Vekia est le premier acteur économique proposant la technologie de Machine Learning pour la gestion des stocks de la distribution.

L'ingénierie mathématique est au centre du savoir-faire Vekia. Notre équipe technique est animée par des chercheurs expérimentés en Machine Learning issus de la recherche académique de haut niveau (CNRS, – INRIA et Université de Cambridge). Ils sont entourés de développeurs experts en programmation scientifique.

Le Machine Learning apporte de la robustesse et une précision très fine à vos prévisions de vente et de calcul de stocks. Le principe fondateur du Machine Learning consiste à rechercher la meilleure adéquation entre la complexité d'un modèle mathématique et celle des données à traiter.

Il permet une recherche systématique et efficace du meilleur modèle de prévision.

Cela garantit à nos méthodes une simplicité d'utilisation et une grande robustesse. Nos prévisions de vente reposent sur une modélisation optimale des comportements passés, croisés sur l’ensemble des points et canaux de vente, et la prise en compte d’événements spécifiques (opérations commerciales, soldes, etc.).  Ces prévisions peuvent alors être utilisées pour calculer des propositions de commandes magasin ou entrepôt qui tiennent compte des conditionnements, des prix d’achat et de vente, des délais réels de livraison, des contraintes de transport, du merchandising, etc.

C’est la mission première des moteurs de nos progiciels !

Qu'est ce que le Machine Learning ?

Un algorithme classique, si puissant et précis soit-il, exécute ce pour quoi il a été programmé et se limite aux instructions qu’on lui donne. Dans un programme informatique, l’exécution des tâches est automatisée. Cependant, en aucun cas, il n’a la possibilité d’améliorer par lui-même la modélisation des données ou d’appréhender les nouvelles informations qu’il traite. Il a encore moins la capacité d'innover dans sa manière de fonctionner… à moins d’être modifié par l’homme (mises à jour et nouvelles versions).

C’est l’une des différences fondamentales entre la programmation classique et la programmation basée sur le Machine Learning.

Apprentissage automatique

Cette notion d’apprentissage automatique, propre au Machine Learning, est essentielle. Il est donc important d’en rappeler la définition : il s’agit de l’ensemble des processus mis en œuvre pour élaborer ou modifier les modèles comportementaux influencés par l’activité et l’expérience.

L’apprentissage automatique, et plus largement l’intelligence artificielle, ne sont pas des concepts nouveaux. Mais certains facteurs permettent aujourd’hui de les mettre en application de manière beaucoup plus efficace, révolutionnant son utilisation.

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L'apport du Machine Learning dans le Retail :

Le Machine Learning appliqué à la Distribution.

Le contexte actuel d’innovation, d’accélération des délais de mise sur le marché et de personnalisation des produits oblige les distributeurs à repenser leur chaîne logistique et leur gestion des stocks afin de ne pas pénaliser leur croissance.

Avec le Machine Learning, les données sont fondamentales et contribuent à la définition du modèle statistique à appliquer, contrairement aux algorithmes classiques, où le modèle est défini au préalable, avant d’être appliqué aux données.

Cette différence est majeure, car il s’agit du passage d’un schéma empirique à un système évolué, qui adapte en toute autonomie la solution et le modèle à appliquer. L’objectif premier étant de constamment rechercher la meilleure performance économique à court et long terme.

Il s’agit d’une révolution pour les modèles de calcul et de prévision.

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