L'analyse d'AnyLogic, fournisseur de logiciels de simulation et de digital twin

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour: avril, 2025

AnyLogic est une plateforme complète de simulation et de digital twin qui permet aux organisations de modéliser des processus opérationnels complexes dans des secteurs tels que la supply chain, la fabrication et la santé. La plateforme combine trois grandes méthodologies de simulation—basée sur les agents, les événements discrets et la dynamique des systèmes—pour créer des représentations dynamiques et détaillées de systèmes du monde réel. En intégrant des données en direct et historiques dans ces digital twins, AnyLogic prend en charge des analyses what‑if robustes et des tests de scénarios sans mettre en péril les opérations réelles. De plus, la solution exploite des intégrations externes de machine learning (par exemple, via H2O.ai) pour prédire les paramètres clés de performance et prévoir les besoins en capacité, tandis que ses options de déploiement basées sur le cloud facilitent une exécution évolutive et collaborative ainsi que la génération de rapports interactifs sous forme de tableaux de bord. Conçue sur une architecture basée sur Java avec un support API étendu et une personnalisation via du code fourni par l’utilisateur, AnyLogic permet aux décideurs d’explorer et d’optimiser la performance des processus dans un environnement orienté données.

1. Que fournit le logiciel d’AnyLogic ?

1.1 Capacités de modélisation par simulation

AnyLogic offre un environnement de modélisation par simulation qui supporte une approche tri‑modale :

Modélisation basée sur les agents : Construit des modèles dans lesquels des entités individuelles (agents) présentent un comportement indépendant et interagissent de manière dynamique.
Simulation par événements discrets : Utilise des organigrammes de processus pour modéliser des opérations où des événements distincts se produisent à des moments précis.
Dynamique des systèmes : Représente les flux agrégés en utilisant des stocks et des flux pour modéliser des processus continus.

Cette capacité multiméthode permet aux utilisateurs de sélectionner la technique la plus appropriée — ou d’intégrer plusieurs méthodes au sein d’un même modèle — pour capturer les subtilités des processus complexes du monde réel ¹².

1.2 Développement de digital twin

AnyLogic positionne sa solution comme un outil de création de digital twin. Un digital twin développé sur la plateforme inclut généralement :

Un modèle de simulation détaillé qui reflète les processus opérationnels d’un système physique (par exemple, le flux de patients dans un hôpital tel que démontré dans une étude de cas ³).
L’intégration de données opérationnelles en direct ou historiques via des flux de données externes, permettant des analyses “what‑if” en temps réel et des tests de scénarios.
Des tableaux de bord interactifs personnalisables et des options d’exportation (par exemple, CSV ou Excel) qui soutiennent la prise de décision managériale.

1.3 Intégration de l’apprentissage automatique et de l’IA

Pour augmenter les résultats de simulation, AnyLogic a intégré plusieurs composants d’IA/ML :

Intégration H2O.ai : La plateforme permet aux utilisateurs d’intégrer des modèles d’apprentissage automatique — exportés sous forme de pipelines de scoring MOJO — pour prédire des résultats numériques tels que les besoins en capacité ⁴.
Bibliothèques supplémentaires : Des outils tels que Pypeline, ONNX Helper et Alpyne sont disponibles pour faire le lien entre les modèles de simulation et les flux de travail ML externes. Dans ces cas, AnyLogic utilise des modèles ML « boîtes noires » pour compléter, plutôt que remplacer, sa logique de simulation principale.

1.4 Déploiement cloud

AnyLogic propose des solutions cloud publiques et privées pour le déploiement de simulations :

Les expériences de simulation peuvent être exécutées en parallèle via AnyLogic Cloud, avec un support pour l’intégration d’API RESTful dans des langages tels que JavaScript, Python et Java ⁵.
Les modèles peuvent être partagés, exécutés à distance et exporter des données expérimentales détaillées, le tout sans nécessiter d’installations côté client.
Bien que puissant, les utilisateurs doivent configurer leurs modèles pour l’opération cloud plutôt que de compter sur un déploiement entièrement automatisé.

2. Comment fonctionne la solution d’AnyLogic ?

2.1 Fondements techniques

L’environnement de base d’AnyLogic est construit sur Java SE sous forme d’une application basée sur Eclipse. Cette fondation supporte la compatibilité multiplateforme et un cadre orienté objet que les utilisateurs peuvent étendre grâce à du code Java personnalisé. Les constructions de modélisation comprennent :

Des organigrammes et des blocs de processus pour les simulations par événements discrets.
Des diagrammes d’états et des comportements d’agents pour développer des modèles basés sur les agents.
Des stocks, des flux et des équations différentielles pour les modèles de dynamique des systèmes.

Cette flexibilité permet aux utilisateurs d’adapter les simulations pour des logistiques complexes, des workflows de fabrication ou le parcours des patients dans le domaine de la santé ¹⁶.

