Vous voulez améliorer l’efficacité et le ROI de votre supply chain ?
Pour cela, vous devez absolument vous appuyer sur une prévision de le demande extrêmement précise.
En effet, le forecast est indispensable pour optimiser les stocks. Il vous permet d’assurer la disponibilité des produits et d’éviter à la fois les ruptures, qui nuisent à l’expérience client, et les surstocks, qui génèrent des coûts additionnels.
Grâce aux prévisions, 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 matières premières.
Le forecast contribue également à l’optimisation des flux logistiques. Il aide à planifier efficacement le transport et les opérations à réduire les coûts logistiques associés.
Vous l’aurez compris, la prévision de la demande est une donnée essentielle à la prise de décision dans le retail. Plus vos prévisions sont précises, plus vos décisions en matière de supply chain seront justes.
Dans cet article, découvrez comment l’IA peut vous aider à affiner vos prévisions.
La prévision de demande : des approches statistiques à l’intelligence artificielle
Avant l’émergence du deep learning, la prévision reposait sur des méthodes statistiques comme les modèles ARIMA, les méthodes de Holt et la variante Holt-Winters. Avec ces modèles, vous pouvez calculer une prévision assez fiable sur la base de vos historiques de ventes, et même reconnaître une tendance ou une saisonnalité.
Mais aujourd’hui, les attentes en matière de forecast sont décuplées.
L’optimisation de la supply chain est un sujet dont le marché du retail s’est pleinement emparé pour plusieurs raisons :
- Améliorer l’efficacité de la chaîne logistique
- Optimiser la disponibilité et assurer la satisfaction des clients
- Réduire les coûts logistiques et les coûts énergétiques de la supply chain
Pour répondre à ces enjeux, la précision de la prévision est évidemment un facteur clé de succès. Pour gagner en précision, il fallait autant que possible intégrer d’autres données que les historiques de ventes dans les calculs.
Or, en parallèle, le développement du deep learning a ouvert la porte à une approche affinée de la prévision. Les modèles récents permettent de capturer des motifs complexes dans des séquences temporelles et d’intégrer aux calculs des sources de données multiples.
Les données exploitées par l’IA pour prévoir la demande
En matière de forecast, l’un des principaux avantages de l’IA réside dans sa capacité à analyser des données provenant de multiples sources :
- L’historique des ventes
- Des facteurs externes comme météo, événements économiques, …
- Les activités des concurrents en temps réel
- Les données de navigation et recherches en ligne des clients
- Les tendances et conversations sur les réseaux sociaux
Alors que les approches traditionnelles s’appuient surtout sur les historiques de ventes, l’intégration d’autres jeux de données donne une vision plus fine et plus nuancée de la prévision.
Prenons le cas des données météo. Il est évident qu’elles influencent la demande. Par exemple, si l’été est maussade et pluvieux, les ventes de barbecues seront plus basses que si la météo est chaude et ensoleillée.
De la même manière, les événements économiques et géopolitiques impactent la demande. Une forte inflation fait baisser la demande, en particulier sur des produits « non essentiels ». A l’inverse, une hausse généralisée du SMIC et des bas salaires aurait probablement un effet opposé.
L’intégration des données concurrentielles contribue aussi à affiner la prévision. En effet, l’ouverture de nouveaux magasins concurrents ou des changements dans leur assortiment impactent la demande dans vos points de vente. Enfin, les données web et social listening sont aussi des signaux que vous pouvez prendre en compte pour affiner la prévision de demande.
Grâce à cette approche multidimensionnelle, l’IA offre des prévisions beaucoup plus précises Elle croise les différentes sources de données pour détecter des corrélations complexes qui influencent la demande, ce qui permet des prévisions plus précises et réactives.
Mais l’IA ne se contente pas de prédire. Elle s’adapte en temps réel et offre aux retailers des opportunités d’ajustement immédiates.
Les avantages de l’IA pour la prévision
Des prévisions plus fines, en temps réel et adaptatives
Les prévisions basées sur des modèles de deep learning sont plus précises. Or, une prévision qui s’avère juste a posteriori facilite la prise de décision des équipes supply chain. Certains modèles récents sont même capables d’encadrer leur prévision dans un intervalle de confiance.
Vous pouvez donc vous appuyer sur une prévision extrêmement fiable et rassurante pour optimiser vos opérations supply chain : optimiser les stocks, planifier les opérations, optimiser les flux logistiques, …
Grâce à cette prévision plus précise, vos équipes logistiques gagnent en sérénité, anticipent mieux les besoins et optimisent chaque maillon de la chaîne. Elles peuvent réduire les coûts et améliorer la satisfaction client.
De plus, l’IA se distingue par sa capacité à traiter les données en temps réel. Contrairement à des modèles statiques, ses algorithmes réagissent immédiatement à un changement dans les jeux de données et ajustent les prévisions en fonction des dernières informations disponibles.
Cette réactivité permet d’anticiper des variations de la demande qui auraient été impossibles à prévoir avec des méthodes classiques. Grâce à cette flexibilité, les entreprises peuvent ajuster rapidement leurs opérations et leurs stocks.
Une meilleure gestion des scénarios complexes
L’approche classique, basée sur les historiques de ventes, comporte plusieurs angles morts.
L’absence de prise en compte de certains facteurs d’influence fragilise la prévision. Mais, surtout, si les approches classiques donnent des résultats probants dans des situations « normales », elles peuvent être dépassées dans le cas de scénarios complexes.
Elles ne peuvent pas anticiper les crises ou les changements rapides de comportement des consommateurs alors que, potentiellement, l’IA peut détecter des tendances à partir de signaux faibles.
