Revue d’AnyLogic, fournisseur de logiciels de simulation et de jumeau numérique

Par Léon Levinas-Ménard

Dernière mise à jour: avril 2025

AnyLogic est une plateforme complète de simulation et de jumeau numérique 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 — la modélisation basée sur les agents, la simulation d’événements discrets, et la dynamique des systèmes — pour créer des représentations dynamiques et détaillées des systèmes du monde réel. En intégrant des données en temps réel et historiques dans ces jumeaux numériques, AnyLogic permet de réaliser des analyses de type “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 principaux indicateurs de performance et prévoir les besoins en capacité, tandis que ses options de déploiement cloud facilitent une exécution évolutive et collaborative ainsi que la génération de rapports interactifs via des tableaux de bord. Construit 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 piloté par les données.

1. Que propose le logiciel d’AnyLogic ?

1.1 Capacités de modélisation par simulation

AnyLogic offre un environnement de modélisation par simulation qui prend en charge une approche trimodale:

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

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

1.2 Développement de jumeaux numériques

AnyLogic positionne sa solution comme un outil de création de jumeaux numériques. Un jumeau numérique développé sur la plateforme comprend généralement:

Un modèle de simulation détaillé qui reflète les processus opérationnels d’un système physique (par exemple, le flux de patients d’un hôpital, comme démontré dans une étude de cas ³).
L’intégration de données opérationnelles en temps réel ou historiques via des flux de données externes, permettant des analyses de type “what‑if” et des tests de scénarios en temps réel.
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’IA et du machine learning

Pour enrichir les résultats de simulation, AnyLogic a intégré plusieurs composants d’IA/machine learning:

Intégration H2O.ai: La plateforme permet aux utilisateurs d’incorporer des modèles de machine learning — 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 relier les modèles de simulation aux workflows de ML externes. Dans ces cas, AnyLogic exploite des modèles de ML en “boîte noire” pour compléter et non remplacer sa logique de simulation centrale.

1.4 Déploiement cloud

AnyLogic propose à la fois 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 puissants, les utilisateurs doivent configurer leurs modèles pour l’exploitation cloud plutôt que de compter sur un déploiement entièrement automatisé.

2. Comment fonctionne la solution d’AnyLogic ?

2.1 Fondements techniques

L’environnement central d’AnyLogic est construit sur Java SE en tant qu’application basée sur Eclipse. Ce socle prend en charge la compatibilité multiplateforme et offre un cadre orienté objet que les utilisateurs peuvent étendre via du code Java personnalisé. Les constructions de modélisation incluent:

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

Une telle flexibilité permet aux utilisateurs d’adapter les simulations à des problématiques logistiques complexes, aux flux de travail de fabrication, ou au routage des patients dans le secteur de la santé ¹⁶.

2.2 Construction de jumeaux numériques

La construction d’un jumeau numérique sur AnyLogic implique:

Construire un modèle de simulation qui reflète avec précision le flux de travail d’un système physique.
Lier dynamiquement le modèle à des bases de données opérationnelles ou à des flux de données en temps réel.
Capturer des indicateurs clés de performance (comme les temps d’attente et l’utilisation des lits dans un hôpital) 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 des capacités externes de ML de manière modulaire:

Des modèles de machine learning pré-entraînés (par exemple, issus de H2O.ai) sont exportés sous forme de fichiers autonomes et “appelés” depuis l’intérieur de la simulation. Cela permet de réaliser des prédictions telles que la durée de séjour des patients ou les taux de production.
La simulation demeure l’outil principal de support à la décision, les prédictions de ML venant compléter la logique primaire de simulation d’événements discrets ⁴.

2.4 Cloud et mécanismes 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 d’équilibrage de charge réutilise les résultats pour des configurations d’entrée identiques afin de conserver du temps de calcul.
Des API personnalisées permettent l’intégration avec des workflows d’entreprise plus larges et soutiennent le développement de frontaux personnalisés ⁵.

3. Évaluation de l’état de l’art

3.1 Points forts

Simulation multiméthode complète : AnyLogic se distingue par l’intégration des trois méthodologies de simulation dans un seul package, une caractéristique bien soutenue par des ressources éducatives telles que “The Big Book of Simulation Modeling” ².
APIs ouvertes et extensibilité : Grâce à la prise en charge 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 : L’environnement évolutif et collaboratif d’AnyLogic Cloud améliore à la fois la recherche et l’analyse opérationnelle en temps réel.

3.2 Points de scepticisme

Réclamations en matière d’IA : Bien que commercialisé comme “habilité par l’IA”, la fonctionnalité principale en intelligence artificielle repose sur des intégrations tierces plutôt que sur un moteur de deep learning intrinsèque.
Complexité des jumeaux numériques : La création de jumeaux numériques précis requiert 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 sous-jacents et des données.
Améliorations incrémentales : Bien que les fonctionnalités cloud et la réutilisabilité des modèles offrent des avantages opérationnels, ces améliorations peuvent être de nature évolutive plutôt que révolutionnaire 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 support à la décision opérationnelle. AnyLogic se concentre sur la simulation sophistiquée et la construction de jumeaux numériques ; il permet aux utilisateurs de reproduire des processus du monde réel grâce à la modélisation basée sur les agents, la simulation d’événements discrets et la dynamique des systèmes, offrant ainsi un environnement flexible pour l’analyse de scénarios et les tests de type “what‑if” ¹³. En revanche, Lokad se concentre sur l’optimisation de la Supply Chain Quantitative par la prise de décisions prédictives. Elle propose une plateforme spécialement conçue, dotée d’un DSL propriétaire (Envision) et de moteurs intégrés de machine learning conçus pour fournir des recommandations concrètes — telles que des actions précises sur les stocks ou la tarification — quotidiennement ⁷⁸. Architecturalement, AnyLogic est basé sur une architecture Java, en environnement d’intégration ouverte, idéal pour des simulations personnalisables, tandis que Lokad exploite F# et C# dans une solution cloud étroitement intégrée qui minimise les dépendances tierces ⁸⁹. En fin de compte, alors qu’AnyLogic convient mieux aux organisations souhaitant explorer des scénarios opérationnels dynamiques et créer des jumeaux numériques, Lokad propose une plateforme plus prescriptive, orientée vers 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 jumeaux numériques détaillés et de modéliser des systèmes complexes pour une prise de décision éclairée. Sa force réside dans la mise à disposition d’un environnement de simulation multiméthode complet, associé à une collaboration basée sur le cloud et à des intégrations externes de ML. Néanmoins, la dépendance de la plateforme envers des composants d’IA tiers et le processus gourmand en ressources de développement de jumeaux numériques précis nécessitent une expertise considérable et une mise en œuvre minutieuse. Comparée à des plateformes comme Lokad — dont l’approche strictement intégrée et orientée vers l’optimisation fournit un support à la décision prescriptif et automatisé — AnyLogic demeure inestimable pour l’analyse basée sur la simulation et la planification de scénarios. Les organisations doivent évaluer soigneusement leurs besoins stratégiques et leurs capacités internes pour déterminer quelle plateforme correspond le mieux à leurs objectifs opérationnels.