Stratégies de prix dans les jeux de chaîne d'approvisionnement

Dans cet article, on parle d'un concept appelé le Jeu de Stackelberg lié à la tarification dans une chaîne d'approvisionnement. Un jeu de Stackelberg implique deux joueurs ou agents qui agissent dans un ordre précis. Le premier joueur, connu comme le leader, prend une décision en premier, tandis que le deuxième joueur, appelé le suiveur, réagit sur la base du choix du leader. On se concentre sur une situation où le premier joueur est un fournisseur, et le deuxième joueur est un détaillant.

Dans ce jeu de tarification, le fournisseur essaie de fixer un prix de gros pour un produit sans savoir exactement quelle sera la demande pour ce produit. Après que le fournisseur ait fixé le prix, le détaillant doit décider combien de produits commander et à quel prix de revente les vendre aux clients. Ce cadre ressemble à un scénario commercial bien connu appelé le problème du Newsvendor, où un détaillant doit décider combien de stock commander avant de connaître la demande réelle.

#Défis de la tarification

Un problème central dans ce jeu est l'incertitude de la demande. Le fournisseur n'a pas d'infos claires sur combien de produits seront vendus. Cette incertitude pose des défis pour déterminer le meilleur prix pour le produit et la quantité optimale à stocker. Les deux joueurs dans le jeu doivent trouver un moyen de maximiser leurs profits tout en faisant face à cette incertitude.

Le détaillant, agissant comme le suiveur, répond toujours aux décisions du fournisseur. Si le fournisseur fixe un prix élevé, le détaillant pourrait choisir de stocker moins de produits. À l'inverse, un prix plus bas peut amener le détaillant à commander davantage. Cette interaction crée une dynamique où les deux agents doivent apprendre des actions de l'autre avec le temps.

#Apprendre de l'expérience

Pour prendre des décisions dans ce jeu, les deux joueurs doivent apprendre sur les conditions de demande et d'offre. Le fournisseur, en tant que leader, doit comprendre comment le détaillant va réagir à différentes stratégies de tarification. Le détaillant, quant à lui, doit comprendre comment réagir de manière optimale à la fixation du prix par le fournisseur.

Une façon de permettre cet apprentissage est à travers des Algorithmes qui aident chaque joueur à ajuster ses stratégies en fonction des expériences passées. Ces algorithmes les aident à minimiser le Regret, qui est la différence entre les profits qu'ils auraient pu réaliser s'ils avaient parfaitement connu les demandes futures par rapport à leurs bénéfices réels.

#Le rôle des algorithmes

Dans le cadre de notre jeu, on utilise des algorithmes qui permettent aux joueurs d'apprendre et d'adapter leurs stratégies au fil du temps. Ce sont des outils utiles qui aident les deux joueurs à mieux fixer le prix de leurs produits à travers l'essai et l'erreur. Certains algorithmes se concentrent sur la prédiction de la meilleure réponse du suiveur en fonction des actions du leader. D'autres aident le leader à estimer le prix optimal du produit par un apprentissage continu.

Par exemple, une approche consiste à utiliser des infos contextuelles, qui pourraient être des données de ventes passées ou des tendances, pour prendre des décisions plus éclairées. En appliquant ces algorithmes, le fournisseur peut faire des suppositions éclairées sur quel prix pourrait entraîner une demande plus élevée, tandis que le détaillant peut décider combien de stock commander en conséquence.

#Le concept de regret

Le regret dans ce contexte fait référence aux profits que chaque joueur perd à cause de l'absence des bonnes stratégies. Les deux joueurs veulent minimiser leur regret. Pour le fournisseur, cela signifie fixer un prix qui maximise les revenus tout en s'assurant que le détaillant puisse vendre le produit de manière rentable. Pour le détaillant, cela implique de choisir la bonne quantité de produit à commander et de vendre à un prix optimal.

Il est essentiel que les deux joueurs apprennent en continu et ajustent leurs stratégies pour réduire le regret au fil du temps. Les algorithmes d'apprentissage jouent un rôle crucial pour les aider à atteindre cet objectif.

