Machine Learning & Deep Learning au service de la prévision

Contexte : 

Avec la montée en puissance du numérique, la gestion de la supply chain a considérablement évolué, notamment grâce aux avancées en intelligence artificielle. Ces technologies permettent de prédire les besoins du marché de manière plus précise, en analysant de grandes quantités de données en temps réel. Elles offrent une capacité inédite d’ajuster les prévisions et de répondre aux fluctuations du marché, transformant ainsi la gestion de la demande. Parmi ses évolutions, le Machine Learning et le Deep Learning représentent des innovations majeures dans ce domaine.

L’IMPORTANCE DE LA PRÉVISION DANS LA SUPPLY CHAIN

La prévision de la demande constitue le pilier central autour duquel s’articulent les stratégies efficaces de la supply chain, en particulier dans certains secteurs, tel que le secteur agroalimentaire où la fraîcheur des produits et la rapidité de distribution sont cruciales. Une compréhension précise et anticipée des besoins du marché permet d’aligner production, approvisionnement et distribution, minimisant ainsi les pertes et maximisant la satisfaction client. 

• Fondements de la prévision de la demande

La prévision de la demande (ou demand forecasting) englobe les processus et les techniques utilisés pour estimer la quantité de produits ou services que les consommateurs désireront dans le futur. On retrouve cette prévision de la demande dans les logiciels de DPS (Demand Planning Software). Dans des secteurs tels que l’agroalimentaire, cette prévision est particulièrement complexe en raison de la nature périssable des produits, de la variabilité des conditions de marché et de l’influence des facteurs saisonniers et des tendances de consommation. Une prévision précise est essentielle pour optimiser les niveaux de stock, planifier la production, gérer les ressources et orchestrer la logistique et les achats.

• Limites des approches traditionnelles

Historiquement, les entreprises se sont appuyées sur des méthodes de prévision basées sur des données historiques et des modèles statistiques simples. Bien que ces approches aient leur utilité, elles peinent à capturer la complexité et la dynamique rapide du marché agroalimentaire. Les méthodes traditionnelles sont souvent limitées par leur incapacité à intégrer de manière efficace les données externes (comme les conditions météorologiques ou les événements économiques) et à s’adapter rapidement aux tendances émergentes.

Machine Learning & Deep Learning

• Quelles différences ?

L’utilisation des réseaux de neurones et des algorithmes de Deep Learning (DL) dans la prévision de la demande représente un changement de paradigme significatif par rapport aux méthodes traditionnelles de Machine Learning (ML). Ce tournant s’explique par plusieurs facteurs clés qui distinguent le Deep Learning des approches précédentes, offrant une capacité de prédiction et une compréhension des données sans précédent.

Voici comment le Deep Learning révolutionne la prévision de la demande :

RENOVATIO et son moteur d’IA

L’avènement de l’IA a marqué un tournant dans la prévision de la demande. Ces technologies offrent la possibilité d’analyser de grands volumes de données en temps réel, combinant des informations internes (historiques de ventes, rotations de stock, promotion) avec des données externes (tendances des réseaux sociaux, événements économiques, conditions météorologiques) pour générer des prévisions plus précises et dynamiques.

C’est pourquoi nous avons intégrer ces deux méthodes dans RENOVATIO, notre solution d’IA pour améliorer la fiabilité de nos prévisions de la demande.

Notre moteur de prévision de la demande, au cœur de notre offre, utilise ainsi des algorithmes d’IA dont des méthodes de Machine Learning et de Deep Learning pour atteindre une fiabilité des prévisions pouvant aller jusqu’à 96% et une réduction du BFR jusqu’à 15%. Le Deep Learning apparaît alors comme un changement de paradigme par rapport aux autres méthodes comme le Machine Learning ou le Data Mining.

Mais la prévision de la demande n’est que le début ! Pour voir comment une prévision fiable va améliorer la performance de votre supply chain, nous vous avons préparé un use case complet :

En conclusion

En conclusion, dans un environnement où la demande évolue constamment et où les méthodes traditionnelles peinent à suivre, l’IA, et en particulier le Machine Learning et le Deep Learning, offrent une réponse innovante et puissante. En combinant données internes et externes, ces technologies permettent d’anticiper avec précision les besoins du marché et d’optimiser la gestion de la supply chain. Avec RENOVATIO, notre solution de prévision de la demande, vous bénéficiez des avantages de ces technologies pour maximiser vos performances, réduire les coûts et répondre aux exigences du marché avec une grande agilité.