Industrie Mag - Le journal de l'industrie.
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Ce rapport analyse les défis auxquels les Retailers doivent faire face et explique comment le Machine Learning révolutionne les schémas classiques des réseaux de distribution, de la prévision de la demande et de la gestion des approvisionnements.
La prévision de la demande et l’optimisation des approvisionnements sont parmi les grands challenges actuels des marques et des enseignes. Et, selon le rapport Gartner, la précision des prévisions et la variabilité de la demande sont les obstacles les plus fréquemment cités par les Retailers pour atteindre leurs objectifs et assurer un niveau de service optimal.
La capacité à prévoir la demande hors contraintes :
En fonction des historiques de vente, quel volume d’articles peut être vendu sur différents canaux au cours d’une période définie ?
La capacité à déterminer la demande en tenant compte des contraintes liées au réseau de points de vente :
Comment, quand et où livrer les magasins et optimiser les stocks au plus proche de la demande ?
La capacité à déterminer la demande en tenant compte des contraintes liées au réseau de fournisseurs :
Comment gérer et cadencer les commandes de manière optimale ?
Dans un environnement devenu extrêmement complexe et concurrentiel, la capacité des Retailers à mettre à profit toutes ces données est aujourd’hui un axe stratégique plus déterminant que jamais.
D’ailleurs, ces derniers admettent aisément que les volumes de données à traiter et la multiplication des sources sont devenus tels que les outils et les méthodes traditionnels ont atteint leurs limites.
« L’utilisation du Machine Learning par les éditeurs est une tendance qui est en train d’émerger sur le marché car il permet de créer des prévisions de la demande beaucoup plus précise. Ce qui le rend unique par rapport aux méthodes classiques, est qu’il n’a pas besoin d’instructions pour effectuer ses calculs. Il apprend de manière continue et autonome à partir des nouvelles données et en analysant les performances passées dans le but d’affiner et de faire évoluer la solution. Les modèles de Machine Learning surpassent les capacités humaines grâce à leurs capacités à traiter de très grands volumes de données (Big Data), à identifier les relations cachées entre les différents facteurs de Supply Chain et à comprendre les corrélations qui influencent les comportements spécifiques », explique Mike Griswold, vice-président en charge du département Recherche chez Gartner et auteur du rapport.
Alors que les Retailers sont de plus en plus nombreux à s’intéresser au potentiel du Machine Learning, Gartner recommande de se pencher sur les points suivants pour évaluer les solutions :
La capacité à traiter de très grands volumes de données structurées et non structurées ;
La faible intervention humaine nécessaire pour la maintenance ;
La capacité à identifier les interdépendances au sein des ensembles de données ;
La capacité des outils à évoluer à partir des nouvelles données, à améliorer la précision des prévisions et à affiner les méthodes prédictives de manière continue ;
La capacité à générer des recommandations en temps réel ou des changements dynamiques pour les plans de réapprovisionnement.
Les solutions Vekia offrent une couverture fonctionnelle complète pour l’ensemble des processus de prévision de la demande et de réapprovisionnement, et ce pour tous les canaux de distribution. Les solutions ProOrder et ProVisia permettent notamment de piloter stratégiquement la répartition optimale des stocks en fonction des prévisions des besoins et des différents types de contraintes, de piloter dynamiquement les plans d’assortiment, et de gérer les commandes et les achats en fonction des calculs de prévision de la demande.
« Le rapport et les conclusions menés par Gartner sont très importants pour Vekia car ils mettent en avant les forces du Machine Learning et ses capacités d’aide à la décision uniques. Or, les algorithmes présents au cœur du développement de nos solutions sont issus du Machine Learning et ont pour but premier de générer des stocks optimaux sur une base prévisionnelle avec une vitesse et une précision inédites, et de prédire les comportements d’achat à partir d’immenses volumes de données. Tous nos clients bénéficient déjà de ces technologies de nouvelle génération », explique Manuel Davy, Président de Vekia.
