IA dans la prévision de la demande : vue d'ensemble, cas d'usage et avantages

En appliquant l'IA à une variété de données internes et externes, les entreprises peuvent prévoir plus précisément la demande pour leurs biens et services. Ces prévisions les aident à ajuster leurs budgets, leurs calendriers de production, leurs niveaux de stock, leurs priorités d'expédition et d'autres fonctions clés, tout en réduisant les coûts. Dans cet article, nous expliquons le fonctionnement de la prévision de la demande basée sur l'IA, ses domaines d'application et comment les organisations qui débutent peuvent en tirer parti.

Qu'est-ce que l'IA dans la prévision de la demande ?

La prévision de la demande basée sur l'IA consiste à utiliser le machine learning et l'analytique prédictive pour estimer plus précisément la demande future de produits ou de services. Le large éventail de données analysées inclut les ventes historiques, les pipelines de ventes, le comportement des consommateurs, les données démographiques, l'activité des concurrents, les tendances saisonnières et de marché, les événements météorologiques, les calendriers de jours fériés et la conjoncture économique, et même des données en temps réel sur le trafic web et l'engagement sur les réseaux sociaux.

L'intégration de l'IA à la prévision de la demande aide les entreprises à mieux aligner les niveaux de produits et de stocks sur la demande réelle, car l'analytique des données basée sur l'IA peut révéler des schémas et relations que les systèmes hérités de prévision ne détectent pas. Elle contribue également à réduire les processus manuels et inefficaces de prévision de la demande. Selon des recherches de McKinsey & Company, la prévision pilotée par l'IA pour la gestion de la supply chain peut réduire les erreurs de 20 % à 50 % et les indisponibilités produit jusqu'à 65 %.

Points clés à retenir

• La planification de la demande concerne toutes les fonctions de l'entreprise, de l'atelier de production au service commercial. Chaque équipe doit donc être responsable des données qu'elle fournit afin de garantir des prévisions exactes.
• La force de l'IA réside dans sa capacité à traiter très rapidement des volumes massifs de données, de sorte que les spécialistes de la prévision puissent se concentrer sur l'interprétation et la communication des résultats.
• Avec l'introduction de données externes (événements météorologiques, activités des concurrents, tendances de consommation), les prévisionnistes peuvent désormais proposer une vision plus précise de l'environnement business.

Ce que vous devez savoir sur l'IA dans la prévision de la demande

Toutes les entreprises souhaitent savoir quoi et combien les consommateurs et les entreprises leur achèteront à l'avenir, afin de mieux piloter leurs dépenses, investissements, niveaux de stock, plans produits, effectifs et promotions marketing. Obtenir cette visibilité, précise et à jour, peut changer le cours d'une entreprise.

Les applications de prévision de la demande pilotées par l'IA peuvent traiter des volumes de données énormes bien plus rapidement et précisément que les outils classiques. Elles peuvent ainsi transformer un processus auparavant manuel et lent en une activité fortement automatisée et quasi en temps réel, fournissant aux dirigeants les insights nécessaires pour répondre aux besoins des clients, voire les anticiper.

Une planification efficace de la demande exige la coordination de plusieurs services, notamment les ventes, le marketing, la finance, la supply chain et la production. Un objectif majeur est de maintenir le bon équilibre des stocks : assez pour répondre à la demande, mais pas au point d'engendrer des coûts de possession inutiles ou de se retrouver avec des produits à brader.

PwC a identifié la capacité à anticiper la demande client comme l'un des trois domaines du retail au plus fort potentiel d'IA, les distributeurs commençant à utiliser le deep learning (un type d'IA qui utilise des réseaux neuronaux pour apprendre et prendre des décisions) afin de prédire les commandes des clients.

Comment fonctionne l'IA pour la prévision de la demande ?

Les organisations peuvent commencer par combiner les données de ventes historiques stockées dans leurs systèmes ERP avec les résultats des campagnes et promotions marketing, ainsi qu'avec des données externes sur les tendances de consommation, la conjoncture économique, les schémas météorologiques, l'activité des concurrents et d'autres facteurs. Elles peuvent ensuite alimenter ce vaste jeu de données dans un modèle de prévision pour produire des prédictions de demande.

