vendredi , 27 novembre 2020
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Anaplan: comment la planification aide-t-elle à traverser la crise et à anticiper?

Nadine Pichelot, directrice financière Europe chez Anaplan, explique comment la planification aide les entreprises à réagir et anticiper pendant la crise.

En septembre, Anaplan, spécialiste du SaaS de planification et des prévisions budgétaires dans le cloud, a fait deux annonces importantes élargissant la portée de son offre.

En quelques clics, l’utilisateur applique des modèles d’intelligence artificielle entraînés dans ses scénarios de planification.
En quelques clics, l’utilisateur applique des modèles d’IA entraînés dans ses scénarios de planification.

PlanIQ, son nouveau framework d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (Machine Learning) apporte une dimension prédictive supplémentaire à la prévision et la modélisation de scénarios.
Objectif: produire des analyses et prévisions évoluées (explicables) à destination des utilisateurs métier pour prendre de meilleures décisions.
Sans compétences de data-scientist, tout utilisateur peut d’ores et déjà profiter de l’intégration de PlanIQ avec Amazon Forecast, pour avoir accès à des algorithmes prédictifs et aux capacités de machine Learning de la solution d’Amazon Web Services, de façon transparente.

PlanIQ s’interface avec Amazon Forecast
PlanIQ s’interface avec Amazon Forecast

«Grâce à ces technologies, nous avons constaté des améliorations jusqu’à 70 % de la pertinence des analyses, avec des algorithmes qui se basent sur les faits et non sur l’émotion,» souligne Nadine Pichelot, directrice administrative et financière pour l’Europe chez Anaplan. «Après la collecte des données, PlanIQ ajoute une étape de corrélation avant la définition de scénarios, finalement plus pertinents.»
Autre annonce majeure, l’éditeur porte son offre Anaplan sur Google Cloud Platform. Pourtant, jusque-là, Anaplan gérait ses propres datacenters pour son offre cloud (dont Francfort et Amsterdam). «D’une part, Google est un client satisfait d’Anaplan qui souhaitait proposer cette offre ; d’autre part, ce partenariat répond également à une attente de nos clients à travers le monde qui souhaitait disposer d’Anaplan sur un cloud public,» rapporte la directrice financière.
Outre ses fonctions de DAF chez Anaplan, Nadine Pichelot est aussi une utilisatrice du SaaS de planification de l’éditeur. À ce titre, elle rencontre souvent des clients pour leur expliquer la prise en main de la solution, la gestion des compétences pour les collaborateurs, la définition des indicateurs clés selon leurs activités, ou encore l’organisation à mettre en place pour bénéficier pleinement d’une “Planification Connectée”. C’est-à-dire, d’une planification intégrant tous les éléments des différents processus d’entreprise, afin de concevoir des scénarios réalistes en mesurant tous les impacts.
Dans cette interview, elle rapporte la situation constatée chez les clients d’Anaplan en cette période de crise, et comment la planification devient un atout essentiel.

Nadine Pichelot, directrice administrative et financière pour l’Europe chez Anaplan.
Nadine Pichelot, directrice administrative et financière pour l’Europe chez Anaplan.

Place de l’IT : Quelles évolutions principales avez-vous constatées chez vos clients, concernant la planification?

Nadine Pichelot: Tout d’abord, nous avons constaté que les cycles se sont fortement raccourcis. Ainsi, chez nous comme chez nos clients, alors que nous travaillions sur des prévisions de cash au mois, nous sommes passés d’une analyse prévisionnelle à la semaine, voire à la journée.
Deuxième élément, une réaction plus rapide face à la demande s’impose. Ainsi, chez un spécialiste des cosmétiques, la demande en maquillage a évolué avec le confinement (et le déconfinement), obligeant l’entreprise à se montrer réactive face à ces fluctuations.
Dans cette situation (subie par la plupart des entreprises), plusieurs contraintes sont alors à considérer: la chaîne de production, la disponibilité des fournisseurs de marchandises, une optimisation de la gestion des stocks, et une surveillance continue de la chaîne d’approvisionnement, etc.
Par ailleurs, la situation est souvent différente d’un pays à l’autre, en fonction des fermetures d’usines entrepôts. Chaque entreprise doit donc moduler sa production et son service client, afin de rééquilibrer l’activité au niveau mondial.

