L’IA de Flowlity est-elle transparente et explicable aux utilisateurs ?

Oui – c’est même un des principes fondateurs de Flowlity : fournir une IA explicable et compréhensible par les humains qui l’utilisent. Nous savons que dans la Supply Chain, les planificateurs et les managers ont besoin de faire confiance aux recommandations d’un outil, et cela passe par la compréhension du « pourquoi ». Flowlity a donc été conçu pour ne pas être une boîte noire, mais au contraire un outil pédagogique en plus d’être décisionnel. Concrètement, comment cela se manifeste ? Dans l’interface Flowlity, chaque prévision et chaque recommandation est accompagnée d’éléments d’explication. Par exemple, si Flowlity recommande de commander 500 unités d’un article X pour le mois prochain, l’utilisateur voit la décomposition de la demande prévue : saisonnalité, tendance, effet promotionnel, etc., selon les cas. L’outil affiche également un intervalle de confiance autour de la prévision (par exemple : prévision centrale 500, avec un scénario bas à 450 et haut à 560) ce qui donne une idée de l’incertitude . Cela permet de justifier les stocks de sécurité calculés. Par ailleurs, Flowlity fournit des alertes et justifications. Exemple : « Risque de rupture dans 15 jours sur tel produit car la demande récente dépasse les prévisions de 20% ». Ou encore : « Réduction de stock proposée sur tel article, car son taux de rotation a diminué ces 3 derniers mois ». Techniquement, l’IA de Flowlity utilise des modèles de machine learning (y compris du deep learning) mais la complexité est cachée derrière une interface simple. On privilégie aussi des techniques d’ensemble (ensemble learning) qui permettent de lisser les prédictions et éviter les aberrations. Et surtout, Flowlity se voit comme un assistant : l’utilisateur a toujours la possibilité de revoir une décision. S’il n’est pas d’accord avec une recommandation, il peut la modifier (par exemple, commander un peu plus ou un peu moins) et le système prendra en compte ce retour pour s’ajuster à l’avenir. C’est une boucle vertueuse d’apprentissage où l’humain garde le contrôle final. Lors de la formation, nous insistons pour que les utilisateurs comprennent comment l’outil fonctionne. Sans dévoiler tous les détails algorithmiques, nous expliquons les grands principes (prévision probabiliste, calcul de buffers dynamiques, etc.). Très vite, les planificateurs voient que l’outil réagit comme ils le feraient dans bien des cas, mais en mieux car plus rapidement et en intégrant plus de données. Par exemple, l’outil peut détecter des corrélations entre produits que l’humain n’aurait pas vu – mais il affichera “hausse de 30% de la demande du produit A anticipée car corrélée à celle du produit B en promotion”. Ce genre d’explication rend l’IA tangible. Enfin, sur la question de la transparence technique, Flowlity est ouvert à discuter de sa démarche : nous publions des livres blancs et articles sur notre approche (par ex. utilisation de prévisions probabilistes vs déterministes ). Notre but n’est pas de mystifier l’algorithme, mais de rendre la supply chain plus intelligente collectivement. Les utilisateurs de Flowlity deviennent meilleurs dans leur métier car ils apprennent des retours de l’IA. Beaucoup témoignent qu’après quelques mois, ils comprennent mieux les dynamiques de leur chaîne (saisonnalité, impact des promos, comportement des fournisseurs) grâce à la visibilité que l’outil apporte. En résumé, l’IA de Flowlity est transparente, explicable et au service de l’humain. C’est un compagnon de route qui éclaire vos décisions au lieu de les remplacer arbitrairement. Cette philosophie augmente la confiance et l’adoption de la solution dans les équipes Supply Chain. (Si vous souhaitez voir concrètement comment Flowlity présente ses recommandations et quelles explications sont fournies, nous vous invitons à une démonstration où vous pourrez juger par vous-même de la clarté de l’outil.)