Le contexte économique mondial comme national comporte de nombreuses incertitudes qui complexifient le travail de planification dans les entreprises. La quantité de paramètres et d’inconnues à prendre en compte rend le métier plus que difficile, sans oublier l’explosion du volume de données à explorer.
L’optimisation sous contrainte est une technique mathématique intéressante. Encore faut-il dépasser les schémas de calculs appris sur les bancs de l’école et disposer d’outils puissants qui réalisent de la recherche opérationnelle avec IA. En tant qu’intégrateur de logiciels EPM et BI, nous vous proposons de découvrir ILOG CPLEX Optimisation Studio, la solution IBM pour des modèles complexes.
Qu’est-ce que l’optimisation sous contrainte et la recherche opérationnelle ?
Voilà des termes que vous rencontrez dans les démarches de planification et de résolution de problèmes, notamment dans les directions opérationnelles d’entreprise. La supply chain et la production sont confrontées à ce type de problématiques.
Définition de la recherche opérationnelle (RO)
Le but de cette technique est de trouver des solutions à des problématiques opérationnelles variées et multiples. Pour cette recherche, des outils comme des algorithmes réalisent des calculs afin de résoudre des problèmes décrits au travers de modèles.
Il s’agit en général de solutionner une équation à plusieurs inconnues, sachant que ces inconnues se relient entre elles par plusieurs contraintes ou propriétés. Ce type de cas ne peut pas se résoudre par un calcul manuel.
Différentes méthodes existent en recherche opérationnelle, basées sur une approche algorithmique :
- la programmation linéaire et la programmation mathématique ;
- les algorithmes heuristiques et métaheuristiques ;
- la programmation par contraintes (PPC) ;
- algorithmes de graphes, etc.
Définition de l’optimisation sous contrainte ou programmation sous contrainte
L’optimisation sous contrainte est une méthode pour tirer le maximum des ressources mises en jeu dans un processus de planification. Elle permet par exemple d’obtenir un résultat tout en réduisant les coûts de fabrication ou les ressources mises en œuvre par la supply chain. En quelque sorte, ce processus consiste à calculer le résultat de scénarios complexes en mode “what-if”. Ainsi l’entreprise évalue les conséquences de diverses hypothèses sur leurs modèles prévisionnels.
L’optimisation sous contrainte fait partie des sujets complexes en mathématiques. Elle peut prendre plusieurs formes :
- La programmation linéaire, soit la détermination d’une solution optimale, en retenant le minimum ou le maximum d’une fonction objectif et de contraintes linéaires. Cette méthode ne convient pas pour un volume considérable de données et une quantité élevée de contraintes.
- Les méthodes heuristiques ou métaheuristiques, afin d’explorer un nombre de combinaisons important dans un temps acceptable, et en se limitant à une partie d’entre-elles.
Quels sont les atouts de l’optimisation sous contrainte dans une entreprise ?
Prendre une décision éclairée peut s‘avérer complexe en présence de multiples variables et paramètres qui entrent en jeu. Et comment s’assurer d’obtenir la solution optimale avec autant de données à intégrer au raisonnement ? C’est l’atout d’une recherche opérationnelle, avec une méthode d’optimisation sous contrainte.
Une exploitation de la data optimisée pour un processus de décision augmenté
La science des données, c’est ce qui éclaire positivement vos décisions. Un système d’optimisation sous contrainte permet de déployer rapidement des modèles pour de l’analyse prescriptive optimisée. Les utilisateurs ont la capacité de créer des modèles basés sur de multiples contraintes, grâce à de la programmation mathématique.
L’optimisation des résultats et donc de la performance économique
Ces méthodes mathématiques avancées exploitent des algorithmes à base d’intelligence artificielle pour accroître la performance de l’entreprise. En ce sens, elles intéressent les managers opérationnels et également les contrôleurs de gestion industriels. L’optimisation sous contrainte sert aussi à :
- concevoir des applications pour améliorer des résultats dans les services et métiers opérationnels, le tout dans un environnement contraint ;
- identifier les manières de réduire les coûts et les consommations de ressources, afin d’obtenir les résultats visés.