Par exemple, une entreprise pharmaceutique du Moyen-Orient utilise un réglage des hyperparamètres piloté par l'IA (les hyperparamètres sont les variables qui contrôlent l'entraînement des modèles de machine learning) pour améliorer les prévisions de la demande future de médicaments et des niveaux optimaux de stock et de production. En expérimentant un large éventail de configurations de paramètres, l'entreprise peut prévoir la demande selon différents scénarios.

Prévision de la demande pilotée par l'IA vs prévision traditionnelle

Dans la prévision traditionnelle, les analystes s'appuient principalement sur les ventes historiques et les commandes en cours pour prédire les besoins de production futurs, en éliminant les anomalies aberrantes. Utile pour les entreprises sur des marchés stables avec des ventes régulières, cette approche est toutefois limitée par le nombre de sources qu'un humain peut prendre en compte et montre ses limites sur des marchés en forte croissance et volatils.

La prévision de la demande pilotée par l'IA utilise le machine learning et l'IA générative pour analyser rapidement de grandes quantités de données issues des nombreuses sources internes et externes décrites ci-dessus. Il en résulte une prévision plus complète, facilement actualisable en fonction de nouvelles données ou de données en évolution. La prévision basée sur l'IA est également plus performante pour générer des prévisions de long terme.

Avantages de l'IA dans la prévision de la demande

L'implémentation de l'IA dans la prévision de la demande présente de nombreux avantages, amenés à croître au fur et à mesure des progrès technologiques. Voici quelques avantages principaux.

• Améliore la planification. L'IA peut améliorer la planification, car on peut l'appliquer à de nombreux grands jeux de données, internes et externes, afin d'identifier des schémas complexes et d'élaborer une prévision plus complète et précise.
• Fournit des insights en temps réel. Parce que l'IA peut analyser en continu d'immenses jeux de données, rapidement et de façon autonome, elle produit des insights quasi en temps réel qui permettent d'ajuster les plans selon les dernières conditions de marché et autres facteurs.
• Améliore l'évolutivité. Plutôt que d'augmenter les effectifs à mesure que les besoins de prévision et les sources de données croissent, l'organisation peut recourir à l'IA pour gérer l'augmentation d'échelle et de complexité.
• Optimise les stocks. Dans la mesure où les prévisions de demande basées sur l'IA sont exactes et à jour, elles aident les entreprises à maintenir des stocks suffisants pour satisfaire la demande prévue sans en porter inutilement trop.
• Accroît le chiffre d'affaires. Les bénéfices cumulés d'une prévision de la demande pilotée par l'IA (niveaux de stock optimisés, satisfaction client accrue, erreurs réduites) peuvent conduire à une hausse du chiffre d'affaires, toutes choses égales par ailleurs.

Cas d'usage de l'IA dans la prévision de la demande

La prévision de la demande basée sur l'IA peut être utilisée pour améliorer divers processus dans différents secteurs, notamment :

Planification de la supply chain

Dans la mesure où la prévision basée sur l'IA modélise avec précision l'impact des évolutions économiques et politiques, des catastrophes naturelles, des tendances de marché, des changements de comportement des consommateurs et de nombreux autres facteurs, elle peut aider les planificateurs de la supply chain à se procurer la juste quantité d'approvisionnements nécessaires pour répondre à la demande. Les prévisions peuvent aussi fournir aux planificateurs les informations nécessaires pour recommander des investissements afin de lancer de nouvelles lignes de production ou d'en arrêter d'autres moins rentables. Elles peuvent même servir à recommander des niveaux d'effectifs appropriés pour chaque ligne de production.

