L’IA pour l’après-vente automobile

Moins d’heures d’immobilisation. Plus de disponibilité pour chaque euro investi.

Réduisez les immobilisations et les commandes en attente sur l’ensemble de votre catalogue. Transformez la complexité des compatibilités pièce-véhicule et la variabilité des délais en décisions quotidiennes classées par valeur financière : quoi acheter, où stocker, à quel prix vendre et quand déplacer les pièces.

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Solutions d’IA pour l’après-vente automobile

En matière d’approvisionnement, de réapprovisionnement et de gestion des stocks, notre partenaire Lokad s’est révélé révolutionnaire. Nous avons atteint une efficacité opérationnelle sans précédent grâce à son équipe de data scientists hautement qualifiés et à son puissant logiciel prédictif fondé sur l’apprentissage automatique. Le groupe Tokić a réduit ses investissements en stock tout en augmentant son chiffre d’affaires et en améliorant sa qualité de service. Seules de telles avancées technologiques permettent aux entreprises de croître durablement en transformant les obstacles en opportunités.

Ivan Šantorić

Directeur général, Tokic Group

En vidéo Lire l’étude de cas

Nous utilisons Lokad quotidiennement depuis plus de 2 ans pour calculer nos prix de vente. C’est une véritable solution sur mesure, d’autant que nos catalogues réunis couvrent les 20 pays où nous opérons. Ce choix technologique a considérablement renforcé notre capacité à créer de la valeur par les prix, grâce aux modèles algorithmiques de Lokad fondés sur le Big Data. Outre sa puissance, la solution nous apporte rapidité et réactivité, deux qualités devenues indispensables dans l’e-commerce.

Mathieu Pajot

Directeur commercial et tarification, Mister Auto

En vidéo

Les problèmes que nous résolvons

Une seule pièce manquante immobilise un véhicule malgré des stocks importants ailleurs.
Des compatibilités complexes et une demande de longue traîne mettent en échec les règles de stock de sécurité.
Les quantités minimales de commande (MOQ) et les paliers tarifaires immobilisent du capital aux mauvais échelons.
Les délais entraînent des ruptures coûteuses et des expéditions urgentes.
Des décisions de prix et de stock mal coordonnées font perdre des marges ou des ventes.
La gestion des urgences entre centres de distribution, plateformes et magasins noie les planificateurs dans les tableurs.
Les outils cloisonnés et les tableurs enregistrent le passé sans optimiser la prochaine décision.

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Un opérateur vérifie les stocks dans un entrepôt de pièces automobiles

Notre approche

Supply Chain Scientists (SCS)

Un expert, ou une petite équipe, accompagne chaque initiative du lancement à la mise en production, puis durant l’amélioration continue. Il surveille le traitement automatisé, évalue les performances et adapte la solution aux évolutions de votre supply chain : nouveaux produits, entrepôts ou profils de demande.
Prévisions probabilistes

Nos SCS produisent des distributions complètes de demande par SKU et par site, couvrant tous les scénarios plausibles. Elles remplacent les prévisions ponctuelles fragiles et les tableaux manuels de stock de sécurité par une représentation claire de l’incertitude, fondée sur les données.
Évaluation du risque

Des millions de scénarios de production futurs sont simulés. Chaque décision est évaluée en euros pour arbitrer entre risque de rupture et coût de possession.
Programmation différentiable

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

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

Travailler avec nous ne nécessite ni nouveau matériel ni refonte de l’ERP. Les décisions de nos Supply Chain Scientists sont transmises chaque jour à vos logiciels existants.
Déploiement rapide

La mise en production complète intervient en moins de 6 mois en moyenne.

Mise en œuvre du projet

Vos questions, nos réponses

Quand verrons-nous les premiers résultats ?

Nous commençons par faire fonctionner en parallèle votre processus actuel et celui de Lokad, afin que vous constatiez directement la différence financière. Après validation, l’automatisation libère les planificateurs pour la stratégie. Les résultats sont généralement visibles en 6 à 8 semaines, à titre indicatif. La mise en production complète intervient habituellement dans les 6 mois.

Pouvez-vous traiter notre base de compatibilités à grande échelle ?

Oui. Nous représentons les compatibilités pièce-véhicule par un graphe comportant des millions d’arêtes, utilisé directement dans la prévision de demande et la politique de stock.

Peut-on optimiser prix et stock ensemble ?

