{"id":32614,"date":"2024-09-19T13:31:57","date_gmt":"2024-09-19T11:31:57","guid":{"rendered":"https:\/\/optimix.fr\/?p=32614"},"modified":"2025-02-24T12:04:53","modified_gmt":"2025-02-24T11:04:53","slug":"limpact-de-lia-sur-sa-supply-chain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/fr\/blog\/supplychain\/limpact-de-lia-sur-sa-supply-chain\/","title":{"rendered":"L’impact de l’IA sur sa Supply Chain"},"content":{"rendered":"\t\t
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Le Retail est en constante \u00e9volution et l’optimisation de Supply Chain est devenue de plus en plus complexe, les demandes des clients, les tendances du march\u00e9 et les perturbations externes remodelant constamment le paysage.<\/p>\n

Pour les enseignes qui cherchent \u00e0 acqu\u00e9rir un avantage concurrentiel, l\u2019optimisation des niveaux de stocks et la pr\u00e9vision pr\u00e9cise de la demande sont des d\u00e9fis critiques qu\u2019il faut relever.<\/p>\n

C\u2019est l\u00e0 qu\u2019interviennent l\u2019intelligence artificielle (IA) et plus pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e7a branche appel\u00e9e l\u2019apprentissage automatique (ML), qui r\u00e9volutionnent le fonctionnement des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L'essor de l'IA et de la ML dans la gestion de la cha\u00eene d'approvisionnement<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie, l’IA et la ML sont pass\u00e9es du statut de mots \u00e0 la mode \u00e0 celui d’outils essentiels dans les op\u00e9rations de la cha\u00eene d’approvisionnement<\/strong><\/a>.<\/p>

Ces technologies permettent aux retailers d’aller au-del\u00e0 de l’analyse traditionnelle des donn\u00e9es en identifiant des mod\u00e8les complexes, en automatisant les processus et en offrant des perspectives pr\u00e9dictives.<\/p>

Avec de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant des ventes, des fournisseurs et de facteurs externes tels que les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/strong> ou les \u00e9v\u00e9nements g\u00e9opolitiques<\/strong>, il est possible d’utiliser des mod\u00e8les plus complexes.<\/p>

L\u2019int\u00e9gration du ML dans les op\u00e9rations de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement a r\u00e9volutionn\u00e9 ces derniers temps plusieurs domaines, dont : l\u2019optimisation des stocks et la pr\u00e9vision de la demande.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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LE ML POUR LA PREVISION DE LA DEMANDE : UNE PLONGEE PLUS PROFONDE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La pr\u00e9vision de la demande est une pierre angulaire de la planification de la vente au d\u00e9tail<\/strong>, permettant aux entreprises d\u2019anticiper les besoins des clients, de planifier les stocks, d\u2019allouer les ressources et d\u2019\u00e9laborer des strat\u00e9gies de marketing.<\/p>

Cependant, pr\u00e9voir la demande avec pr\u00e9cision reste une t\u00e2che notoirement complexe en raison de la variabilit\u00e9 et de l\u2019impr\u00e9visibilit\u00e9 du comportement des consommateurs. Les m\u00e9thodes traditionnelles qui s\u2019appuient sur des donn\u00e9es historiques et des mod\u00e8les statistiques de base sont souvent insuffisantes, car elles ne tiennent pas compte de la myriade de facteurs externes qui influencent la demande.<\/p>

L\u2019apprentissage machine (ML) remod\u00e8lent le paysage de la pr\u00e9vision de la demande, en offrant des solutions de pr\u00e9vision plus pr\u00e9cises, plus adaptables et en temps r\u00e9el. Voyons comment l\u2019IA r\u00e9volutionnent cette fonction essentielle du commerce de d\u00e9tail.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Exploiter les donn\u00e9es exog\u00e8nes : \u00c9largir \u00abl'horizon\u00bb des pr\u00e9visions<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les m\u00e9thodes traditionnelles de pr\u00e9vision de la demande se concentrent sur les donn\u00e9es historiques des ventes<\/strong>, ce qui donne une vision limit\u00e9e de la demande potentielle future.<\/p>

L\u2019environnement du commerce de d\u00e9tail est influenc\u00e9 par un vaste \u00e9ventail de facteurs, dont beaucoup sont externes et difficiles, voir impossible \u00e0 prendre en compte \u00e0 l\u2019aide de mod\u00e8les conventionnels.<\/p>