• Prévision du transport. Des prévisions de demande précises, pilotées par l'IA, sont essentielles pour planifier les besoins en capacités de transport (routier, ferroviaire, aérien, maritime, etc.) des produits d'une organisation. Par exemple, les responsables transport peuvent utiliser les prévisions pour pré-réserver des moyens logistiques, y compris camions et espaces en conteneurs, ce qui peut améliorer les temps de transit et faire économiser de l'argent à l'entreprise.
• Prévision de la supply chain inverse. De même que les organisations utilisent l'IA pour prévoir la demande de leurs produits, elles peuvent l'appliquer à des données historiques et actuelles pour prévoir les volumes de retours produits et les coûts associés.
• Logistique d'expédition. Grâce à la prévision de la demande assistée par l'IA, les entreprises peuvent non seulement prévoir plus précisément les ventes, mais aussi mieux projeter les besoins d'expédition et gérer les délais de livraison, que les produits soient destinés à des points de vente locaux, directement aux consommateurs ou à des envois transfrontaliers nécessitant de prendre en compte l'impact des réglementations à l'export. La prévision de la demande peut aussi fournir aux responsables de la supply chain les données dont ils ont besoin pour importer les bonnes quantités de matières premières, afin que les responsables de ligne d'assemblage disposent de ce qu'il leur faut au moment voulu.
• Optimisation des entrepôts. La prévision de la demande pilotée par l'IA aide les industriels et les distributeurs à analyser les signaux de demande issus du marketing, des lignes de production et des systèmes de point de vente, ainsi que des sources de données externes, afin d'estimer la capacité d'entrepôt nécessaire et d'ajuster leurs opérations en conséquence.

Manufacturing

Les industriels utilisent des outils d'IA de prévision de la demande pour ajuster la capacité de production et optimiser l'espace d'entrepôt en fonction de la demande client. Ces outils exploitent des données sur les ventes passées, les promotions en cours, les tendances de consommation, ainsi que des données externes sur le comportement des concurrents et l'impact d'événements récurrents.

• Prévision de la demande de produits. La prévision de la demande de produits pilotée par l'IA utilise le machine learning pour prédire la demande des produits existants et anticiper celle des nouveaux produits. Des outils de prévision de la demande sophistiqués fournissent non seulement des insights sur les ventes futures, mais estiment aussi les volumes de retours.
• Analyse des tendances saisonnière. Les industriels utilisent l'IA pour analyser des données sur les facteurs influençant les tendances saisonnières, y compris des schémas subtils liés à la météo, à l'évolution des préférences des acheteurs, aux dépenses pendant les fêtes et aux creux des périodes creuses. Ils utilisent ensuite ces analyses pour prédire les fluctuations de la demande des consommateurs.
• Réduction des déchets. En utilisant l'IA pour anticiper et réagir aux variations de la demande, les fabricants peuvent éviter la surproduction et le gaspillage associé de ressources et de temps de production.

Services financiers

Les responsables financiers doivent avoir confiance dans leurs prévisions de trésorerie et les niveaux de liquidité de l'organisation. Avec les bons outils de planification de la demande, ils peuvent utiliser les données pour établir des budgets plus précis, mieux gérer la trésorerie et renforcer les relations avec les autres parties prenantes de l'organisation.

• Prévision de marché. En appliquant une analytique prédictive basée sur l'IA à des données historiques et de tendances, les directions financières peuvent identifier corrélations et causalités pour éclairer les prévisions des conditions de marché futures. Ces prévisions basées sur l'IA se recalibrent en fonction de nouvelles données, améliorant ainsi leur précision. Les organisations utilisent l'IA générative intégrée aux nouveaux outils de prévision de la demande pour générer des commentaires expliquant leurs prévisions et mettant en avant les facteurs clés.
• Evaluation des risques. Les équipes financières peuvent utiliser des outils d'IA de planification prédictive de la demande pour identifier des problèmes qui accroissent les risques opérationnels et d'audit, comme l'impact de chutes soudaines de la demande ou de pénuries d'approvisionnement, ou encore des problèmes potentiels susceptibles de déclencher des audits en affectant l'exactitude et la fiabilité des états financiers.

