Solutions IA pour la mode

Transformez les tendances en profit. Pas en surstock.

Optimisez tout le cycle de vie de chaque article de votre catalogue grâce à nos décisions d’achat, d’allocation, de réassort et de démarque. Arbitrez entre risques et gains en termes financiers, pour lancer vos produits à temps et disposer des meilleures ventes au bon prix.

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Depuis plus de 180 ans, La Redoute se transforme et se réinvente avec ses clients. Aujourd’hui, nous sommes un leader mondial de l’e-commerce et ambitionnons de devenir la plateforme de référence des familles pour leur style de vie. Notre travail avec Lokad prolonge cette transformation en repensant des aspects fondamentaux de notre activité. Son équipe de Supply Chain Scientists, motivée et engagée, nous pousse à utiliser des technologies de pointe au quotidien. Son souci du détail, son expertise en IA et sa compréhension approfondie de notre métier en font un partenaire idéal pour améliorer nos performances et la satisfaction de nos clients.

Philippe Berlan

Directeur général adjoint, La Redoute

En vidéo

Le service client, la gestion des stocks et la numérisation sont des priorités chez Stanley/Stella. Avec Lokad, nous avons trouvé un partenaire solide, aux ambitions technologiques et intellectuelles élevées. Ce partenariat nous permet de gérer les risques à l’aide de techniques avancées de prévision probabiliste. Le défi technique est important, et nous y prenons beaucoup de plaisir. Nos échanges sont toujours intéressants ; notre imagination est pratiquement la seule limite à ce que nous pouvons accomplir. Il est très motivant de travailler dans une relation durable, avec un produit capable de grandir avec l’entreprise, sans frais cachés ni surprises.

Stefan Crampton

Responsable de la planification et des stocks, Stanley & Stella

Les problèmes que nous résolvons

Incertitude sur les nouveaux produits, cannibalisation et substitutions entre styles, couleurs et tailles.
Des assortiments qui doivent équilibrer tailles, couleurs et formes.
Des allocations aux magasins et centres de distribution qui ignorent les courbes de tailles, encombrent les réserves et privent les meilleures ventes de stock.
Des MOQ et de longs délais qui affectent la disponibilité en rayon.
Des retours et programmes de fidélité qui brouillent les signaux de demande réelle.
Des prix et dates de démarque qui sacrifient trop de marge.
Des outils cloisonnés et des tableurs qui enregistrent le passé sans optimiser la prochaine décision.

Une influenceuse mode examine des vêtements

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Notre approche

Supply Chain Scientists (SCS)

Une équipe dédiée de SCS traduit vos paramètres économiques — marges, MOQ, courbes de tailles, logistique, règles promotionnelles — dans le modèle et vous accompagne du lancement à la mise en production, puis au-delà. Elle supervise et améliore votre algorithme de décision à mesure que vos moyens, vos fournisseurs et votre réseau évoluent.
Des décisions classées par valeur financière

Chaque action — achat, transfert, réassort ou démarque — reçoit une évaluation financière combinant fonds de roulement, obsolescence, transport, paliers tarifaires et effet des promotions. Vous maximisez ainsi le retour sur investissement de chaque décision.
Intelligence artificielle

Votre équipe SCS utilise Envision, notre langage de programmation propre, et l’intelligence artificielle pour calculer chaque nuit les décisions de tout le réseau : magasins, centres de distribution, e-commerce et fournisseurs.
Obtenir l’adhésion des équipes

Nous faisons fonctionner votre processus actuel et celui de Lokad en parallèle, pour que vous constatiez leur effet financier sur le risque d’indisponibilité et les coûts d’exploitation avant de basculer.
Prévoir l’incertitude

Nous modélisons des distributions de probabilité complètes pour la demande, les délais, les retours et les hausses de demande liées aux promotions. Ces outils sont conçus pour la volatilité propre à la mode.
Sans nouveau matériel ni nouveau logiciel

Nous nous ajoutons à votre ERP ou WMS : des fichiers plats ou des API en entrée, des décisions optimisées en sortie. La mise en production intervient généralement en moins de 6 mois.

