Technologies de prévision et d'optimisation

Au cours de la dernière décennie, la pratique de la prise de décisions basée sur les données dans la supply chain a évolué de manière spectaculaire. Lokad a commencé en 2008 en se concentrant sur des prévisions précises, mais la supply chain moderne ne peut pas se contenter de simples prédictions. Au contraire, les décisions doivent être optimisées en situation d’incertitude. L’approche de Lokad unifie les prévisions et l’optimisation dans un seul pipeline alimenté par le cloud computing, des paradigmes programmatiques et un engagement envers des performances concrètes.

En 2020, Lokad s’est classé No1 world-wide at the SKU level dans la prestigieuse compétition M5 de prévision, illustrant notre engagement constant envers la précision. Pourtant, la précision seule ne suffit pas : nous devons transformer les prévisions en décisions face à des contraintes serrées, à une demande volatile et à des compromis économiques. Lokad répond à ces exigences par le biais d’approches probabilistes et stochastiques intégrées dans Envision, notre langage spécifique au domaine.

1. Les 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’analytique de la supply chain.

• Optimisation Latente (2024) Un paradigme conçu pour résoudre des problèmes d’ordonnancement et d’allocation de ressources combinatoires, complexes et ardus en situation d’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 de l’apprentissage automatique, offrant des modèles unifiés qui répondent aux contraintes concrètes de la supply chain.

• Deep Learning (2018) Exploiter des prévisions alimentées par l’IA à grande échelle—ceci a marqué un tournant, passant des méthodes statistiques classiques à des 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 de Quantiles (2015) Répondre aux 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 « biaisées » asymétriques alignées avec l’économie d’entreprise.

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

2. Au-delà des prévisions : Pourquoi l’optimisation compte

Les prévisions classiques fournissent une estimation numérique unique—souvent une médiane—de la demande future. Bien que cela soit utile pour l’intuition, cela laisse un vide critique dans la prise de décision effective. Les supply chains doivent faire face à:

• Contraintes de stocks: niveaux de stocks, MOQ des fournisseurs, délais, etc.
• Compromis économiques: coûts de détention, pénalités de rupture et risques d’obsolescence.
• Flux complexes: réseaux multi-niveaux, délais incertains, approvisionnement multiple.

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

3. Comment Lokad opère en pratique

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

Étape 1. Intégration des données

Nous ingérons des transactions historiques, des attributs de produit, des informations sur les fournisseurs, et plus encore. Ce jeu de données unifié constitue le socle à la fois de la prévision et de l’optimisation.

Étape 2. Modélisation probabiliste

Au lieu de renvoyer une prévision ponctuelle unique, les méthodes de Lokad estiment des probabilités sur plusieurs issues—utile pour les SKUs à faible rotation ou en cas de demande en pics. 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 concrètes—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 recalibrés rapidement et les décisions s’adaptent automatiquement. Cette boucle de bout en bout garantit que les praticiens de la supply chain restent agiles et prennent de l’avance face aux 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, « universel ». Au contraire, nous fournissons Envision, un langage conçu pour une analytique de la supply chain transparente et configurable. Chaque étape du pipeline peut être inspectée et adaptée.

Adapter aux réalités de l’entreprise

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

5. Prochaines étapes

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 en situation d’incertitude. Que vous ayez des difficultés avec une planification serrée, une demande en pics ou des flux multi-niveaux, la technologie générationnelle de Lokad—des prévisions quantiles à l’optimisation latente—vous couvre.

Vous souhaitez en savoir plus ? Nous vous invitons à :

• Plongez dans l’Optimisation Latente si vous êtes confronté à des défis de planification combinatoires, complexes et ardus.
• Découvrez la Descente Discrète Stochastique si vous souhaitez voir l’incertitude intégrée à vos décisions quotidiennes.
• Consultez la Programmation Différentiable pour un aperçu approfondi de l’apprentissage automatique moderne fusionné avec l’optimisation de la supply chain.
• Ou contactez-nous pour une démo personnalisée afin de voir comment Lokad peut modéliser précisément vos contraintes d’entreprise.

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