Santé

Les professionnels de santé utilisent les capacités de reconnaissance de motifs et d'analytique des outils d'IA de prévision de la demande pour prévoir les besoins opérationnels, améliorer l'allocation des ressources et même anticiper les résultats pour les patients.

• Allocation des ressources hospitalières. L'analytique prédictive basée sur l'IA, appliquée aux données sur les patients, la santé des communautés et les tendances sanitaires saisonnières, peut aider les organisations de santé à prévoir la demande en fournitures médicales, en personnel et en espaces immobiliers. Les responsables de la supply chain peuvent utiliser ces données pour commander des fournitures, y compris des articles périssables ou difficiles à obtenir qu'il ne faut pas surstocker, tandis que les managers d'équipe peuvent planifier les horaires de travail en équilibrant soins urgents et actes programmés.
• Demande de médicaments. Pour anticiper la demande de médicaments dans la pharmacie d'un centre de santé, il faut comprendre l'importance d'un médicament donné, les niveaux de consommation historiques, la probabilité qu'il soit prescrit par les médecins et l'influence de facteurs externes (période de l'année, niveaux de vaccination, prévalence des maladies dans la communauté) sur cette demande.
• Personnalisation des plans de traitement. Les organisations de santé peuvent utiliser une analytique basée sur l'IA pour prédire les temps de rétablissement et les complications potentielles, puis élaborer des plans de rétablissement personnalisés qui s'ajustent en fonction des progrès du patient.

Automobile

Les constructeurs automobiles et les plus grands concessionnaires utilisent l'analytique prédictive pour analyser les schémas et tendances de consommation ainsi que le comportement des concurrents. Certains constructeurs combinent des outils de prévision par IA et des mesures de sentiment sur les réseaux sociaux pour mieux comprendre les préférences des clients, les problèmes de qualité produit et les prix optimaux. L'usine du futur pourra exploiter de multiples sources de données pour reconnaître la demande de manière autonome, établir un plan de production, rassembler les ressources nécessaires à la fabrication, puis apprendre et s'adapter grâce à des retours en temps réel.

• Gestion des stocks en concession. Les outils d'IA de prévision de la demande peuvent aider les concessionnaires à maintenir des niveaux de stocks optimaux en s'appuyant sur des données de ventes passées, des tendances de marché et du sentiment client. Ces analyses peuvent aider les concessionnaires à réduire leurs coûts de possession et à élaborer des stratégies de tarification qui évoluent en fonction des conditions de marché.
• Maintenance prédictive. Des outils de fabrication intelligents basés sur l'IA peuvent identifier les pannes imminentes des équipements sur les lignes d'assemblage et générer des alertes pour permettre des interventions avant que les arrêts n'interrompent la production.
• Fabrication au plus juste (Lean Manufacturing). Une prévision de la demande automatisée et connectée peut aider les constructeurs à optimiser l'exécution de bout en bout, de la demande à la livraison, et à répondre efficacement aux évolutions du marché et à la demande des clients. Cette anticipation de la demande future peut soutenir les démarches de lean manufacturing, les fabricants s'approvisionnant à l'échelle mondiale pouvant ainsi mieux assurer la livraison en temps voulu des pièces cruciales.

Grande distribution

Les distributeurs peuvent collecter d'importantes quantités de données internes issues des systèmes de point de vente, des sites web et des programmes de fidélité, ainsi que des données externes sur les facteurs qui influencent la demande client, comme les schémas météorologiques, les tendances liées aux fêtes et aux saisons, et les habitudes de dépenses des consommateurs. Ils peuvent analyser ces données à l'aide de l'IA pour mieux prédire la demande.