2.2 Construction de digital twin

La construction d’un digital twin sur AnyLogic implique :

La création d’un modèle de simulation qui reflète fidèlement le flux de travail d’un système physique.
La liaison dynamique du modèle avec des bases de données opérationnelles ou des flux de données en temps réel.
La capture des indicateurs clés de performance (comme les temps d’attente et l’utilisation des lits dans un contexte hospitalier) qui peuvent être continuellement comparés aux données réelles pour validation et amélioration ³.

2.3 Mise en œuvre de l’intégration IA/ML

AnyLogic intègre les capacités ML externes de manière modulaire :

Des modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés (par exemple, de H2O.ai) sont exportés sous forme de fichiers autonomes et « appelés » depuis la simulation. Cela permet de réaliser des prédictions telles que la durée de séjour des patients ou les taux de production.
La simulation reste l’outil central d’aide à la décision, les prédictions ML venant compléter la logique principale de la simulation par événements discrets ⁴.

2.4 Mécanismes de cloud et de déploiement

Le AnyLogic Cloud est conçu pour exécuter des simulations en arrière-plan tout en fournissant des animations interactives et des tableaux de bord via des navigateurs web modernes :

Un système de répartition de charge réutilise les résultats pour des configurations d’entrée identiques afin de conserver du temps de calcul.
Des APIs personnalisées permettent l’intégration avec des workflows d’entreprise plus étendus et soutiennent le développement de frontends sur mesure ⁵.

3. Évaluation de l’état de l’art

3.1 Points forts

Simulation multiméthode complète : AnyLogic se distingue en intégrant les trois méthodologies de simulation en un seul package, une caractéristique bien soutenue par des ressources éducatives telles que “The Big Book of Simulation Modeling” ².
APIs ouvertes et extensibilité : Avec le support de Java, Python et JavaScript, les utilisateurs peuvent intégrer en profondeur les modèles AnyLogic avec des systèmes externes et les adapter à diverses applications.
Déploiement cloud‑enabled : L’environnement évolutif et collaboratif du AnyLogic Cloud améliore à la fois la recherche et l’analyse opérationnelle en temps réel.

3.2 Points de scepticisme

Réclamations d’IA : Bien que commercialisée comme “AI‑enabled”, la fonctionnalité centrale d’intelligence artificielle repose sur des intégrations tierces plutôt que sur un moteur de deep learning intrinsèque.
Complexité des digital twins : La création de digital twins précis exige une expertise significative dans le domaine et une intégration minutieuse des données, ce qui signifie que le succès dépend fortement de la qualité des modèles et des données sous-jacents.
Améliorations progressives : Bien que les fonctionnalités activées par le cloud et la réutilisabilité des modèles offrent des avantages opérationnels, ces améliorations peuvent être évolutives plutôt que révolutionnaires par rapport à d’autres plateformes de simulation ou d’optimisation.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic et Lokad représentent deux approches distinctes dans le domaine de la supply chain et du soutien à la décision opérationnelle. AnyLogic se concentre sur une simulation sophistiquée et la construction de digital twins ; il permet aux utilisateurs de reproduire des processus du monde réel grâce à la modélisation basée sur les agents, par événements discrets et par dynamique des systèmes, offrant ainsi un environnement flexible pour l’analyse de scénarios et les tests what‑if ¹³. En revanche, Lokad se focalise sur l’optimisation quantitative de la supply chain via une prise de décision prédictive. Il présente une plateforme conçue spécifiquement avec un DSL propriétaire (Envision) et des moteurs d’apprentissage automatique intégrés, conçus pour fournir des recommandations concrètes — telles que des actions précises en matière de stocks ou de tarification — au quotidien ⁷⁸. Sur le plan architectural, AnyLogic est ancré dans un environnement basé sur Java avec une intégration ouverte, idéal pour des simulations personnalisables, tandis que Lokad exploite F# et C# dans une solution hébergée sur le cloud étroitement intégrée qui minimise les dépendances tierces ⁸⁹. Finalement, bien qu’AnyLogic convienne mieux aux organisations cherchant à explorer des scénarios opérationnels dynamiques et à construire des digital twins, Lokad offre une plateforme plus prescriptive et axée sur l’automatisation, visant à optimiser directement les décisions supply chain.

Conclusion

AnyLogic offre une plateforme de simulation robuste et polyvalente qui permet aux organisations de créer des digital twins détaillés et de modéliser des systèmes complexes pour une prise de décision éclairée. Sa force réside dans la proposition d’un environnement de simulation multiméthode complet, combiné à une collaboration basée sur le cloud et à des intégrations ML externes. Néanmoins, la dépendance de la plateforme aux composants d’IA tiers et le processus gourmand en ressources pour développer des digital twins précis nécessitent une expertise significative et une mise en œuvre soignée. Comparée à des plateformes telles que Lokad — dont l’approche intégrée et axée sur l’optimisation offre un soutien décisionnel prescriptif et automatisé — AnyLogic demeure inestimable pour une analyse orientée simulation et la planification de scénarios. Les organisations doivent évaluer soigneusement leurs besoins stratégiques et leurs capacités internes afin de déterminer quelle plateforme correspond le mieux à leurs objectifs opérationnels.