{"id":24745,"date":"2024-04-04T15:30:43","date_gmt":"2024-04-04T13:30:43","guid":{"rendered":"https:\/\/optimix.fr\/?p=24745"},"modified":"2026-04-08T16:37:17","modified_gmt":"2026-04-08T14:37:17","slug":"optimisation-des-approvisionnements-et-prix-par-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/optimix-software.com\/fr\/blog\/supplychain\/optimisation-des-approvisionnements-et-prix-par-lia\/","title":{"rendered":"L’IA au service des Stocks et du Pricing"},"content":{"rendered":"\t\t
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L’IA r\u00e9volutionne la fa\u00e7on dont les distributeurs g\u00e8rent leurs approvisionnements et leurs prix.\u00a0<\/p>

En exploitant la puissance du machine learning, ils peuvent g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9visions de vente plus pr\u00e9cises, avoir des stocks optimis\u00e9s en temps r\u00e9el et fixer des prix comp\u00e9titifs qui s’adaptent en continu au march\u00e9.\u00a0<\/p>

A travers cet article, d\u00e9couvrons comment ces technologies transforment la distribution.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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1. L'IA au service de l'optimisation des approvisionnements<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pr\u00e9visions de vente plus pr\u00e9cises gr\u00e2ce au machine learning<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En exploitant des algorithmes de machine learning, les distributeurs peuvent g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9visions de vente nettement plus fiables<\/strong>. Ces mod\u00e8les prennent en compte une multitude de facteurs qui influencent la demande, comme les tendances saisonni\u00e8res, les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9o ou les effets promotionnels.<\/p>

Prenons l’exemple d’une enseigne de bricolage qui souhaite anticiper ses ventes de barbecues pour l’\u00e9t\u00e9. Un mod\u00e8le de machine learning entra\u00een\u00e9 sur les historiques de ventes, les pics de chaleur des ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes et le planning promotionnel fournira une estimation bien plus juste des quantit\u00e9s \u00e0 commander qu’une simple projection des chiffres de l’an pass\u00e9.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Des stocks optimis\u00e9s en temps r\u00e9el pour \u00e9viter les ruptures et surco\u00fbts<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Avec des pr\u00e9visions de ventes<\/a>\u00a0affin\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, les distributeurs sont en mesure d’ajuster leurs niveaux de stock en continu<\/strong>. Fini les ruptures qui g\u00e9n\u00e8rent de l’insatisfaction client et les surstocks qui p\u00e8sent sur la tr\u00e9sorerie et les co\u00fbts logistiques.<\/p>

Imaginons une pharmacie qui vend des tests antig\u00e9niques. En cette p\u00e9riode de pand\u00e9mie, la demande fluctue fortement et rapidement. Avec un syst\u00e8me de pr\u00e9vision IA reli\u00e9 \u00e0 ses syst\u00e8mes de gestion de stocks, la pharmacie sera alert\u00e9e en amont des pics de demande \u00e0 venir et pourra r\u00e9approvisionner la bonne quantit\u00e9 de tests au bon moment. Ses clients seront servis et ses co\u00fbts ma\u00eetris\u00e9s.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Des approvisionnements localis\u00e9s pour coller aux sp\u00e9cificit\u00e9s de chaque point de vente<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Chaque magasin a sa zone de chalandise et sa client\u00e8le propres. Les solutions d’optimisation des stocks par l’IA int\u00e8grent la localisation dans leurs calculs. Elles analysent les ventes historiques magasin par magasin pour d\u00e9finir les assortiments et quantit\u00e9s optimales pour chaque point de vente<\/strong>.<\/p>

Un hypermarch\u00e9 Carrefour des Yvelines aura ainsi un approvisionnement en produits cosm\u00e9tiques adapt\u00e9 au profil et au pouvoir d’achat de sa client\u00e8le locale. Ses lin\u00e9aires seront optimis\u00e9s.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2. Fixer les bons prix gr\u00e2ce \u00e0 l'intelligence artificielle<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ajuster ses prix en fonction du march\u00e9 et de la concurrence<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les algorithmes de machine learning peuvent analyser en continu une masse consid\u00e9rable de donn\u00e9es de march\u00e9 et de prix concurrents. Gr\u00e2ce \u00e0 cela, les distributeurs ont la capacit\u00e9 d’ajuster leurs tarifs en quasi-temps r\u00e9el pour rester toujours comp\u00e9titifs<\/strong>.<\/p>