• Analyse des tendances. Les analyses basées sur l'IA de données de tendances sont importantes pour une planification précise de la demande. Ces données peuvent inclure des tendances alimentaires et de mode, des schémas de consommation et des conditions météorologiques prévues.
• Gestion des stocks en temps réel. Les planificateurs peuvent appliquer une analytique basée sur l'IA aux données de ventes et de retours issues des systèmes centraux de merchandising pour ajuster les niveaux de stock en temps réel, optimiser les opportunités de merchandising et éviter de porter trop de stocks, en particulier pour les produits à courte durée de vie.
• Développement de personas. À partir des données clients recueillies via les systèmes de point de vente, les programmes de fidélité et les enquêtes, les prévisionnistes de la demande dans le retail peuvent créer des personas pour mieux comprendre le comportement et les attentes de certains segments à forte valeur. En analysant ces données avec l'aide de l'IA, les planificateurs de la demande peuvent optimiser les niveaux de stock en magasin pour mieux séduire ces clients.
• Optimisation des prix. Tous les distributeurs dans ce secteur à faibles marges se doivent de fixer des prix qui maximisent les profits. Toutefois, fixer des prix sans une analyse détaillée des dernières données de ventes et de l'impact des variations de prix sur les ventes futures peut nuire à la rentabilité et éloigner les clients.

Hôtellerie

Les hôteliers peuvent utiliser l'IA pour analyser les données historiques de leurs établissements, ainsi que les tendances de marché, l'activité des concurrents et l'impact des fluctuations saisonnières de la demande, afin de prédire plus précisément les périodes de forte et de faible demande. Avec ces données, les hôtels peuvent optimiser la tarification, les niveaux d'effectifs et les stratégies marketing afin de maximiser les profits.

• Réservations et planification. Il s'agit de la gestion des réservations de chambres, de tables de restaurant et d'autres prestations réservables comme des soins de spa ou l'accès à des installations sportives. Les hôtels peuvent utiliser l'IA pour analyser les données historiques relatives à ces réservations, ainsi que des données sur les tendances de marché, les goûts des consommateurs et l'activité des concurrents, afin de prévoir la demande pour ces services.
• Prévision saisonnière. Les hôteliers peuvent suivre la rentabilité et les indicateurs de performance dans le temps pour identifier des schémas saisonniers. Grâce à des logiciels de prévision de la demande basés sur l'IA, les hôteliers peuvent maximiser les profits en haute saison et atténuer l'impact des périodes creuses en réduisant les effectifs, en simplifiant l'offre, voire en fermant une partie des chambres pour réduire les coûts de chauffage ou de climatisation.
• Conciergerie et service client. Lorsqu'ils analysent des données à jour sur les actions et préférences des clients, y compris leurs propres données clients, ainsi que des enquêtes, des analyses concurrentielles, des statistiques de marché et d'autres données, les hôteliers peuvent prédire plus précisément les besoins des clients et personnaliser les offres pour y répondre. Au-delà de la prévision de la demande, des outils d'IA peuvent même attribuer aux clients la chambre correspondant le mieux à leurs préférences et exigences, et proposer des recommandations pertinentes pour des réservations de restaurants, des équipements de l'hôtel et des attractions locales.

Comment mettre en œuvre l'IA pour la prévision de la demande en 11 étapes ?

La prévision de la demande est un processus complexe qui mobilise de multiples équipes au sein de l'organisation. Les étapes clés pour mettre en place la prévision de la demande incluent les suivantes.