Mise en œuvre du projet

Optimiser les stocks chez Celio

« Avant Lokad, nos équipes de gestion des stocks étaient submergées par des centaines d’appels de magasins signalant des problèmes de stock. Aujourd’hui, ces appels ont disparu : tout fonctionne. Lokad comprend vraiment notre métier et nous permet de nous concentrer sur nos clients. Fait remarquable, l’entreprise a maintenu nos opérations même face aux difficultés imprévues de la pandémie de Covid-19. »

David Teboul

Directeur général de Celio

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Vos questions, nos réponses

Quand verrons-nous les premiers résultats ?

Nous commençons par faire fonctionner votre processus actuel et celui de Lokad en parallèle, 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.

Gérez-vous les nouveaux produits, les courbes de tailles et les assortiments ?

Oui. Nos prévisions portent sur l’assortiment, détectent automatiquement les similarités entre produits et respectent les courbes de tailles dans les achats et les allocations. Notre algorithme gère aussi les réseaux multi-échelons.

Optimisez-vous ensemble l’e-commerce, les magasins et les centres de distribution ?

Oui. Chaque nuit, Lokad optimise l’ensemble du réseau, avec les centres de distribution, les magasins et l’e-commerce, sous les contraintes réelles de capacité, de lots, de main-d’œuvre, etc.

Les délais et les retours semblent aléatoires : pouvez-vous les modéliser ?

Absolument. Nous produisons des modèles probabilistes des délais et des retours, que nous combinons avec la demande.

Les planificateurs gardent-ils le contrôle ?

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

Faut-il un nouvel 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

Tout le cycle de vie évalué en argent

Du plan de collection à l’écoulement des dernières pièces, chaque action réalisable — achat, précolisage, allocation, réassort ou démarque — est évaluée en euros, en combinant marge, coût de possession, logistique, MOQ et paliers tarifaires, capacité et effets de fidélisation. Les décisions maximisent le rendement financier attendu, plutôt que des indicateurs de substitution médiocres de la performance supply chain, comme les taux de service pris isolément.

Une demande liée à l’assortiment et au prix

Nous prévoyons des distributions complètes de demande, conditionnées par le prix et l’intensité promotionnelle à l’échelle de l’assortiment, afin de saisir les cannibalisations et substitutions. Les retours et les délais sont aussi prévus de façon probabiliste, puis combinés à la demande. Cette approche est bien plus fine et robuste que des prévisions de séries temporelles et des paramètres fixes, par exemple pour les délais, dans un tableur Excel.

MOQ et paliers tarifaires à plusieurs niveaux

Les achats dans la mode cumulent des contraintes : MOQ par SKU, minimum de tissu par couleur, par exemple en mètres, montant minimal de commande par fournisseur et seuils tarifaires. Notre solveur trouve l’ensemble de commandes le plus rentable qui respecte toutes ces contraintes.

Courbes de tailles, précolisage et capacité

L’allocation et la mise en place initiale respectent les courbes de tailles, les capacités des magasins et centres de distribution, les limites de manutention des équipes et les contraintes de cartons ou de lots. Vous évitez ainsi à la fois les ruptures sur les meilleures ventes et l’encombrement des réserves.

Tester les meilleures ventes et réassortir tôt

Nous testons les produits prometteurs avec de petites quantités initiales, souvent en ligne ou dans quelques magasins. Nous distinguons vite les meilleures ventes des produits à faible rotation pour déclencher des réassorts précoces ou des démarques ciblées.

Démarques et fidélisation

L’optimisation des prix choisit le moment et l’ampleur des démarques pour écouler les stocks tout en préservant la valeur de la marque. Elle intègre les remises de fidélité appliquées à tout le magasin et cumulables avec les promotions par article.

Apprendre les similarités des nouveaux articles

Aucun rapprochement manuel fragile entre produits supposés équivalents. Nous utilisons l’IA, notamment les grands modèles de langage (LLM), pour apprendre automatiquement les similarités à partir des attributs du catalogue — type, famille, taille, couleur, tissu, style, gamme de prix, marque, etc. — et prévoir la demande de nouvelles variantes comme de collections capsules entières.

Le délai comme distribution

Nous prévoyons les délais de façon probabiliste en tenant compte de la saisonnalité, des fêtes comme le Nouvel An chinois et des itinéraires. Nous les combinons ensuite avec la demande pour optimiser les achats et la protection contre les aléas, en arbitrant entre transport maritime et aérien.

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