La centrale collecte les prix des enseignes concurrentes sur le web et les int\u00e8gre \u00e0 son syst\u00e8me de pricing IA. Celui-ci recommande alors les adaptations tarifaires pertinentes pour chaque cat\u00e9gorie de produit. Leclerc est ainsi certain de toujours proposer un bon rapport qualit\u00e9-prix.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Mesurer la sensibilit\u00e9 prix<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Optimiser les promotions et les op\u00e9rations de pricing sp\u00e9ciales<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Tous les clients ne r\u00e9agissent pas de la m\u00eame mani\u00e8re aux variations de prix, et l’\u00e9lasticit\u00e9-prix peut varier consid\u00e9rablement selon les cat\u00e9gories de produits. Toutefois, il est important de nuancer cette notion. D\u00e9finir une \u00e9lasticit\u00e9-prix de mani\u00e8re pr\u00e9cise n\u00e9cessite, en th\u00e9orie, d\u2019avoir test\u00e9 une large gamme de prix et d\u2019observer l’impact r\u00e9el de ces variations sur la demande.\u00a0<\/p>

En outre, des facteurs ext\u00e9rieurs, tels que l’inflation g\u00e9n\u00e9rale, peuvent influencer ces r\u00e9sultats. Par exemple, si les prix augmentent en m\u00eame temps que l’inflation, qui entra\u00eene la hausse des prix de nombreux produits et des salaires, l’effet d’une variation de prix sp\u00e9cifique peut \u00eatre dilu\u00e9, rendant plus difficile l’interpr\u00e9tation de l’\u00e9lasticit\u00e9. Gr\u00e2ce au machine learning, il est possible de segmenter plus finement les strat\u00e9gies de tarification en prenant en compte ces param\u00e8tres complexes, mais il reste crucial de tenir compte du contexte \u00e9conomique global pour ajuster ces strat\u00e9gies.<\/p>

Weldom module ainsi ses promotions sur les luminaires en fonction des pr\u00e9f\u00e9rences de chaque segment client identifi\u00e9 par mod\u00e8le de clustering: -10% de remise suffisent pour booster les ventes sur son segment de bricoleurs chevronn\u00e9s, alors qu’il faut -25% pour obtenir le m\u00eame effet sur les acheteurs occasionnels.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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En analysant les gigantesques volumes de donn\u00e9es issues des programmes de fid\u00e9lit\u00e9 et des historiques promotionnels, les algorithmes d’IA identifient les meilleures m\u00e9caniques promotionnelles \u00e0 appliquer par type de client et de produit<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Automatiser ses processus pour plus d'efficacit\u00e9 et d'agilit\u00e9<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Orchestrer ses prix sur tous les canaux<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dans un environnement multicanal, un pricing coh\u00e9rent et optimis\u00e9 est un v\u00e9ritable casse-t\u00eate. Sauf \u00e0 recourir \u00e0 une solution qui centralise les donn\u00e9es, calcule les prix optimaux et les r\u00e9percute sur l’ensemble des canaux de vente.<\/p>

C’est ce qu’a mis en place Boulanger. Par l’interm\u00e9diaire d’optimix XPA, le syst\u00e8me analyse les prix en ligne et en magasin, estime les \u00e9lasticit\u00e9s, calcule les tarifs recommand\u00e9s, puis diffuse ces prix sur les \u00e9tiquettes en rayon, sur l’app mobile et sur le site e-commerce.\u00a0<\/p>