Que propose IBM pour l’optimisation sous contrainte ?
IBM offre aux entreprises une palette d’outils qui se consacrent à cette optimisation sous contrainte. C’est tout l’objet d’IBM CPLEX Optimization Studio.
Fonctionnement d’IBM CPLEX Optimization Studio
Ce logiciel comporte plusieurs outils pour de la programmation mathématique et par contraintes. C’est à la fois :
- un environnement pour du développement (CPLEX Studio IDE sous Windows), IDE signifiant Integrated Development Environment ;
- un langage de modélisation appelé OPL (Optimization Programming Language) avec une syntaxe proche de la formulation mathématique ;
- un solveur IBM ILOG CPLEX qui réalise de la programmation mathématique ;
- un solveur IBM ILOG CP Optimizer pour la programmation par contraintes.
Quelques fonctionnalités de l’outil d’optimisation sous contrainte
Pour de la planification dans l’environnement IDE de CPLEX Studio, vous disposez avec le langage OPL de moyens pour paramétrer les données de calendrier. Vous pouvez en outre visualiser les résultats obtenus avec un diagramme de Gantt, directement visualisable dans l’IDE.
Source : https://www.ibm.com/fr-fr/products/ilog-cplex-optimization-studio
En outre, pour vous aider au niveau du langage OPL de l’outil, vous accédez à un arbre de syntaxe abstraite pour rechercher et remplacer un élément, selon du texte ou selon un attribut donné.
Pour lancer la résolution d’un modèle (exécution), vous devez commencer par concevoir une configuration d’exécution, à partir de modèles et de sources de données.
L’exploitation de la data science pour accroître la performance de votre planification
C’est une des utilisations majeures de cet outil d’optimisation sous contrainte. Les décideurs d’entreprise disposent ainsi d’une meilleure efficacité opérationnelle, avec un abaissement des coûts ainsi que des prévisions simples et optimisées. Par exemple, une société de logistique obtient un plan d’amélioration maximum du transport en vrac, avec une réduction drastique du kilométrage parcouru.
Exemple d’optimisation sous contrainte d’IBM pour résoudre des cas de planification complexes
Le site web d’IBM donne le témoignage de l’entreprise turque ÇimSA Çimento Sanayi ve Ticaret A.Ş, un fournisseur de béton prêt à l’emploi. Cette société en forte expansion recherchait une solution pour optimiser son processus de décision sur le plan de la chaîne d’approvisionnement. Elle visait à la fois la réduction des coûts et l’amélioration du service. Avec des scénarios en mode “what-if” dans CPLEX Optimization Studio, cette entreprise a amélioré significativement son pilotage de la performance :
- baisse des coûts d’inventaire de 10 % ;
- diminution des coûts de 3 % au niveau de la fabrication, de la logistique et de l’entreposage ;
- 12 fois moins de temps pour traiter les rapports de données.
L’optimisation sous contrainte et l’analyse prescriptive chez IBM
IBM CPLEX Optimization Studio est un outil particulièrement adapté à la Direction des opérations dans l’entreprise. Nous pouvons faire le parallèle avec ce que les financiers peuvent construire avec IBM Planning Analytics with Watson. En effet, dans cet EPM, les contrôleurs de gestion disposent de méthodes de planification et de prévisions, afin de réaliser des analyses prescriptives en mode “what-if”.
Avec la technologie IBM, c’est toute une palette de logiciels qui comporte des fonctionnalités prescriptives pour l’aide à la décision. Envie d’en découvrir plus ? Consultez le témoignage de l’équipementier automobile Trèves qui a opté pour l’EPM d’IBM pour la standardisation et l’optimisation de ses processus S&OP.
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