1. Définir les objectifs. Avant de refondre votre processus de prévision de la demande, identifiez les priorités de l'organisation, élaborez une stratégie qui répond aux enjeux les plus urgents et formalisez une feuille de route.
2. Collecter les données provenant des sources clés. La planification de la demande a lieu dans plusieurs fonctions de l'entreprise, telles que les ventes, le marketing, les opérations, la supply chain et la finance. Les membres de cette équipe transverse doivent s'accorder sur les données internes et externes à collecter et à analyser pour établir des prévisions fiables.
3. Prétraiter les données. Une fois les données appropriées identifiées, regroupez-les dans un espace de transit afin que les analystes puissent les examiner, les ajuster si nécessaire et supprimer les éléments non pertinents. Déterminez les types de données historiques à utiliser et l'intervalle de dates optimal.
4. Sélectionner un modèle. Les organisations peuvent utiliser différents modèles dans leurs prévisions de la demande basées sur l'IA. Un outil de prévision de la demande répandu propose 15 modèles statistiques standards du secteur et propriétaires. Le choix d'un modèle ou d'une méthode de prévision dépend des données nécessaires, comme les ventes, les opportunités de marché, les événements externes, les schémas de demande et les cycles de vie produits typiques. Ces modèles peuvent être modifiés en réponse à des changements internes ou externes soudains. Les modèles de prévision incluent des régressions linéaires et non linéaires. Les modèles linéaires supposent une relation en ligne droite entre les variables, tandis que les modèles non linéaires sont plus complexes. Des variantes de modèles de lissage exponentiel accordent davantage de poids aux données les plus récentes pour prédire la demande future.
5. Entraîner le modèle. L'entraînement d'un modèle d'IA de prévision de la demande implique de sélectionner et rassembler les données, de les préparer, de choisir les algorithmes appropriés et d'évaluer la précision des prévisions.
6. S'intégrer à l'infrastructure informatique existante. Des systèmes intégrés de planification de la demande peuvent ingérer des données provenant de diverses sources, notamment les ventes, le marketing, la production, la supply chain et les systèmes de gestion du transport. Des systèmes cloud conçus pour fonctionner ensemble facilitent le travail des planificateurs de la demande qui ont besoin d'un accès rapide aux données de toutes les fonctions de l'entreprise. Lorsque les systèmes de planification de la demande sont cloisonnés, des données cruciales peuvent manquer et les prévisions devenir imprécises et obsolètes.
7. Valider, évaluer et adapter les performances du modèle. Les modèles d'IA apprennent des données historiques et des retours fournis en continu par les utilisateurs. Les modèles utilisent ces connaissances pour recommander les meilleures options suivantes, par exemple réduire la production d'un bien ou réallouer des capacités vers d'autres biens en fonction d'une baisse de demande prévue pour ce produit.
8. Générer des insights et des prévisions. Les planificateurs de la demande utilisent des logiciels de prévision alimentés par l'IA et le machine learning pour traiter d'immenses volumes de données et identifier des schémas qu'un humain ne verrait pas. À partir de ces schémas, les planificateurs peuvent prédire, par exemple, l'impact de hausses de prix des matières premières, des évolutions du sentiment client ou des variations de la demande saisonnière, afin d'aider les dirigeants à affiner leurs stratégies.
9. Fournir des mises à jour en temps réel. Les prévisionnistes de la demande peuvent utiliser des outils d'IA pour détecter instantanément des changements susceptibles d'impacter la demande, tels que des perturbations opérationnelles ou des événements externes. Ces évolutions des schémas de demande leur permettent de produire des prévisions actualisées en temps réel pour les dirigeants de l'organisation.
10. Fournir des recommandations exploitables. Les algorithmes d'IA apprennent en continu au fur et à mesure qu'ils ingèrent des données, ce qui permet de générer des prévisions de la demande plus précises que les dirigeants peuvent utiliser pour ajuster les lignes de production, les supply chains, les campagnes marketing et d'autres fonctions clés.
11. Itérer et affiner les modèles en continu. Une fois un modèle de prévision de la demande sélectionné, les équipes concernées doivent le revoir, le réanalyser et l'affiner. Par exemple, les prévisionnistes peuvent supprimer des valeurs aberrantes susceptibles de fausser la prévision globale ou ajouter une nouvelle donnée d'entrée répondant mieux aux besoins des parties prenantes clés.

Points à considérer pour fournir des prévisions précises

Mettre en place un système fiable de prévision de la demande à l'aide de modèles d'IA peut s'avérer difficile. Lisez la suite pour découvrir les points les plus importants à prendre en compte pour fournir des prévisions précises.

