Une prévision de la demande par IA fiable pour vos planificateurs
Nous bâtissons, à partir de vos données de ventes, de stocks, de clients et d’équipements, des modèles qui anticipent la suite, puis intégrons le résultat aux tableaux de bord et aux alertes que votre équipe consulte déjà.
- Du lancement à votre première prévision sur des données réelles
- 4 à 6 semainesDu lancement à votre première prévision sur des données réelles
- Chaque modèle est comparé à votre méthode actuelle avant la mise en production
- Validé sur l’historiqueChaque modèle est comparé à votre méthode actuelle avant la mise en production
- Chaque prévision affiche sa fourchette et les facteurs qui la déterminent
- ExpliquéChaque prévision affiche sa fourchette et les facteurs qui la déterminent
Vous découvrez le problème une fois qu’il est arrivé.
Les ruptures de stock se traduisent par des commandes perdues, les surplus par une dépréciation, l’attrition par un courriel d’annulation au renouvellement, et la panne par une ligne arrêtée. La planification repose encore souvent sur les chiffres de l’an dernier et un tableur qu’une seule personne comprend. La prévision de la demande par IA et les modèles de risque donnent à votre équipe un signal plus précoce et mesurable, pendant qu’il est encore temps d’agir.
- Les acheteurs commandent selon les ventes de l’an dernier, plus un ajustement au jugé
- Les articles populaires manquent pendant que les articles lents remplissent l’entrepôt
- Le succès client apprend qu’un compte est à risque au moment où il donne son préavis
- L’entretien se fait selon un calendrier fixe ou après le bris
La prévision de la demande par IA dans votre planification
Nous partons de la décision que la prévision doit appuyer, comme quoi commander, quels comptes appeler ou quelle machine entretenir, puis remontons jusqu’aux données. Les modèles sont testés sur votre historique et comparés à votre méthode actuelle, et ne sont mis en production que s’ils font mieux. Le résultat arrive là où vos gens planifient déjà, avec des alertes sur ce qui demande leur attention.
Des prévisions au niveau où vous planifiez
Par article, magasin, entrepôt, client ou région, à la semaine ou au jour, avec une fourchette probable plutôt qu’un chiffre unique.
Des signaux au-delà de l’historique des ventes
Promotions, prix, jours fériés, météo, délais de livraison et indicateurs économiques sont testés et conservés seulement s’ils améliorent la précision.
Risque d’attrition et de non-renouvellement
Chaque compte reçoit une cote de risque tirée des données d’utilisation, de soutien et de facturation, avec les raisons, pour que le gestionnaire de compte sache quoi régler.
Prévision de la qualité et de l’entretien
Les lectures de capteurs, les résultats d’inspection et l’historique des bons de travail servent à signaler les défauts ou pannes probables avant qu’ils atteignent un client ou arrêtent une ligne.
Des tableaux de bord et alertes utiles
Les résultats dans Power BI, Looker, votre ERP ou une simple page Web, avec des alertes dans Teams, Slack ou par courriel quand un seuil est franchi.
Surveillés et réentraînés
La précision est comparée aux résultats réels chaque mois. Quand les tendances changent, les modèles sont réentraînés et remplacés seulement si le nouveau fait mieux.
Des prévisions qui changent une décision
Demande par magasin et par article
La demande hebdomadaire par article et par emplacement alimente le réapprovisionnement, pour que les acheteurs ajustent leurs commandes avant les ruptures ou les démarques, pas après.
Pour: Commerce de détail et commerce électronique
Stocks et points de commande
Stocks de sécurité et points de commande recalculés à partir de la demande prévue et des délais des fournisseurs, dans chaque entrepôt.
Pour: Distribution et commerce de gros
Risque d’attrition et de non-renouvellement
Les comptes susceptibles d’annuler ou de réduire leur forfait sont signalés de 60 à 90 jours avant le renouvellement, avec les signaux d’utilisation et de soutien qui expliquent la cote.
Pour: SaaS, services financiers et assurance
Maintenance prédictive
Les machines dont les vibrations, la température ou les cycles montrent des signes précoces de défaillance sont planifiées pour un entretien au prochain arrêt prévu.
Pour: Fabrication et gestion de parcs
Prévision de la qualité et des défauts
Les lots dont les paramètres de procédé ont mené, par le passé, à des reprises ou à des résultats hors norme sont signalés pour inspection avant leur libération.
Pour: Fabrication, pharmaceutique et transformation alimentaire
Prévision des volumes et des effectifs
Les volumes d’appels, de réclamations ou de demandes sont prévus par jour et par canal, pour que les effectifs suivent la charge réelle plutôt que la moyenne du mois dernier.
Pour: Centres de contact, assurance et secteur public
Comment nous livrons votre première prévision
- 01Sem. 1 et 2
Auditer les données et fixer une référence
Nous extrayons l’historique, vérifions sa qualité et mesurons la précision réelle de votre méthode actuelle. Ce chiffre devient la barre à dépasser.
- 02Sem. 3 et 4
Modéliser et valider sur l’historique
Nous bâtissons des modèles candidats et les testons sur des périodes passées qu’ils n’ont jamais vues. Vous voyez la précision et le biais à côté de votre référence.
- 03Sem. 5 et 6
Livrer dans vos outils
Le meilleur modèle tourne dans un pipeline automatisé et alimente votre tableau de bord, votre ERP ou votre fichier de planification, avec des alertes pour les exceptions.
- 04Dès la sem. 7
Exploiter, surveiller et améliorer
Les prévisions se mettent à jour selon l’horaire prévu. Nous les comparons aux résultats réels chaque mois, réentraînons au besoin et ajoutons les nouveaux signaux qui font leurs preuves.
Ce que vous obtenez
- Des modèles de prévision en production dans votre nuage
- Un pipeline de données automatisé depuis vos systèmes sources
- Un rapport de validation historique comparé à votre méthode actuelle
- Des tableaux de bord et des alertes de seuil pour les planificateurs
- Les prévisions réinjectées dans votre ERP ou votre outil de planification
- La documentation des modèles et un dictionnaire de données
- Évaluation des facteurs relatifs à la vie privée (LPRPDE et Loi 25)
- Rapport mensuel de précision et de dérive
Avec quoi c’est bâti
- Modélisation
- PythonLightGBMProphetModèles statistiques de référenceModèles de fondation pour séries chronologiques
- Données et rapports
- SnowflakeBigQueryMicrosoft FabricdbtPower BILooker
- Infrastructure
- AWSAzureGoogle CloudPipelines planifiésPostgresMLflow
Questions fréquentes
Apportez une décision qu’une prévision vous aiderait à mieux planifier.
En 30 minutes, gratuitement, nous examinerons la décision et les données qui la sous-tendent, vous dirons si un modèle peut faire mieux que votre méthode actuelle et ce qu’exigerait une première prévision.
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