Benchmark Fournisseurs

10 modeles, 10 dimensions

Chaque aspect du benchmark fournisseur a son propre modele Snake SAT. Decomposer bat monolithique: supplier_score (3 classes, 0.972 AUROC) est plus facile a entrainer qu'un modele unique predisant toutes les combinaisons.

supplier_score

Score global: Optimal / Acceptable / Outlier

AUROC: 0.9715

Acc: 85.6%

outlier_prix

Detection prix anormaux

AUROC: 0.9517

Acc: 95.7%

V1: 0% → V2: 93.9% sur Outlier

outlier_delai

Detection delais anormaux

AUROC: 0.9385

Acc: 94.0%

outlier_moq

Detection MOQ anormaux

AUROC: 0.9412

Acc: 94.8%

tendance_prix

Stable / Hausse / Baisse / Volatile

AUROC: 0.9841

Acc: 96.7%

fiabilite

High / Medium / Low

AUROC: 0.9634

Acc: 97.3%

conditions_rating

Favorable / Standard / Defavorable

AUROC: 0.9731

Acc: 96.3%

competitivite

Competitive / Average / Uncompetitive

AUROC: 0.9333

Acc: 95.7%

risque_approvisionnement

Low / Medium / High

AUROC: 0.9552

Acc: 96.0%

V1: 84% → V2: 96%

recommandation

Maintenir / Developper / Negocier / Exclure

AUROC: 0.9734

Acc: 94.5%

V1 Exclure: 0% → V2: 92.5%

V1 → V2 : la correction data

Pas de changement de modele. Juste de meilleures donnees.

Modele	Probleme V1	Fix V2	Resultat
outlier_prix	6% de la classe Outlier → 0% recall	Reequilibre a 40%	93.9% recall
recommandation	2% de la classe Exclure → 0% recall	Surech. a 20%	92.5% recall
risque_appro.	Signal features flou → 84% acc	Formule risque nette	96.0% acc

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V1 → V2 : la correction data