• Qualité des données. La qualité et l’étendue des données utilisées pour entraîner un modèle d’IA influent directement sur la précision des prévisions qu’il produit. Des données insuffisantes, de mauvaise qualité ou déséquilibrées (qui se concentrent excessivement sur un aspect de la solution globale) peuvent engendrer des « hallucinations » de l’IA qui réduisent la valeur de la prévision de la demande.
• Exactitude des données historiques. De même, l’exactitude des données utilisées pour entraîner le modèle d’IA choisi contribue à déterminer la précision de la prévision de la demande. Les planificateurs doivent trouver un équilibre entre l’utilisation de suffisamment de données pour garantir la précision et la surcharge du modèle avec des données potentiellement non pertinentes.
• Complexité du modèle. Les organisations peuvent adapter des modèles de machine learning préconfigurés pour certains volets de la prévision de la demande, mais pour en tirer le meilleur parti, elles doivent entraîner les modèles sur leurs propres données. La préparation d’un jeu de données de haute qualité implique de collecter, valider, transformer et nettoyer les données historiques — un processus gourmand en calcul. L’exécution des systèmes nécessite moins de puissance de calcul, mais reste un processus continu. Le cloud est un élément essentiel, car il peut évoluer à mesure que les besoins de l’entreprise augmentent. Les solutions cloud rendent la prévision de la demande basée sur l’IA accessible à de nombreuses entreprises.
• Intégrité des données en temps réel. Des données manquantes ou incohérentes collectées et analysées en temps réel peuvent entraîner des prévisions inexactes. Plus les données sont précises et pertinentes, meilleures sont les prévisions de la demande.
• Erreur humaine. Comme pour tout nouveau système, réussir le déploiement d’un logiciel de prévision de la demande piloté par l’IA et son intégration à la gestion de la supply chain nécessite de la formation, laquelle impose généralement de prévoir des plages dédiées pour se concentrer sur les bonnes pratiques et lever les résistances au changement. Il est préférable de travailler avec un éditeur ou un intégrateur afin de bénéficier de programmes de formation de qualité couvrant la matière dans les meilleurs délais. Les logiciels qui proposent une formation de suivi intégrée à l’application peuvent être utiles.
• Affinage du modèle. Les prévisionnistes affinent les prédictions de leurs modèles de machine learning par l’apprentissage continu, à mesure que les modèles accèdent à de nouvelles données opérationnelles et génèrent des insights prospectifs plus précis.

Conseils pour bâtir un système de prévision efficace

Dans certaines organisations, la prévision de la demande est répartie entre plusieurs services, notamment les ventes, le marketing, la finance et la gestion de la supply chain. Quel que soit son rattachement, cette équipe doit être étroitement intégrée aux ventes et au marketing. Voici quelques questions à traiter avant d’apporter des modifications substantielles à un système de prévision existant.

• Comprendre vos utilisateurs. Assurez-vous que les membres de l’équipe de planification de la demande ont des responsabilités claires. Par exemple, un planificateur de la demande rattaché à la supply chain doit s’assurer que l’entreprise acquiert les matières premières nécessaires pour produire les bons produits au bon moment. Un autre planificateur peut travailler étroitement avec le marketing pour comprendre les actions promotionnelles susceptibles d’influencer les ventes futures.
• Définir des repères de performance. Les systèmes de prévision ont besoin de repères permettant aux dirigeants d’évaluer l’efficacité du processus de prévision de la demande. Ces repères incluent la précision des prévisions, affectée par le biais de prévision (écarts systématiques entre prévisions et résultats) ainsi que par les taux d’erreur.
• Commencer à petite échelle, tout en prévoyant un design évolutif. Il est impossible de refondre tous les volets de la prévision de la demande en une seule initiative de modernisation. Commencez modestement, fixez des priorités, puis définissez une stratégie de long terme qui traite les principaux défis dès les premières étapes. Chaque projet doit alimenter le suivant et servir de fondation à un système de prévision de la demande capable de passer à l’échelle pour répondre aux besoins d’une organisation en croissance.
• Identifier et éliminer les biais des modèles. Des données déséquilibrées pour entraîner un modèle d’IA figurent parmi les principales causes d’inexactitude, car la plupart des algorithmes de machine learning supposent que les données sont distribuées selon leur importance relative dans le schéma global.
• Respecter les normes pertinentes. Dans les secteurs soumis à des réglementations strictes en matière de qualité et de fabrication, comme l’agroalimentaire et l’automobile, intégrer les exigences réglementaires permet aux planificateurs d’élaborer des prévisions qui maintiennent l’entreprise en conformité avec les normes applicables.
  