Oui. Les prix et les stocks sont optimisés conjointement, car ils s’influencent mutuellement dans l’après-vente automobile.

Gérez-vous les délais longs et incertains ?

Nous prévoyons les distributions des délais et les combinons avec celles de la demande pour dimensionner les achats et les stocks tampons. Cela maximise la disponibilité tout en minimisant les dépenses.

Les planificateurs gardent-ils le contrôle ?

Absolument. Ils peuvent examiner, verrouiller ou remplacer chacune de nos recommandations.

Faut-il changer d'ERP ?

Non. Les décisions de Lokad s’intègrent à votre ERP ou à vos logiciels d’entreprise existants par de simples transferts de fichiers plats ou des API, selon notre schéma standard d’extraction des données.

Les détails techniques

Objectif : des heures d’immobilisation évitées par euro investi

Nous classons chaque action réalisable — achat, transfert, expédition ou changement de prix — selon son impact financier attendu : gain de marge et minutes d’immobilisation évitées, après déduction des coûts de possession, d’obsolescence, de transport et de manutention. Le moteur sélectionne ensuite le meilleur ensemble d’actions sous contraintes de budget, de MOQ, de chargement des camions et de capacité, sans recourir à des taux de service comme objectifs de substitution. Les priorités d’achat sont calculées directement à partir des résultats probabilistes, et non de points de commande. Les planificateurs obtiennent ainsi une liste d’actions classées par valeur financière, à exécuter individuellement ou par lots.

Les compatibilités sous forme de graphe bipartite

Nous intégrons la matrice de compatibilité pièce-véhicule, qui compte généralement de l’ordre de 100 millions de lignes ou davantage, et apprenons la demande à l’échelle de l’unité de besoin — le véhicule — plutôt qu’au seul niveau du SKU. Nous tenons ainsi compte des substituts et des références de remplacement, sans interpréter la fragmentation du catalogue comme une faible demande. Ces modèles de graphes améliorent les achats, l’allocation et les prix en prévoyant les besoins par famille de véhicules, puis en les reliant aux pièces interchangeables.

Prévisions probabilistes

La demande et les délais sont représentés par des distributions complètes. Nous optimisons la demande pendant le délai d’approvisionnement (DOLT), et non des estimations ponctuelles. Les décisions résistent ainsi à l’intermittence et aux longues traînes. Notre technologie de prévision est passée de grilles de quantiles à un moteur probabiliste en production, conçu pour transformer l’incertitude en gains mesurables.

Optimisation multi-échelons

Nous optimisons tout le réseau — OEM → centre de distribution → plateforme → magasin ou garage — en évaluant explicitement les coûts d’opportunité entre sites, plutôt qu’en corrigeant chaque couple SKU/site isolément. Le solveur respecte les réalités non linéaires : MOQ, capacité des camions et limites des sites. Face à l’incertitude, la descente discrète stochastique et l’optimisation latente de Lokad calculent des décisions pour l’ensemble du réseau qui respectent réellement ces contraintes.

Prix, assortiment et stocks optimisés ensemble

Les prix, les stocks et l’assortiment sont optimisés conjointement, car le prix modifie la demande et la demande justifie le stock. Nous ne proposons des changements de prix que lorsque l’approvisionnement peut suivre, et stockons les SKU dont le rendement au prix de vente retenu dépasse celui des autres options. Pour l’après-vente automobile, nous traitons les prix en tenant compte des compatibilités complexes et de la demande irrégulière, sans dissocier tarification et approvisionnement.

Exécution et gouvernance

Tout fonctionne dans Envision, notre langage dédié compilé en code machine. Ses scripts fortement typés et ses contrôles à la compilation rendent les hypothèses explicites, testables et versionnables. Les accès par rôle et l’authentification unique (SSO) permettent de séparer les responsabilités. Les tableaux de bord recueillent les saisies des planificateurs pour examiner les décisions et simuler des scénarios avant d’exporter les commandes vers vos systèmes.

Pourquoi la technologie compte

Notre technologie s’est construite dans l’après-vente automobile : le véhicule comme client, les graphes de compatibilité et les heures d’immobilisation sont intégrés au cœur de la plateforme. Ce ne sont pas des ajouts tardifs. Notre trajectoire — quantiles → probabilités → optimisation stochastique et latente — vise à résoudre à grande échelle ces problèmes complexes, soumis à de nombreuses contraintes.

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