  1. Les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/strong>: Les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques peuvent avoir un impact significatif sur le comportement des consommateurs, en particulier dans des secteurs tels que la mode ou l\u2019alimentation. Par exemple, une vague de froid soudaine peut augmenter la demande de v\u00eatements d\u2019hiver, tandis qu\u2019un temps chaud peut stimuler les ventes de boissons et d\u2019appareils de refroidissement.
    Les mod\u00e8les d\u2019IA peuvent int\u00e9grer les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques dans les algorithmes de pr\u00e9diction de la demande, en ajustant les recommandations d\u2019inventaire en cons\u00e9quence.<\/li>
  2. Indicateurs \u00e9conomiques<\/strong>: Des facteurs tels que les taux d\u2019inflation, les chiffres du ch\u00f4mage et les niveaux de confiance des consommateurs jouent un r\u00f4le crucial dans la formation du pouvoir d\u2019achat et du comportement.
    Les mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique peuvent surveiller en permanence les tendances \u00e9conomiques, ce qui permet de modifier les pr\u00e9visions en fonction de l\u2019\u00e9volution des conditions \u00e9conomiques.<\/li>
  3. Tendances des m\u00e9dias sociaux<\/strong>: Les consommateurs d\u2019aujourd\u2019hui sont fortement influenc\u00e9s par les m\u00e9dias sociaux, o\u00f9 les tendances peuvent appara\u00eetre presque du jour au lendemain et faire \u00e9voluer rapidement la demande.
    Via du traitement du langage naturel (ML) Il est possdibled\u2019analyser le ressentit aux travers des m\u00e9dias sociaux et de suivre les mentions de produits ou de marques sp\u00e9cifiques, aidant ainsi les enseignes \u00e0 capitaliser sur les articles en vogue.<\/li>
  4. Activit\u00e9 des concurrents<\/strong>: Les changements de prix, les lancements de nouveaux produits ou les campagnes promotionnelles des concurrents peuvent avoir un impact direct sur les ventes d\u2019un retailer.
    Les algorithmes d\u2019IA peuvent surveiller les activit\u00e9s des concurrents en temps r\u00e9el et int\u00e9grer ces donn\u00e9es pour affiner les pr\u00e9visions de la demande.<\/li>
  5. \u00c9v\u00e9nements et f\u00eates<\/strong>: Les syst\u00e8mes de ML peuvent \u00e9galement prendre en compte les \u00e9v\u00e9nements non r\u00e9currents, tels que les vacances, les c\u00e9l\u00e9brations publiques ou les crises mondiales, et ajuster les pr\u00e9visions de la demande en cons\u00e9quence.
    Ceci est particuli\u00e8rement important pour les industries qui connaissent des pics ou des baisses de la demande li\u00e9s \u00e0 des occasions sp\u00e9cifiques.<\/li><\/ol>

    En tirant parti des donn\u00e9es exog\u00e8nes, l\u2019IA peut fournir une vision plus compl\u00e8te et plus granulaire de la demande, permettant aux enseignes de garder une longueur d\u2019avance sur les changements \u00e0 court terme et les tendances \u00e0 long terme.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    S'adapter \u00e0 l'\u00e9volution des conditions du march\u00e9 : Un atout majeur de l'IA<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    L\u2019un des plus grands d\u00e9fis de la pr\u00e9vision traditionnelle de la demande est sa d\u00e9pendance \u00e0 l\u2019\u00e9gard de mod\u00e8les statiques<\/strong> qui ne peuvent souvent pas s\u2019adapter \u00e0 l\u2019\u00e9volution rapide des conditions du march\u00e9.
    Les pr\u00e9f\u00e9rences des consommateurs peuvent changer soudainement en raison de divers facteurs, tels que l\u2019incertitude \u00e9conomique, les \u00e9v\u00e9nements politiques ou les pand\u00e9mies mondiales.<\/p>

    Les syst\u00e8mes de pr\u00e9vision de la demande bas\u00e9s sur le ML offrent une solution dynamique en apprenant continuellement \u00e0 partir de nouvelles donn\u00e9es et en ajustant automatiquement les pr\u00e9dictions.<\/p>

    1. Mise \u00e0 jour des donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/strong>: Les syst\u00e8mes de pr\u00e9vision aliment\u00e9s par l\u2019IA sont con\u00e7us pour traiter les donn\u00e9es en temps r\u00e9el, ce qui permet des ajustements imm\u00e9diats en fonction des derniers chiffres de vente, des niveaux de stock ou des facteurs externes. Par exemple, si une enseigne constate une hausse soudaine des commandes en ligne pour un produit particulier, les syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent mettre \u00e0 jour les pr\u00e9visions de la demande et d\u00e9clencher instantan\u00e9ment des processus de r\u00e9approvisionnement.<\/li>
    2. Apprentissage du comportement<\/strong>: Les algorithmes d\u2019apprentissage automatique tirent continuellement des enseignements de l\u2019\u00e9volution des mod\u00e8les.Qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019un changement dans les pr\u00e9f\u00e9rences des clients ou d\u2019une augmentation soudaine de la demande due \u00e0 des \u00e9v\u00e9nements ext\u00e9rieurs, l\u2019IA peut d\u00e9tecter rapidement ces changements et modifier ses pr\u00e9visions en cons\u00e9quence.<\/li>
    3. S\u2019adapter \u00e0 la saisonnalit\u00e9 et aux promotions<\/strong>: Les retailers ont souvent du mal \u00e0 pr\u00e9voir la demande pour les produits saisonniers ou pendant les campagnes promotionnelles.<\/li><\/ol>

      Les mod\u00e8les d\u2019IA peuvent g\u00e9rer la complexit\u00e9 des cycles de demande saisonni\u00e8re avec plus de pr\u00e9cision que les mod\u00e8les statistiques en apprenant \u00e0 partir des mod\u00e8les historiques et des conditions actuelles du march\u00e9.<\/p>

      Ils peuvent \u00e9galement anticiper l\u2019effet \u00ab halo \u00bb<\/strong> des promotions, lorsque la demande augmente pour des produits compl\u00e9mentaires.<\/p>

      En bref, les pr\u00e9visions de la demande bas\u00e9es sur l\u2019IA ne se contentent pas d\u2019am\u00e9liorer la pr\u00e9cision, elles offrent \u00e9galement de l\u2019agilit\u00e9 \u2013 un attribut essentiel dans l\u2019environnement impr\u00e9visible de la vente au d\u00e9tail d\u2019aujourd\u2019hui.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      DEFIS ET CONSIDERATIONS POUR LA MISE EN \u0152UVRE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Si les avantages du ML dans la gestion de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement sont \u00e9vidents, les enseignes doivent \u00eatre attentives \u00e0 certains d\u00e9fis lorsqu\u2019ils adoptent ces technologies<\/strong> :<\/p>