Publié le: Nov 13, 2020
Nous sommes heureux d’annoncer que vous pouvez désormais mesurer la précision de vos modèles de prévisions pour un meilleur compromis entre les coûts liés à la sous-estimation et ceux liés à la surestimation des prévisions. Vous bénéficiez ainsi d’une meilleure flexibilité pour vos expérimentations. Les coûts liés à la sous-estimation et ceux liés à la surestimation des prévisions diffèrent. Amazon Forecast vous permet d’optimiser ces coûts afin d’atteindre vos objectifs métier en fournissant une prévision moyenne et une distribution des prévisions qui traduit la variabilité de la demande entre une valeur minimale et une autre maximale. Avec ce lancement, Forecast fournit désormais des métriques de précision pour plusieurs points de distribution lors de la mise à l’épreuve d’un modèle. De cette manière, vous pouvez optimiser rapidement la sous-estimation et la surestimation des prévisions sans avoir à calculer manuellement des métriques.
Les détaillants s’appuient sur des prévisions probabilistes pour optimiser leur chaîne d’approvisionnement afin de trouver le juste équilibre entre les coûts liés à la sous-estimation des prévisions (avec pour conséquence des ruptures de stock) et ceux liés à leur surestimation (avec pour conséquence des coûts de stockage et des pertes). En fonction de la catégorie de produit, les détaillants peuvent choisir de générer des prévisions à différents points de distribution. Par exemple, les chaînes d’alimentation au détail peuvent choisir d’avoir des surstocks de produits alimentaires de base comme le lait et les œufs pour faire face à la fluctuation de la demande. Ces produits de base peuvent avoir des coûts de stocks relativement faibles. Cependant, les ruptures de stock peuvent entraîner non seulement des pertes de chiffres d’affaires, mais aussi l’abandon total de paniers d’achat. En maintenant des niveaux élevés de stocks disponibles, les détaillants peuvent améliorer la satisfaction client et fidéliser davantage leurs clients. En revanche, des détaillants peuvent choisir d’avoir des sous-stocks de produits de substitution avec des coûts de stocks élevés lorsque la démarque et les coûts d’aliénation des stocks excèdent les pertes de ventes occasionnelles. Pouvoir faire des prévisions à différents points de distribution permet aux détaillants d’optimiser ces multiples priorités lorsque la demande est fluctuante.
Bien que Forecast permette de faire des prévisions sur l’ensemble des points de distribution de la variabilité pour trouver l’équilibre entre les sous-stocks et les surstocks, les métriques de précision n’étaient fournies que pour les prévisions de demandes minimales, médianes et maximales, avec un intervalle de confiance de 80 % centré sur la médiane. Pour évaluer les métriques de précision à un point de distribution donné, vous deviez d’abord créer des prévisions à ce point, puis calculer manuellement les métriques de précision. Avec ce lancement, vous pouvez évaluer la précision de vos modèles de prévisions à n’importe quel point de distribution dans Forecast sans avoir à générer des prévisions et à calculer des métriques manuellement. Cette fonctionnalité vous permet de faire plus rapidement des expérimentations et d’atteindre de manière plus économique un point de distribution en vue de vos besoins métier.
Pour utiliser cette nouvelle fonctionnalité, lisez notre blog pour découvrir comment sélectionner plusieurs points de distribution et pour mieux comprendre les métriques de précision des modèles. Consultez également les pages de documentation des API relatives aux sections Évaluation de la précision des prédicteurs, API CreatePredictor et API GetAccuracyMetrics. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité dans toutes les régions où Amazon Forecast est publiquement disponible. Pour en savoir plus sur la disponibilité par région, consultez le Tableau des régions.