L’approche Planning Connecté d’Anaplan intègre et relie les processus de l’entreprise
Le Planning Connecté d’Anaplan intègre et relie les processus de l’entreprise

Pouvez-vous illustrer cela avec un autre exemple sur le terrain?

Chez Lafarge Ciments, par exemple, la demande a chuté de 90 % pendant les deux premières semaines de confinement.
L’entreprise a dû réagir rapidement face à cette baisse. Elle a donc utilisé Anaplan pour déterminer quelles usines il fallait fermer, quel personnel il fallait mettre en chômage partiel, ou encore comment réorganiser la chaîne d’approvisionnement…
Grâce au Planning Connecté, intégrant tous les éléments des processus de l’entreprise et les relations entre eux, il est possible de mesurer les impacts sur toute la chaîne et d’établir une planification d’après divers scénarios.
Pa exemple, chez Lafarge Ciments, il a été possible de prendre en compte la demande finale de sacs de ciment à l’unité (marché B2C) pour l’intégrer à la planification afin de mesurer aussi l’impact B2B2C.

Pas facile de planifier et d’anticiper l’avenir dans ces conditions…

C’est justement le troisième constat que nous avons réalisé, la complexification du Forecast (prévisonnel). Face à des situations inédites, comme la crise du Covid-19, assembler des données historiques de l’entreprise ne suffit plus.
En effet, il faut corréler de multiples données internes, externes et du marché, tout en ajoutant de l’intelligence artificielle et du Machine Learning afin de limiter le biais de l’émotion pour obtenir des décisions objectives.
Grâce à l’association d’Anaplan PlanIQ et des algorithmes d’Amazon Forecast, il devient possible de gommer cette émotion pour limiter le poids du “sentiment personnel” et de l’intuition. Et cela est possible, car le Machine Learning et les algorithmes se basent essentiellement sur les faits et les chiffres.
Comment analyser les situations et simuler des scénarios multiples en gommant l’émotion (au moins partiellement) afin de prendre des décisions les plus factuelles possibles? La combinaison de PlanIQ et d’Amazon Forecast permet aux planificateurs de disposer pleinement de la puissance de l’intelligence artificielle et du Machine Learning, sans pour autant être des data-scientists. Je peux d’ailleurs m’en servir, alors que je ne suis pas du tout data-scientist.
Cela permet un meilleur pilotage de la marge grâce aux Planning Connecté.

PlanIQ ajoute une étape de corrélation qui améliore sensiblement la pertinence des scénarios prévisionnels.
PlanIQ ajoute une étape de corrélation qui améliore sensiblement la pertinence des scénarios prévisionnels.

Il faut donc gérer l’urgence tout en anticipant. Et qu’en est-il d’un “éventuel retour à la normale”?

Si nous avons dû ajuster la planification et les scénarios en raccourcissant les cycles à la semaine ou au jour, il nous a également fallu anticiper la reprise de la demande. Cette anticipation en matière de planification nécessite la mise en place de plusieurs scénarios et selon la situation de chaque pays, ou de conditions particulières.
Ainsi, les distributeurs ont dû s’adapter très vite à la demande qui a explosé en e-commerce, afin de réorganiser toute la chaîne d’approvisionnement (et la logistique), par rapport à ce qui était en place pour les magasins. Néanmoins, ils doivent en parallèle anticiper le retour à une situation “normale”, via des scénarios qui leur permettent de répondre au plus vite à l’évolution de la demande.
De même, les équipementiers automobiles qui mettent en place des plans productions sur 10 à 15 ans doivent absolument mettre en place des scénarios variables, afin de réagir au plus vite pour ajuster la production, et optimiser les stocks.
Parfois, la solution Anaplan est utilisée dans des cas d’usage inattendus, par des clients qui trouvent la solution très efficace. Par exemple, nous avons pu le constater pour la gestion de l’obsolescence des produits dans les secteurs du luxe ou de la mode.
Avec l’intégration du machine learning et de l’intelligence artificielle, je suis certaine que la créativité de nos clients dans différents secteurs d’activité nous réserve d’excellentes surprises.

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