  Par exemple, les prévisionnistes peuvent pondérer les hausses de demande issues des ventes pour des produits périssables avec des données de contrôle des stocks indiquant la quantité pouvant être conservée sans risque de péremption et de gaspillage associé. Cette coordination permet d’établir des prédictions concrètes que les responsables des ventes, de la supply chain et de la logistique peuvent utiliser pour planifier les bons niveaux de production et de stock.
• Évaluer et traiter les risques de sécurité. L’analyse de volumes massifs de données s’accompagne de risques pour la sécurité des données. Dans l’ensemble, les données analysées dans des outils cloud de prévision de la demande sont plus sécurisées que celles traitées sur site.
• Itérer et s’adapter. Les changements internes ou externes (évolution de stratégie, événement climatique majeur, grève) exigent des planificateurs qu’ils adaptent et itèrent leurs prévisions afin d’utiliser les bonnes données.
• Investir dans la formation des utilisateurs. Les planificateurs de la demande les plus efficaces ont de l’expérience en analyse statistique et en modèles de prévision. Ils savent interpréter des ensembles de données complexes et communiquer leurs conclusions dans un langage compréhensible par l’ensemble de l’organisation, en particulier les cadres dirigeants. La meilleure formation mettra l’accent sur les compétences analytiques et de communication, ainsi que sur les méthodes de recherche qualitatives et quantitatives.
• Communiquer de manière proactive aux parties prenantes. En produisant des prévisions collaboratives qui agrègent les données de toutes les fonctions concernées et offrent des jeux de données précis et à jour, le prévisionniste peut fournir des recommandations proactives aux parties prenantes. Par exemple, de nombreux systèmes de planification de la demande permettent de créer des tableaux de bord adaptés aux besoins et priorités de chaque service, afin que les responsables puissent consulter en un seul endroit les indicateurs clés, évaluer rapidement la demande globale et définir la meilleure réponse.
• Instaurer la confiance et répondre aux préoccupations. Les planificateurs peuvent être confrontés à des dirigeants qui s’interrogent sur l’apport de l’IA pour leur entreprise. Ils peuvent dissiper ces inquiétudes en montrant des exemples concrets où la prévision de la demande par l’IA surpasse des logiciels basiques, en précisant comment cela peut améliorer le résultat.

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FAQ sur l’IA dans la prévision de la demande

Comment l’IA est-elle utilisée dans la prévision de la demande ?
Les organisations utilisent des outils d’IA pour analyser des jeux de données internes et externes, identifier des schémas imperceptibles à la plupart des humains et produire des prévisions de la demande plus précises.

En quoi la prévision par l’IA diffère-t-elle de la prévision traditionnelle ?
La prévision traditionnelle est réalisée manuellement et repose principalement sur des données historiques, offrant une vision partielle de la demande potentielle. La prévision basée sur l’IA analyse des sources de données bien plus diverses, y compris des données en temps réel sur les tendances de marché, le comportement des consommateurs, les indicateurs économiques et l’activité des concurrents.

Comment les entreprises appliquent-elles le machine learning à la prévision de la demande ?
Elles peuvent aussi utiliser des modèles de machine learning pour réaliser des analyses « et si ? » et évaluer l’impact de différentes variables sur la demande future.

La prévision par l’IA est-elle bénéfique ?
Oui. L’un des avantages est la capacité d’analyser de grands ensembles de données complexes provenant de sources disparates, ce qui permet des prévisions plus complètes et plus précises. Un autre avantage est sa capacité à apprendre de nouvelles données et à ajuster les prévisions en conséquence.

Comment l’IA peut-elle aider la prévision des ventes ?
L’IA peut prédire avec précision les ventes futures en exploitant les ventes historiques, des données sectorielles et le pipeline commercial actuel pour identifier rapidement des tendances, des schémas et des résultats qu’un analyste humain ne percevrait pas aisément.