Amazon Forecast

Service de prévisions de séries chronologiques précis basé sur la même technologie qu’Amazon, sans expérience requise en machine learning

Amazon Forecast est un service entièrement géré qui utilise le machine learning pour fournir des prévisions extrêmement précises.

Les entreprises d'aujourd'hui utilisent tout ce qu'elles peuvent, des simples feuilles de calcul à des logiciels complexes de planification financière, pour essayer de prévoir avec précision leurs résultats commerciaux, concernant par exemple la demande en produit, les besoins en ressources ou les performances financières. Ces outils élaborent des prévisions sur la base d'une série de données de l'historique, appelées données en séries chronologiques. Ils peuvent, par exemple, essayer de prédire les futures ventes d'un imperméable en se basant uniquement sur ses ventes précédentes, partant de l'hypothèse que le passé détermine l'avenir. Il peut être difficile d'obtenir des prévisions exactes avec cette approche quand il s'agit de grands ensembles de données présentant des tendances irrégulières. De même, cette approche ne permet pas de combiner facilement des séries de données qui changent au fil du temps (comme des prix, des remises, le trafic Web et le nombre d'employés) avec des variables indépendantes pertinentes, telles que les caractéristiques des produits et les emplacements des magasins.

Basé sur la même technologie que celle utilisée sur Amazon.com, Amazon Forecast utilise le machine learning pour combiner des données en séries chronologiques avec des variables supplémentaires afin de proposer des prévisions. Aucune expérience en machine learning n'est requise pour commencer à utiliser Amazon Forecast. Il vous suffit de fournir des données d'historique, ainsi que toute donnée supplémentaire pouvant, selon vous, avoir un impact sur vos prévisions. Par exemple, la demande concernant une couleur de chemise spécifique peut varier en fonction de la saison et de l'emplacement du magasin. Cette relation complexe est difficile à déterminer par soi-même, mais le machine learning est parfaitement adapté pour l'identifier. Une fois que vous fournissez vos données, Amazon Forecast les examine automatiquement, identifie ce qui est pertinent et crée un modèle de prévision capable d'effectuer des prédictions jusqu'à 50 % plus précises qu'avec les données en séries chronologiques seules.

Amazon Forecast est un service entièrement géré, ce qui signifie qu'il n'y a pas de serveurs à allouer ni de modèles de machine learning à créer, à former ou à déployer. Vous payez uniquement pour ce que vous utilisez ; il n'y a pas de frais minima ni d'engagement initial.

Avantages

Des prévisions 50 % plus précises avec le machine learning

Amazon Forecast offre des prévisions 50 % plus précises en utilisant le machine learning pour identifier automatiquement la manière dont les données en séries chronologiques et les autres variables telles les caractéristiques des produits et les emplacements des magasins s'affectent les unes les autres. Vous êtes plus en mesure de comprendre en quoi ces relations complexes affectent à terme la demande que d'analyser ce que les données en séries chronologiques seules peuvent offrir. Les modèles créés par Amazon Forecast sont uniques à vos données. Vous disposez donc de prédictions taillées sur mesure pour votre entreprise.

Réduction du temps de prévision de plusieurs mois à quelques heures

Avec Amazon Forecast, vous pouvez maintenant atteindre en quelques heures des niveaux de précision des prévisions qui nécessitaient auparavant plusieurs mois. Vous pouvez importer des données en séries chronologiques et les données associées dans Amazon Forecast depuis votre base de données Amazon S3. À partir de là, Amazon Forecast charge automatiquement vos données, les inspecte et identifie les attributs clés nécessaires pour les prévisions. Il forme et optimise ensuite votre modèle personnalisé, et l'héberge dans un environnement hautement disponible, dans lequel il peut être utilisé pour générer vos prévisions commerciales. En gérant de manière automatique le machine learning complexe nécessaire pour concevoir, former, ajuster et déployer un modèle de prévision, Amazon Forecast vous permet de créer rapidement des prévisions précises.

Créer pratiquement toutes les prévisions en séries chronologiques possibles

Plusieurs types de prévisions en séries chronologiques sont requis pour faire fonctionner votre entreprise, qu'il s'agisse du flux de trésorerie, de la demande en produit ou de la planification des ressources. Amazon Forecast vous permet de créer des prévisions pour pratiquement tous les secteurs et cas d'utilisation, notamment la vente au détail, la logistique, la finance, les performances publicitaires et bien plus encore. Grâce au machine learning, Amazon Forecast peut travailler avec des données en séries chronologiques de l'historique et utiliser une vaste bibliothèque d'algorithmes pour déterminer automatiquement ce qui convient le mieux pour votre prévision spécifique.

Sécurisation de vos données commerciales et tranquillité d'esprit

Chaque interaction entre Amazon Forecast et vous est protégée par chiffrement. Tout le contenu traité par Amazon Forecast est chiffré à l'aide de clés client via Amazon Key Management Service, ainsi que chiffré au repos dans la région AWS dans laquelle vous utilisez le service. Les administrateurs peuvent également contrôler l'accès à Amazon Forecast via une stratégie d'autorisations AWS Identity and Access Management (IAM), en s'assurant que les informations sensibles sont protégées et restent confidentielles.

