rapide

Mise en production complète en moins de 6 mois en moyenne.

Mise en œuvre du projet

Les questions fréquentes

Combien de temps faut-il pour voir des résultats ?

La plupart des distributeurs observent des baisses significatives des ruptures et des stocks dans les 6 à 8 semaines suivant la mise en production.

Lokad sait-il gérer une demande très promotionnelle ou très saisonnière ?

Oui. Les modèles probabilistes capturent les hausses de demande liées aux promotions, la saisonnalité et même les effets de la météo, afin d’ajuster automatiquement les stocks tampons.

Faut-il remplacer notre ERP ou notre WMS ?

Non. Lokad se superpose à vos systèmes existants et échange données et commandes par fichiers plats, API ou EDI, sans bouleverser votre infrastructure.

Les planificateurs gardent-ils la main ?

Absolument. Ils peuvent examiner, verrouiller ou remplacer toute recommandation, tout en se libérant du travail répétitif dans les tableurs.

Comment la solution est-elle facturée ?

Par abonnement mensuel, aligné sur la taille du réseau, sans frais par utilisateur ni coûts cachés.

Que faites-vous pour les nouveaux SKU avec peu ou pas d'historique ?

Nos SCS infèrent la demande à partir d’articles comparables et d’attributs catalogue, afin de produire des distributions crédibles dès le premier jour.

Les détails techniques

Prévisions probabilistes et ponctuelles

Chaque composant, sous-ensemble et produit fini fait l’objet d’une courbe de probabilité plutôt que d’une prévision à chiffre unique. Ces courbes représentent la demande irrégulière et concentrée par à-coups, ainsi que la variabilité des délais fournisseurs. L’optimiseur tient ainsi compte de toute la distribution du risque, mesurée en euros, pour déterminer les quantités à commander ou les lancements de lots de production.

Assortiments étendus, historiques rares

Le renouvellement rapide des SKU, les cycles de vie courts et les références vendues ponctuellement sont modélisés par un apprentissage fondé sur les attributs, qui exploite les signaux de produits et de canaux similaires. La disponibilité est ainsi préservée même avec peu d’historique. Pour les SKU sans historique, les distributions de demande sont déduites des attributs du catalogue — marque, prix, format — tandis que la régularisation bayésienne maintient une variance réaliste. Les acheteurs peuvent ainsi lancer des produits de longue traîne sans surstock ni ventes perdues.

Optimisation conjointe du réseau

Réapprovisionnement, allocation et transfert sont traités ensemble dans un même programme stochastique. Cela évite les décisions cloisonnées et sous-optimales qui résultent d’une optimisation séparée des magasins, centres de distribution et sites e-commerce. L’optimiseur de Lokad simule des milliers de trajectoires de demande et d’approvisionnement, puis évalue chaque action possible selon le bénéfice attendu en euros, frais de manutention en aval compris, afin de maximiser la marge du réseau.

Solveur multi-contraintes

Le moteur de Lokad respecte en un seul passage les MOQ, l’espace en rayon, la capacité des tournées, les plages de disponibilité du personnel et les limites budgétaires. Les simulations montrent l’effet sur la marge d’un renforcement ou d’un assouplissement de chaque contrainte avant toute décision. De nouvelles règles métier — têtes de gondole promotionnelles, heures limites de livraison — peuvent être ajoutées sous forme de contraintes déclaratives, sans réécrire le code.

Programmation différentiable pour la supply chain

La logique métier est écrite en Envision, le langage dédié de Lokad, puis compilée en code différentiable automatiquement. Les gradients guident l’optimiseur et accélèrent sa convergence sur les problèmes à grande échelle. L’analyse statique d’Envision détecte les incompatibilités d’unités ou les jointures nulles avant la mise en production. Prévision et optimisation étant réunies dans le même script, les équipes itèrent en quelques heures plutôt qu’en plusieurs mois.

Cloud et sécurité

Les calculs quotidiens mobilisent des centaines de cœurs Azure, puis libèrent ces ressources pour limiter les coûts. Les données restent chiffrées de bout en bout, avec des contrôles ISO 27001, le SSO et des droits d’accès fondés sur les rôles.

Études de cas clients

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