Mais, sans aller jusque-là, même l’impact des promotions est beaucoup plus facile à intégrer avec des algorithmes de deep learning. Par exemple, l’IA peut prédire l’effet « halo » d’une promotion sur un produit spécifique et son influence sur les ventes d’articles complémentaires.
Une détection précoce des tendances
Enfin, l’IA peut aussi contribuer à une détection précoce des tendances en analysant des données en ligne : recherches des consommateurs, discussions sur les réseaux sociaux, …
Elle identifie la montée en popularité d’un produit ou les prémices de son déclin. Elle aide à repérer de nouvelles habitudes de consommation susceptibles de transformer la demande sur certaines catégories de produits.
Même si la plupart des solutions supply chain ne vont pas aussi loin aujourd’hui, vous pouvez utiliser, par exemple, un outil de social listening et importer ses données d’analyse dans vos facteurs d’influence pour le calcul de la prévision.
L’apport de l’intelligence artificielle dans la prévision se traduit par des gains de précision et d’agilité. Cependant, la mise en place de solutions basées sur l’IA s’accompagne aussi de plusieurs défis.
Quels sont les défis de la mise en place d’une prévision de la demande basée sur l’IA ?
La qualité des données entrantes
Oui, l’IA permet de croiser différents jeux de données, et même des volumes de données conséquents, pour rendre la prévision plus complète et fiable.
Avec le deep learning, la quantité de données n’est plus un problème. En revanche, la question de la qualité des données se pose toujours. Si votre forecast se base sur une multitude de facteurs d’influence de la demande, la moindre erreur dans les jeux de données entrantes peut fausser la prévision. Des données erronées, manquantes ou non actualisées peuvent induire la solution en erreur.
Pour que la prévision reste fiable, vous devez donc, en amont, optimiser le parcours des données à tous les niveaux :
- Collecte et centralisation de données provenant de sources variées
- Nettoyage et préparation des données pour assurer leur qualité et leur cohérence
- Intégration de données externes avec les données internes
La gestion du changement
L’adoption de solutions IA de prévision de la demande engendre des changements opérationnels et organisationnels.
Elle doit donc s’accompagner d’une démarche d’accompagnement au changement avec les équipes concernées. En effet, l’adoption de l’IA nécessite souvent une révision des processus opérationnels.
Les équipes devront apprendre à travailler avec de nouveaux outils et s’adapter à une prise de décision basée sur des algorithmes. La question clé réside dans l’équilibre entre l’apport de la solution (fournir une prévision fiable) et la responsabilité des collaborateurs (prendre la décision basée sur les prévisions). Plus la confiance dans la prévision est forte, plus la décision est éclairée et assurée. Mais les collaborateurs doivent aussi être en mesure de questionner (et revérifier) la validité des prévisions.
Dans certains cas, l’adoption de l’intelligence artificielle peut provoquer des résistances. L’IA-anxiété, la crainte du remplacement, sont susceptibles d’entraîner des réactions de rejet de la part d’une partie des collaborateurs. Il est donc essentiel de sensibiliser et former les collaborateurs pour qu’ils adoptent ces nouveaux outils et comprennent les avantages qu’ils apportent.
Enfin, sur le plan opérationnel, l’intégration d’une solution IA de prévision de la demande avec les outils existants (ERP, solutions de gestion des stocks, …) soulève aussi des questions. Chez des entreprises qui utilisent des legacy systems, il peut se poser des questions de compatibilité.
La transparence des prévisions
Quelle que soit la méthode de prévision que vous utilisez, elle pèse dans les prises de décision de vos équipes en matière de supply chain. Parce que, derrière le forecast, les collaborateurs vont faire des projections. Et ces projections servent de fondement pour prendre des décisions qui seront déclinées sur le plan opérationnel.
Aussi puissante soit-elle, l’IA n’a pas la responsabilité des décisions. La responsabilité reste humaine. En cas d’erreur, c’est le décisionnaire qui doit l’assumer. Par conséquent, il est important que les prévisions de l’IA soient compréhensibles et justifiables pour être adoptées.
L’un des défis consiste à conserver une traçabilité des prévisions proposées par l’IA. Quelles données a-t-elle utilisées ? Quel cheminement a conduit à cette version de la prévision ? Pour éviter un « effet boîte noire », le décideur doit pouvoir retracer le parcours de la prévision. Le fait qu’une solution garantisse cette traçabilité est un gage de confiance supplémentaire pour ses utilisateurs.
L’adaptabilité des solutions IA aux enjeux sectoriels et l’évolutivité
Le retail présente un niveau élevé de complexité.
Par nature, le retail est difficilement prédictible. Par rapport à d’autres secteurs, le marché peut évoluer brutalement, les comportements des consommateurs peuvent changer très rapidement. De nombreux facteurs influencent la demande (météo, saisonnalité, promotions, tendances, …). Les solutions IA doivent être capables de modéliser des relations complexes et non-linéaires entre ces facteurs.
D’un secteur à un autre, les critères qui influent sur la demande ne sont pas forcément les mêmes. Par conséquent, l’une des difficultés, pour faire fonctionner un modèle IA réside aussi dans l’identification de vos critères spécifiques, avant même le travail de remontée des données.
Enfin, le retail peut être soumis à des chocs conjoncturels. Le cas de la pandémie de COVID 19 illustre bien cette imprévisibilité. Dans vos choix de solutions, il faut donc penser à opter pour des outils évolutifs, qui peuvent s’adapter très vite à une nouvelle donne sur votre marché.
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