Fonctionnement

Fonctionnement d’Amazon Forecast

Cas d'utilisation

Planification de la demande en produit

Vous pouvez utiliser Amazon Forecast pour prévoir les niveaux de stock appropriés nécessaires dans vos divers emplacements de magasins. Vous fournissez à Forecast des informations telles que les historiques de ventes, les tarifs, les promotions et emplacements des magasins, et les données catalogue de vos systèmes de gestion de la vente au détail, le tout au format CSV (en séparant les valeurs par des virgules) dans le stockage Amazon S3. Vous pouvez ensuite combiner cela avec les données associées telles que les journaux de trafic sur les sites web, la météo et les programmes d'expédition. Amazon Forecast utilisera ces informations pour élaborer un modèle pouvant prévoir de manière précise la demande client concernant des produits spécifiques au niveau du magasin individuel. Exportez vos prévisions par lot au format CSV et importez-les à nouveau dans vos systèmes de gestion de la vente au détail afin de pouvoir déterminer la quantité de stock à acheter et à allouer par boutique.

Planification financière

Des prévisions financières précises, concernant par exemple les revenus générés par les ventes, sont essentielles au succès de toute entreprise. Amazon Forecast peut prédire des métriques financières clés, telles que celles liées aux revenus, aux dépenses et aux flux de trésorerie, sur plusieurs périodes et pour plusieurs unités monétaires. Vous devez d'aborder charger vos données en séries chronologiques financières de l'historique dans le stockage Amazon S3, avant de les importer dans Amazon Forecast. Après avoir élaboré un modèle, Amazon Forecast vous offre la précision attendue en termes de prévisions, vous permettant de déterminer si davantage de données sont nécessaires avant d'utiliser le modèle en production. Le service permet également de visualiser les prévisions sous forme de graphiques dans la console Amazon Forecast afin de vous aider à prendre des décisions éclairées.

Planification des ressources

Planifier le bon niveau de ressources disponibles, notamment le niveau d'effectifs, le stock publicitaire et les matières premières pour la fabrication, est important pour optimiser les revenus et contrôler les coûts. Par exemple, une société de télédiffusion peut souhaiter optimiser son stock publicitaire de manière régionale. Elle peut importer dans Amazon Forecast des données d'historique concernant l'audience de différentes catégories de programmes et dans différentes régions géographiques, des métadonnées de contenu et des données démographiques régionales. Le service apprend de ces données et fournit des prévisions locales précises.

Témoignages de réussite

More Quality First

More Retail

More Retail est le pionnier de la distribution alimentaire et de l'épicerie au détail omni-canal en Inde, et son objectif est d’être le choix numéro un des consommateurs indiens pour leurs besoins alimentaires et d'épicerie. En Inde, More possède 22 hypermarchés et 624 supermarchés soutenus par un réseau de 13 centres de distribution, 7 centres de collecte de fruits et légumes et 6 centres de conditionnement des produits alimentaires de base.

« More est le leader du marché en Inde dans la catégorie des produits alimentaires et d’épicerie frais. Pour garantir la viabilité de son activité, More doit gérer la disponibilité des produits frais en stock tout en minimisant le gaspillage. Afin de concilier ces deux priorités contraires, More s’est associée à AWS et Ganit, une société de conseil en science des données, pour construire et déployer un système de prévision de la demande et de commande automatisée bâti autour d’Amazon Forecast. Nous devions établir des prévisions journalières très fines par article au niveau de chaque magasin, et par conséquent nous avons priorisé l’effort de développement basé sur un cadre/framework ABC–XYZ.
 
Les combinaisons magasin–article ont été portées sur une matrice 3 x 3 : en axe ABC l’importance des ventes (A – élevée, B – moyenne, C – faible) et en axe XYZ la prévisibilité (X – facile à prévoir, Z – difficile à prévoir), basées sur l’historique des tendances. Comme prévu, la précision des prévisions pour les articles des compartiments ABC–XY était largement supérieure à celle du compartiment Z. Toutefois, pour les combinaisons du compartiment Z, Amazon DeepAR+ a nettement surpassé les méthodes traditionnelles telles que le lissage exponentiel, donnant une précision accrue de 10 %. Ce résultat a été obtenu grâce à la capacité d’Amazon Forecast d’apprentissage d’autres modèles SKU (XY) et d’application de ceux-ci à des articles hautement volatils dans le compartiment Z.
 
