{"id":44945,"date":"2025-03-19T11:23:23","date_gmt":"2025-03-19T10:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/optimix-software.com\/?p=44945"},"modified":"2025-09-23T15:40:49","modified_gmt":"2025-09-23T13:40:49","slug":"ia-prevision-de-la-demande","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/optimix-software.com\/fr\/blog\/supplychain\/ia-prevision-de-la-demande\/","title":{"rendered":"L’IA au service de l’optimisation des Pr\u00e9visions de la Demande"},"content":{"rendered":"\t\t
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Des pr\u00e9visions de demande impr\u00e9cises peuvent co\u00fbter cher : ruptures de stock, surstocks, perte de chiffre d\u2019affaires et insatisfaction client.<\/strong><\/p>

Face \u00e0 ces enjeux, optimiser l\u2019efficacit\u00e9 et le ROI de votre supply chain exige une anticipation fine et fiable de la demande. La pr\u00e9vision de la demande<\/strong><\/a> pr\u00e9cise devient un levier strat\u00e9gique pour ajuster les niveaux de stock, garantir la disponibilit\u00e9 produit et r\u00e9duire les co\u00fbts li\u00e9s aux \u00e9carts d\u2019estimation.<\/p>

L\u2019intelligence artificielle transforme radicalement la mani\u00e8re dont les entreprises abordent cette probl\u00e9matique. Gr\u00e2ce au machine learning et aux r\u00e9seaux de neurones, il est d\u00e9sormais possible de mod\u00e9liser les comportements d\u2019achat, d\u00e9tecter les signaux faibles et r\u00e9agir plus rapidement aux variations du march\u00e9.<\/p>

Quels b\u00e9n\u00e9fices concrets ces technologies apportent-elles \u00e0 l\u2019anticipation de la demande ? Comment, peuvent-elles s’appuyer sur des outils d’aide \u00e0 la pr\u00e9vision de la demande <\/a><\/strong>dop\u00e9s \u00e0 l’IA pour atteindre leurs objectifs ?<\/p>

Le cas client de Buffalo Grill<\/strong><\/a> illustre parfaitement comment l\u2019IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour optimiser la gestion des produits \u00e0 dur\u00e9e de vie limit\u00e9e (DLC) et r\u00e9duire les pertes alimentaires gr\u00e2ce \u00e0 une meilleure anticipation de la demande.\u00a0<\/span><\/p>

En exploitant la solution APS XFR- Optimix Forecast and Replenishment<\/strong><\/a>, <\/b>Buffalo Grill a modernis\u00e9 son approvisionnement en rempla\u00e7ant un syst\u00e8me manuel vieillissant par un outil int\u00e9grant de l\u2019intelligence artificielle capable de pr\u00e9voir avec pr\u00e9cision les besoins en produits frais, surgel\u00e9s et non alimentaires.<\/span><\/p>

Dans cet article, d\u00e9couvrez comment l\u2019IA peut vous aider \u00e0 affiner vos pr\u00e9visions.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Pr\u00e9vision de la demande : des approches statistiques \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Gr\u00e2ce aux pr\u00e9visions, les retailers peuvent aussi mieux planifier les approvisionnements et la production avec les industriels, qui ont plus de latitude pour anticiper les besoins en ressources et en mati\u00e8res premi\u00e8res.<\/span><\/p>

Le forecast contribue \u00e9galement \u00e0 l\u2019optimisation des flux logistiques. Il aide \u00e0 planifier efficacement le transport et les op\u00e9rations \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts logistiques associ\u00e9s. Vous l\u2019aurez compris, la pr\u00e9vision de la demande<\/strong> est une donn\u00e9e essentielle \u00e0 la prise de d\u00e9cision dans le retail.\u00a0<\/span><\/p>

Dans un environnement o\u00f9 les variations saisonni\u00e8res, les promotions, les p\u00e9riodes de vacances influent sur la demande, la planification devient de plus en plus compliqu\u00e9e.\u00a0 L\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA capable de croiser un grand nombre de donn\u00e9es avec peu d\u2019historiques et le tout en un seul mod\u00e8le devient indispensable. Cette avanc\u00e9e permet d\u00e9sormais <\/span>d\u2019obtenir des pr\u00e9visions de ventes et de la demande<\/b><\/a> tr\u00e8s pr\u00e9cises.<\/b><\/p>

Les approches traditionnelles reposent sur l\u2019analyse des donn\u00e9es historiques et l\u2019application de mod\u00e8les statistiques, souvent calibr\u00e9s produit par produit ind\u00e9pendamment les uns des autres.\u00a0<\/span><\/p>