Fonctionnalit\u00e9<\/strong><\/p><\/td>

B\u00e9n\u00e9fice<\/strong><\/p><\/td><\/tr>

Pr\u00e9visions de vente IA<\/td>Anticiper la demande avec une granularit\u00e9 produit, magasin, jour<\/td><\/tr>
Recommandations de stock<\/td>Ajuster ses commandes aux besoins r\u00e9els pour \u00e9viter ruptures et surstocks<\/td><\/tr>
Mesure des \u00e9lasticit\u00e9s-prix<\/td>Adapter finement ses tarifs par couple produit-client<\/td><\/tr>
Automatisation des processus<\/td>Gagner du temps et en fiabilit\u00e9<\/td><\/tr>
Pricing multicanal unifi\u00e9<\/td>Orchestrer sa strat\u00e9gie sur tous les points de contact clients<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mesurer l'impact de ses d\u00e9cisions de pricing et d'approvisionnement<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Suivre ses indicateurs de performance cl\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des tableaux de bord avanc\u00e9s<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En centralisant et en croisant ses donn\u00e9es dans une solution telle qu’optimiX XPA, le distributeur dispose d’une vision compl\u00e8te de son activit\u00e9<\/strong>. Des dashboards lui permettent de suivre ses ventes, marges, ruptures, efficacit\u00e9 promotionnelle, etc. Et ce avec la maille de lecture de son choix : par cat\u00e9gorie, par magasin, par zone g\u00e9ographique…<\/p>

Prenons le cas de Gifi. L’enseigne de d\u00e9coration a mis en place des tableaux de bord qui remontent quotidiennement les indicateurs de pricing de tous ses magasins. L’\u00e9quipe pricing centrale peut ainsi rapidement d\u00e9tecter les \u00e9carts de marge ou les probl\u00e8mes de comp\u00e9titivit\u00e9 prix et r\u00e9agir imm\u00e9diatement.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Analyser des sc\u00e9narios what-if pour prendre les meilleures d\u00e9cisions<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Et si j’augmentais les prix des smartphones de 5% ? Quel serait l’impact pour mon chiffre d’affaires et ma marge ? Les outils de pricing intelligents int\u00e8grent des mod\u00e8les de simulation avanc\u00e9s qui permettent de tester diff\u00e9rentes hypoth\u00e8ses avant de prendre ses d\u00e9cisions<\/strong>.<\/p>\n

C’est un atout pour un distributeur comme Carrefour. Avant de lancer une promotion de grande ampleur sur une cat\u00e9gorie sensible comme les fruits et l\u00e9gumes, ses category managers \u00e9valuent l’op\u00e9ration sous diff\u00e9rents angles : ROI g\u00e9n\u00e9r\u00e9 selon diff\u00e9rentes m\u00e9caniques promo, impacts sur des cat\u00e9gories annexes, effets volume vs marge… De quoi \u00e9clairer la d\u00e9cision finale.<\/p>\n

En utilisant la puissance de l’IA, les distributeurs se dotent d’un avantage concurrentiel pour relever le double d\u00e9fi de l’excellence op\u00e9rationnelle et de l’exp\u00e9rience client<\/strong>. Que ce soit pour optimiser les approvisionnements, booster les ventes via un pricing intelligent ou fluidifier leurs processus cl\u00e9s, l’IA est assur\u00e9ment leur meilleure alli\u00e9e. De nombreux retailers l’ont compris et engrangent d\u00e9j\u00e0 les b\u00e9n\u00e9fices de cette r\u00e9volution technologique. Les autres devront acc\u00e9l\u00e9rer sous peine de d\u00e9crochage.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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D\u00e9couvrez comment l’IA r\u00e9volutionne la gestion des approvisionnements et des prix dans la distribution. Optimisez vos strat\u00e9gies gr\u00e2ce \u00e0 des pr\u00e9visions pr\u00e9cises, des stocks optimis\u00e9s et des prix comp\u00e9titifs en continu.<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":24761,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_eb_attr":"","content-type":"","footnotes":""},"categories":[222,188],"tags":[299,50],"class_list":["post-24745","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fourniture-de-bureaux","category-supplychain","tag-article-cta","tag-supply-chain"],"yoast_head":"\nL'IA au service des Stocks et du Pricing<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez comment l'IA am\u00e9liore la gestion des approvisionnements et des prix dans le retail.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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