À l’aide d’Amazon Forecast, nous avons pu accroître la précision de nos prévisions de 27 % à 76 %, réduisant ainsi les pertes de 20 % dans la catégorie des produits frais. La répartition des prévisions fournie par Amazon Forecast nous a aidé à optimiser les coûts résultants de la surestimation ou de la sous-estimation de nos prévisions, ce qui a abouti à un niveau des ruptures de stock de 3 % et à une amélioration des marges brutes. Cela a permis à nos responsables de magasin de passer plus facilement des commandes plus précises en consultant les prévisions journalières. Nous élargissons maintenant ce modèle à d’autres catégories, en menant des itérations avec d’autres ensembles de données connexes, et en ajoutant de nouvelles données à Amazon Forecast pour améliorer en permanence la précision du modèle. »

Supratim Banerjee, Directeur de la transformation de l’entreprise – More Retail

Shivaprasad KT, fondateur et PDG – Ganit

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. est une entreprise SaaS native cloud qui aide les entreprises mondiales à orchestrer leurs performances commerciales. Les leaders de tous les secteurs s'appuient sur notre plateforme pour relier les systèmes des équipes et les informations de leurs organisations afin de s'adapter en permanence aux changements, de transformer leur mode de fonctionnement et de réinventer la création de valeur. Basée à San Francisco, la société Anaplan compte plus de 20 bureaux, 175 partenaires et environ 1 500 clients dans le monde entier. 

« Les entreprises mondiales utilisent la plateforme native cloud d'Anaplan pour orchestrer les performances grâce à des prévisions prédictives continues et à une modélisation agile des scénarios. Grâce à l'intégration d'Amazon Forecast dans notre plateforme, nos clients des secteurs de la finance, de la chaîne logistique, de la vente et des ressources humaines peuvent tirer parti d’une intelligence supplémentaires grâce au machine learning intégré pour créer des prévisions souples et fiables. Nous sommes fiers de fournir Anaplan PlanIQ avec Amazon Forecast pour aider nos clients à prévoir avec plus de précision accrue afin qu’elles puissent prendre des décisions basée sur l’intelligence qui leur donne un avantage concurrentiel. »

Rohit Shrivastava, vice-président senior Product and UX - Anaplan

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom est le leader du marché des télécommunications dans la distribution de combinés et de technologies mobiles au Moyen-Orient, avec une part de marché d'environ 55 % que l’entreprise souhaite faire passer à 60 %. Aujourd'hui, elle distribue des produits de télécommunications à plus de 10 000 distributeurs indépendants et organisés. Les activités de la société fusionnent la vente en gros, la vente au détail, les services à valeur ajoutée et le service après-vente d'appareils mobiles sans fil tels que Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola et Samsung. Le groupe dispose de 30 entrepôts et d'une flotte de plus de 300 véhicules de distribution.

« Amazon Forecast nous a permis de prédire avec précision les ventes et de fournir une meilleure planification des stocks. C’est une vraie victoire non seulement pour nous, mais aussi pour nos clients. Avant d'utiliser Amazon Forecast, nous nous appuyions principalement sur une combinaison de modèles statistiques et de processus manuels pour prévoir les ventes et la gestion des stocks. Cela a nécessité une allocation importante de ressources en temps et en personnel pour maintenir ces prévisions manuelles, mais a également laissé place à l'erreur. Grâce à Amazon Forecast, nous avons constaté une augmentation de plus de 20 % de la disponibilité démontrée et de 15 % de l'optimisation des stocks. De plus, nous avons réorienté nos équipes qui effectuaient des prévisions manuelles pour qu'elles se concentrent désormais sur davantage de tâches à valeur ajoutée pour extraire des informations à partir des nouvelles prévisions afin d'améliorer nos résultats commerciaux. »

Wassim Al Khayat - directeur du groupe Technology and Innovation

OMNYS

OMNYS

OMNYS fournit des solutions révolutionnaires, en concevant et en construisant des plateformes numériques basées sur l'intégration de systèmes, les technologies Web et mobiles, l'IoT, le Machine Learning et le Big Data. En s'appuyant sur l'apprentissage des technologies de pointe, la R&D et l'analyse des besoins du marché, OMNYS amène l'innovation au cœur de nombreuses industries.

« Amazon Forecast nous permet d'apporter de nouvelles perspectives et une valeur commerciale à notre client Arneg S.p.A., un leader mondial du secteur de la fabrication de réfrigérateurs qui collecte chaque jour environ 11 millions d'enregistrements via la technologie de l'IoT. Grâce à Amazon Forecast, nous avons pu, en quelques heures, commencer à construire des modèles qui auraient traditionnellement pris des semaines ou des mois. Notre client nous demandait simplement d'extraire de la valeur de ses données brutes et, avec Amazon Forecast, nous avons pu aller au-delà de cette attente. Nous avons construit des modèles pour prédire la consommation d'énergie trois jours à l'avance pour leurs réfrigérateurs installés dans les centres commerciaux du monde entier, avec une précision de 91 %. Nous avons également élaboré des modèles de maintenance préventive pour mieux évaluer le risque de panne des appareils, au moins jusqu'à un jour à l'avance, ce qui a permis de réduire le nombre d'appels d'urgence de leurs clients. Le potentiel de notre client à utiliser ces connaissances pour améliorer sa gestion de l'expérience client est sans limites. »

Davide Pozza, Directeur de la transformation de l’entreprise – OMNYS 

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