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 d'apprentissage automatique 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

CasaOne

CasaOne offre une solution de location/crédit-bail de mobilier complète et rentable avec des conseils de conception, une gestion de projet transparente et une expérience de déménagement, de livraison et d’installation de haute qualité.

« Chez CasaOne, nous nous assurons que nos clients ont accès à leurs meubles en quelques jours ouvrables. Afin de mieux prédire combien de canapés CasaOne les clients peuvent louer dans la région de San Francisco ou combien de tables basses les clients peuvent louer à New York, nous utilisons les fonctionnalités d’Amazon Forecast. Avec Amazon Forecast, la précision de nos prévisions de ventes s’est améliorée de 20 % par rapport à notre algorithme de prévision existant. Cela signifie que nous pouvons stocker les produits adéquats et économiser quelques milliers de dollars sur les coûts d’achat. L’amélioration de la sélection des produits permettra également d’améliorer l’expérience client à long terme. »

Madhusudan Kagwad, Co-fondateur et Directeur produits - CasaOne


CJ Logistics

CJ Logistics est l’un des principaux fournisseurs de services intégrés de transport et de logistique pour les particuliers et les entreprises en Corée.

« Amazon Forecast a été appliqué au processus de prévision du volume de colis de CJ Logistics afin d’optimiser le nombre de ressources humaines, les transports et l’espace alloué dans l’entrepôt pour répondre à la demande. Amazon Forecast nous a permis d’utiliser des techniques de prévision sophistiquées, basées sur le Machine Learning, sans avoir à créer notre propre système. Nous disposons désormais d’une méthode précise qui s’appuie sur Amazon Forecast pour augmenter notre efficacité opérationnelle. »

YoungSoo Kim, Vice-Président de TES Strategy Unit, CJ Logistics


DevFactory

DevFactory fabrique des tâches répétitives et de faible valeur dans le développement logiciel, ce qui permet aux équipes de développement de se concentrer sur des tâches de valeur plus importante destinées à leurs produits et clients.

« L’utilisation de l’IA en vue d’améliorer nos produits et opérations est au cœur des principes fondamentaux d’une fabrique. Nous utilisons Amazon Forecast comme fonctionnalité de base pour certains de nos produits afin de prédire plus précisément les ventes et d’être en mesure de mieux planifier les stocks en conséquence. Amazon Forecast nous donne la possibilité d’utiliser des algorithmes avancés de Machine Learning dans nos produits sans avoir à développer et former des modèles manuellement. Non seulement nos produits sont simples à fabriquer et à maintenir, mais ils offrent également à nos clients plus de précision, de disponibilité et d’évolutivité. C’est une vraie victoire non seulement pour nous, mais aussi pour nos clients. »

Rahul Subramaniam, PDG de DevFactory


OMotor

OMotor aide les entreprises à s’améliorer grâce à l’intelligence artificielle en leur fournissant le meilleur des algorithmes de Machine Learning, des techniques de vision par ordinateur et des robots cognitifs qui peuvent communiquer via WhatsApp et d’autres plateformes.

« Chez OMotor, nous utilisons l’intelligence artificielle pour innover pour le compte de nos clients, de sorte que l’accès aux technologies de deep learning les plus avancées d’AWS est indispensable pour la réussite de nos clients. L’utilisation d’Amazon Forecast nous permet de créer et d’affiner diverses prévisions à partir de données de séries chronologiques sans avoir à construire et former un modèle manuellement à chaque fois. Nous prévoyons les ventes réelles pour les 12 prochains mois, ce qui nous permet précisément de planifier les stocks, d’estimer la rentabilité future, de suivre les gains ou les pertes de parts de marché et d’autres données. Cela signifie que nous pouvons utiliser plus de données contextuelles, effectuer des optimisations plus fréquemment, produire des prévisions avec une précision améliorée de plus de 50 % et faire preuve d’une grande agilité. Par exemple, nous aidons les clients de l’industrie automobile à prévoir les ventes de 185 modèles de véhicule au Brésil. »

Marcio Rodrigues, PDG d’OMotor


Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) est la plus grande compagnie d’électricité de l’État de Washington, avec 1,1 million de clients pour l’électricité et 825 000 clients pour le gaz naturel dans les 10 comtés de l’État. 

Chez PSE, nous avons utilisé Amazon Forecast pour prévoir la consommation d’électricité et de gaz dans une résidence traditionnelle. Nous avons constaté que, même avec un ensemble très limité de données historiques sur la consommation et les conditions météorologiques, Amazon Forecast a aisément réussi à faire des prévisions à 30 jours, pratiquement sans intervention manuelle. Compte tenu de l’importance accrue accordée aux solutions énergétiques respectueuses de l’environnement, la capacité de produire des projections plus précises de la consommation d’énergie au domicile et au travail de chacun de nos clients sera essentielle pour les fournisseurs de services de production d’énergétiques tels que PSE. Grâce à ces capacités d’analyse améliorées, PSE sera en mesure d’identifier des programmes et des services personnalisés d’économie d’énergie, réduisant ainsi les factures des clients. »

Paul Johnson, Architecte cloud expérimenté - PSE

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