Cependant, ces m\u00e9thodes se r\u00e9v\u00e8lent inefficaces pour faire de la pr\u00e9vision sur de nouveaux produits avec peu d\u2019historique ainsi que pour traiter un grand nombre de donn\u00e9es simultan\u00e9ment, et de typologie vari\u00e9e.<\/span><\/p>

Un mod\u00e8le de machine learning peut pallier \u00e0 ces limites. Pour faire des pr\u00e9visions sur de nouveaux produits avec peu d\u2019historique, il s\u2019appuie (de mani\u00e8re implicite) sur des produits de la m\u00eame typologie qu\u2019il \u00ab conna\u00eet \u00bb d\u00e9j\u00e0 et pour lesquels il poss\u00e8de davantage d\u2019historique, on parle ici d\u2019entra\u00eenement. Le mod\u00e8le peut \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9 s\u2019il a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 avec des donn\u00e9es d\u2019une m\u00eame typologie.\u00a0<\/span><\/p>

Id\u00e9alement, il faut que les s\u00e9ries temporelles soient similaires pour que l\u2019on ait de bons r\u00e9sultats. Les mod\u00e8les de machine learning peuvent en effet \u00eatre entrainer sur de grandes volum\u00e9tries de donn\u00e9es et sur des s\u00e9ries temporelles tr\u00e8s diff\u00e9rentes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Crit\u00e8res<\/th>\r\n Approche statistique classique<\/th>\r\n Approche Machine Learning<\/th>\r\n <\/tr>\r\n <\/thead>\r\n
Historique des donn\u00e9es<\/strong><\/td>\r\n Historique cons\u00e9quent afin de calibrer les param\u00e8tres<\/td>\r\n Pr\u00e9vision possible avec peu d\u2019historique : lancement de produits, manque d\u2019historique<\/td>\r\n <\/tr>\r\n
Nombre et typologie des donn\u00e9es<\/strong><\/td>\r\n Donn\u00e9es en entr\u00e9e limit\u00e9es en nombre et en typologie<\/td>\r\n Capable de croiser un grand nombre de donn\u00e9es : Promos, vacances scolaires, avis client, m\u00e9t\u00e9o<\/td>\r\n <\/tr>\r\n
Complexit\u00e9 de traitement<\/strong><\/td>\r\n Complexe de traiter simultan\u00e9ment saisonnalit\u00e9, tendance \u00e0 la hausse et baisse<\/td>\r\n Un seul mod\u00e8le pour tout traiter<\/td>\r\n <\/tr>\r\n <\/tbody>\r\n<\/table>\r\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Un exemple concret d\u2019IA appliqu\u00e9e \u00e0 la pr\u00e9vision de la demande : LE CAS BUFFALO GRILL<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Chez Buffalo Grill<\/strong>, par exemple, l\u2019adoption de notre solution Forecast XFR<\/strong>, enrichie par l\u2019IA, a permis d\u2019optimiser la planification de la saisonnalit\u00e9 des ventes. Gr\u00e2ce \u00e0 une pr\u00e9vision de la demande plus pr\u00e9cise, l\u2019entreprise est pass\u00e9e d\u2019une gestion fond\u00e9e sur l\u2019intuition \u00e0 une approche analytique fiable et pilot\u00e9e par la donn\u00e9e.<\/p>

L\u2019outil XFR- Optimix Forecast adsn Replenishment<\/strong> exploite plusieurs ann\u00e9es d\u2019historique, ce qui lui leurs a permis de mod\u00e9liser avec justesse la saisonnalit\u00e9 hebdomadaire et annuelle, tout en int\u00e9grant l\u2019impact de facteurs exog\u00e8nes tels que la m\u00e9t\u00e9o ou les vacances scolaires.<\/p>

L’enseigne a repris la main sur\u00a0 disponibilit\u00e9 optimale des produits et a la possibilit\u00e9 d\u2019augmenter encore plus loin la fra\u00eecheur des produits propos\u00e9s au menu. De plus, en \u00e9liminant les t\u00e2ches chronophages li\u00e9es aux pr\u00e9visions manuelles, les \u00e9quipes peuvent se concentrer sur des activit\u00e9s \u00e0 plus forte valeur ajout\u00e9e, comme la n\u00e9gociation avec leurs fournisseurs et la gestion de la qualit\u00e9 des produits.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Les mod\u00e8les bas\u00e9s sur les arbres de d\u00e9cision (light GBM) pour une pr\u00e9cision accrue<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Les donn\u00e9es exploit\u00e9es par l\u2019IA pour pr\u00e9voir la demande<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En mati\u00e8re de forecast, l\u2019un des principaux avantages de l\u2019IA r\u00e9side dans sa capacit\u00e9 \u00e0 <\/span>analyser des donn\u00e9es provenant de multiples sources<\/b> :<\/span><\/p>

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