#Le modèle Newsvendor

Le modèle Newsvendor est un cadre standard utilisé pour analyser des situations où un détaillant doit décider combien de stock commander avant de connaître la demande réelle. Le détaillant fait face au risque de commander trop, entraînant des coûts d'inventaire excessifs, ou de commander trop peu, entraînant des occasions de ventes manquées.

Dans notre jeu de Stackelberg, le détaillant ne décide pas seulement combien commander, mais fixe aussi un prix de vente. Cela ajoute une autre couche de complexité, car les deux décisions sont interdépendantes : la quantité commandée affecte le prix, et vice versa.

#Stratégie de Tarification dynamique

La tarification dynamique consiste à ajuster les prix en fonction des conditions du marché en temps réel. Dans notre scénario, le fournisseur peut ajuster dynamiquement les prix de gros en fonction de ce qu'il apprend sur la demande provenant des commandes du détaillant. Le détaillant, face à différentes stratégies de tarification, doit aussi ajuster son prix de revente pour maximiser ses profits tout en s'assurant d'avoir un stock adéquat.

En pratique, les détaillants prennent souvent en compte divers facteurs, comme les prix des concurrents et le comportement des consommateurs, pour fixer leurs prix. Le fournisseur peut aussi ajuster les prix de gros en fonction du comportement du détaillant, créant une boucle de rétroaction où les deux joueurs influencent les résultats de l'autre.

#Le processus d'apprentissage

Au fur et à mesure que les deux joueurs agissent dans le temps, ils apprennent de leurs expériences. Le fournisseur observe comment les changements de prix affectent les quantités commandées par le détaillant. Le détaillant, quant à lui, analyse comment ses stratégies de tarification impactent les ventes et les niveaux d'inventaire.

Ce processus d'apprentissage est itératif. Au fil de plusieurs rounds du jeu, les deux joueurs peaufinent leurs stratégies. Ils collectent des données sur la demande et la tarification, leur permettant de prendre des décisions de plus en plus éclairées.

#Test empirique

Pour valider l'efficacité des algorithmes d'apprentissage proposés, des expériences peuvent être menées pour simuler le jeu de tarification. En testant comment différentes stratégies fonctionnent dans divers scénarios, on peut identifier quelles approches conduisent à un regret moindre et à des profits plus élevés pour les deux joueurs.

Les résultats empiriques peuvent montrer que les algorithmes permettant un apprentissage adaptatif donnent de meilleurs résultats que les stratégies statiques. Par exemple, si un fournisseur utilise un algorithme de tarification flexible, il peut obtenir de meilleurs résultats qu'un fournisseur qui fixe des prix de gros fixes.

#Conclusion

En résumé, le jeu de tarification dynamique entre un fournisseur et un détaillant illustre les complexités des stratégies de tarification sous incertitude. Le modèle de jeu de Stackelberg souligne l'importance de la prise de décision séquentielle et la nécessité pour les deux joueurs d'apprendre de leurs interactions pour minimiser le regret.

Grâce à l'utilisation d'algorithmes sophistiqués, les deux joueurs peuvent naviguer dans les incertitudes de la demande et de l'offre pour optimiser leurs processus de prise de décision. L'apprentissage continu est au cœur de l'assurance que le fournisseur et le détaillant peuvent adapter efficacement leurs stratégies dans un marché compétitif.

Incorporer des stratégies de tarification dynamique dans leurs jeux ouvre des possibilités infinies pour améliorer la rentabilité, permettant ainsi au fournisseur et au détaillant de prospérer dans des conditions de marché incertaines. Notre exploration montre que ce cadre s'applique non seulement en théorie, mais a aussi des implications pratiques pour des scénarios commerciaux réels.

En regardant vers l'avenir, d'autres recherches peuvent être menées pour explorer des nuances supplémentaires dans le jeu de tarification et l'application de techniques modernes d'apprentissage automatique pour améliorer la prise de décision parmi les agents concurrents dans une chaîne d'approvisionnement. En tirant parti des données et d'algorithmes avancés, on vise à façonner un avenir où les stratégies de tarification sont non seulement éclairées mais optimisées pour le succès.