Technologies de prévision et d'optimisation

Au cours de la dernière décennie, la prise de décision basée sur les données dans les supply chain a évolué de manière spectaculaire. Lokad a débuté en 2008 en se concentrant sur des prévisions précises, mais la supply chain moderne ne peut se permettre de s’arrêter aux seules prédictions. Au lieu de cela, les décisions doivent être optimisées dans l’incertitude. L’approche de Lokad unifie la prévision et l’optimisation en un pipeline unique propulsé par le cloud computing, des paradigmes programatiques et un engagement envers une performance concrète.

En 2020, Lokad s’est classé N°1 mondial au niveau des SKU dans la prestigieuse compétition M5 de prévisions, illustrant notre inlassable quête de précision. Pourtant, la précision à elle seule ne suffit pas : nous devons transformer les prévisions en décisions face à des contraintes strictes, une demande volatile et des compromis économiques. Lokad répond à ces enjeux grâce à des approches probabilistes et stochastiques intégrées dans Envision, notre langage spécifique au domaine.

1. Générations technologiques de Lokad

La technologie de Lokad ne s’est pas développée du jour au lendemain ; elle a évolué à travers plusieurs générations, chacune répondant à de nouveaux défis dans l’analyse de la supply chain.

• Optimisation Latente (2024) Un paradigme conçu pour aborder des problèmes de planification et d’allocation de ressources combinatoires difficiles et complexes dans l’incertitude.

• Descente Discrète Stochastique (2021) Une méthode robuste pour calculer des décisions lorsque l’incertitude domine, en utilisant de puissantes techniques d’optimisation stochastiques.

• Programmation différentiable (2019) La convergence de l’optimisation numérique et du machine learning, offrant des modèles unifiés qui répondent aux contraintes réelles de la supply chain.

• Deep Learning (2018) Tirant parti de prévisions propulsées par l’IA à grande échelle — cela a marqué un tournant, passant des méthodes statistiques classiques aux techniques accélérées par GPU.

• Prévisions Probabilistes (2016) Un accent explicite sur l’estimation des distributions de probabilité complètes de la demande plutôt que sur des estimations ponctuelles.

• Grilles Quantiles (2015) Aborder les contraintes de la supply chain en calculant des distributions complètes, et pas seulement des demandes moyennes ou médianes.

• Prévisions Quantiles (2012) Un éloignement des prévisions purement moyennes en introduisant des prévisions asymétriques “biaisées” alignées avec l’économie d’entreprise.

• Prévisions Classiques (2008) Notre approche originale, évaluée en interne à l’aide d’une bibliothèque de modèles, bien qu’elle soit désormais supplantée par des paradigmes plus sophistiqués.

2. Au-delà de la prévision : pourquoi l’optimisation est importante

La prévision classique fournit une unique estimation numérique — souvent une médiane — de la demande future. Bien qu’utile pour l’intuition, elle laisse un écart critique pour une prise de décision effective. Les supply chain doivent faire face à:

• Contraintes de stocks: Niveaux de stocks, quantités minimales de commande chez les fournisseurs, délais, etc.
• Compromis économiques: Coûts de détention, pénalités de rupture et risques d’obsolescence.
• Flux complexes: Réseaux multi-niveaux, délais incertains, multi-sourcing.

Les développements les plus récents de Lokad, tels que Descente Discrète Stochastique et Optimisation Latente, répondent à ces défis en intégrant parfaitement l’incertitude dans les flux de travail de décision — une approche qui va bien au-delà d’un simple « moteur de prévisions ».

3. Comment Lokad opère en pratique

Notre équipe de Supply Chain Scientists est à l’avant-garde de l’initiative, prenant en charge les contributions techniques, notamment toute la programmation Envision.

Étape 1. Intégration des données

Nous intégrons des transactions historiques, des attributs de produits, des informations sur les fournisseurs, et plus encore. Cet ensemble de données unifié est le socle de la prévision et de l’optimisation.

Étape 2. Modélisation probabiliste

Au lieu de fournir une prévision ponctuelle unique, les méthodes de Lokad estiment les probabilités de divers résultats — utiles pour les SKU à rotation lente ou une demande irrégulière. Cette prise en compte de l’incertitude est essentielle pour une planification robuste.

Étape 3. Optimisation des décisions

Grâce à des paradigmes tels que l’optimisation latente ou la descente discrète stochastique, nous produisons des décisions réelles — des quantités de réapprovisionnement optimales, des plannings de production ou des transferts — adaptés à vos contraintes et objectifs.

Étape 4. Amélioration continue

Au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent, les modèles sont rapidement recalibrés et les décisions s’ajustent automatiquement. Cette boucle de bout en bout assure que les praticiens de la supply chain restent agiles et surpassent les évolutions de la demande ou de l’offre.

4. Envision et White-Boxing

Un langage spécifique au domaine pour la supply chain

Lokad ne dissimule pas sa technologie derrière un moteur opaque « one-size-fits-all ». Au lieu de cela, nous fournissons Envision, un langage conçu pour une analytique supply chain transparente et configurable. Chaque étape du pipeline peut être inspectée et adaptée.

Adapter aux réalités de l’entreprise

Parce que les supply chain varient largement — production vs. retail vs. MRO — les scripts Envision permettent à vos équipes, ainsi qu’à nos Supply Chain Scientists, de coder en dur des contraintes ou heuristiques spécifiques à vos processus. Associée aux capacités prédictives avancées de Lokad, cette approche white-box résout vos problèmes réels plutôt que de vous adapter à un modèle rigide.

5. Étapes suivantes

Lokad a débuté en 2008 avec une promesse simple : des prévisions précises. Nous fusionnons désormais ces prévisions avec une optimisation robuste pour offrir une prise de décision supérieure dans l’incertitude. Que vous rencontriez des problèmes de planification serrée, une demande irrégulière ou des flux multi-niveaux, la technologie générationnelle de Lokad — allant des prévisions quantiles à l’optimisation latente — vous couvre.

Vous souhaitez en savoir plus ? Nous vous invitons à :

• Plongez dans Optimisation Latente si vous faites face à des défis de planification combinatoires difficiles.
• Explorez Descente Discrète Stochastique si vous souhaitez voir l’incertitude intégrée dans vos décisions quotidiennes.
• Découvrez Programmation différentiable pour un regard approfondi sur le modern machine learning fusionné avec l’optimisation de la supply chain.
• Ou contactez-nous pour une démonstration personnalisée afin de voir comment Lokad peut modéliser précisément vos contraintes d’affaires.

En fin de compte, la prévision et l’optimisation vont de pair — le rôle de Lokad est de s’assurer que vous bénéficiez du meilleur des deux mondes.