Le Machine Learning est de plus en plus utilisé pour la prévision de demande, afin d'optimiser les stocks et de maximiser les ventes. Découvrez comment cette technologie révolutionne le » forecasting « .
La prévision et la planification de la demande sont très importantes pour les entreprises. Ces pratiques permettent de prédire la demande de produits par les clients.
Plus ces prédictions sont exactes, plus il est possible de satisfaire la clientèle en se basant sur cette demande. Ceci permet aussi de réduire les coûts liés aux inventaires, puisque les stocks peuvent être ajustés selon les besoins.
Les nouvelles technologies permettent de réaliser des prévisions toujours plus précises. L'Internet des Objets permet par exemple le tracking des produits en temps réel grâce à des capteurs, et permet également de discerner les tendances telles que les achats saisonniers. En analysant les données, il est possible de comprendre les attentes de la clientèle.
Les réseaux sociaux sont une autre innovation simplifiant les prédictions de ventes. Le géant du soda Pepsi se base par exemple sur ces plateformes pour prédire la demande, et ainsi s'adapter à la demande des consommateurs.
Toutefois, la technologie qui bouleverse véritablement la prévision de demande n'est autre que l'intelligence artificielle. Plus précisément : le Machine Learning.
Le Machine Learning est la clé de l'analyse Big Data
Grâce à l'IA, les anciennes méthodes de prévision sont devenues archaïques. En combinant l'apprentissage machine et les statistiques en haute dimension, les entreprises ont commencé à profiter de prédictions probabilistes d'une précision jusqu'alors inégalée.
Aujourd'hui, le Deep Learning et la programmation différentiable sont des méthodes basées sur l'IA et couramment utilisées par les organisations. Les données en provenance de sources diverses sont agrégées, pour permettre d'établir des prédictions » data-driven « .
Comme l'explique Didier Palut, Partner chez Data Reply, » aujourd'hui, les entreprises utilisent toutes de nombreux outils, du simple fichier Excel aux logiciels de planification complexes, pour tenter de prévoir avec précision les résultats futurs de l'entreprise, tels que la gestion de stock, les besoins en ressources ou les performances financières. Ces outils établissent des prévisions en examinant une série historique de données, que l'on appelle des séries chronologiques. «
En guise d'exemple, on peut bien sûr citer les ventes de produits : » une prévision typique, sont les ventes futures d'un produit en examinant uniquement les données relatives à ses ventes précédentes, en partant du principe que l'avenir est déterminé par le passé. «
Or, cette méthodologie présente ses limites. Selon Didier Palut, « cette approche peut avoir du mal à produire des prévisions précises pour de grands ensembles de données qui présentent des tendances irrégulières. De plus, elle ne permet pas de combiner facilement les séries de données qui évoluent dans le temps (telles que les prix, les remises, le trafic Web et le nombre d'employés) avec des variables indépendantes pertinentes telles que les caractéristiques des produits et l'emplacement des magasins par exemple. «
Reply Demand Forecast Accelerator : améliorez vos processus métiers grâce à l'IA
Il est donc nécessaire d'exploiter de nouveaux outils, adaptés aux enjeux et aux contraintes modernes. Reply propose par exemple l'outil » Demand Forecast Accelerator « .
Il s'agit » d'un accélérateur qui pour but d'identifier rapidement les possibilités d'utiliser l'Intelligence Artificielle pour améliorer les processus métiers, en économisant du temps et de l'argent. «
Tout au long du processus, les utilisateurs sont accompagnés : « Notre offre se déroule en 4 semaines maximum à un prix forfaitaire. Nous prenons contact avec vous et définissons le cadre de travail. Nous évaluerons rapidement vos besoins et confirmerons comment nous pouvons vous aider en expliquant ce qu'il est possible de réaliser durant ces 4 semaines. Nous sommes à votre écoute pour mieux comprendre ce que vous essayez d'accomplir « .
Lorsqu'on parle de données, la confidentialité est de mise. Pour protéger les informations, Reply envoie à ses clients » un accord de non-divulgation mutuel et un lien de données sécurisé, afin que vous puissiez télécharger les données auxquelles nous devons avoir accès.
Nous traiterons vos données sur notre environnement Amazon Forecast tout en maintenant une communication régulière avec vous. Les données de votre entreprise seront supprimées de notre infrastructure AWS dès que vous nous aurez demandé de le faire. «
Les résultats sont ensuite envoyés sous quatre semaines. Par la suite, Reply organise » un atelier contenant nos conclusions, et pour vous présenter les résultats de notre analyse et répondre à vos questions « .
Avantages et bénéfices
Alors quels sont les réellement les avantages d'une telle technologie ? Comme l'explique Didier Palut, ils sont en réalité multiples.
Tout d'abord, une meilleure gestion des fonds de roulement : » une plus grande précision conduit à une meilleure planification des stocks et met fin aux commandes spéculatives. Cela réduit le fonds de roulement et permet de réduire l'amortissement de stocks obsolètes. «
Le second avantage majeur est la réduction des coûts : « l'IA a le potentiel de réduire les erreurs de prévision de 20 à 50 %. Elle permettra également d'améliorer la planification de la main-d'œuvre et de réduire le gaspillage, ce qui se traduira par des marges plus élevées « .
Elle permet aussi un gain de temps précieux : « l'IA améliore le processus de prévision, ce qui permet de vous concentrer sur la planification de l'approvisionnement et des opérations, avec pour résultat une prise de décision agile tout au long de la chaîne d'approvisionnement « .
Enfin, les entreprises peuvent gagner en efficacité : » l'IA peut éliminer les approximations du processus de prévision de la demande, en prenant en charge les tâches de routine et en libérant votre équipe pour qu'elle prenne les décisions stratégiques qui contribueront à la croissance de votre entreprise « .
Comment ça fonctionne ?
Pour mieux comprendre les bienfaits apportés par Demand Forecast Accelerator et Amazon Forecast, il est préférable de comprendre leur fonctionnement. Selon Didier Palut, » Amazon Forecast propose de sélectionner parmi six algorithmes prédéfinis. Depuis des algorithmes statistiques couramment utilisés comme Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) à des algorithmes de réseau neuronal complexes comme CNN-QR et DeePar+ « .
Précisons que les utilisateurs n'ont pas forcément besoin de savoir quel algorithme utiliser : « si vous ne savez pas quel algorithme choisir il est possible d'activer un mode automatique appelé AutoML. Cette option indique à Amazon Forecast d'évaluer tous les algorithmes et de choisir le meilleur en fonction de vos ensembles de données utilisés. Avec cette option, la formation du modèle peut prendre plus de temps, mais vous n'avez pas à vous soucier du choix du bon algorithme et des paramètres « .
Contrairement à ce que l'on pourrait craindre, les connaissances en Machine Learning ne sont pas nécessaires. « Amazon Forecast ne nécessite aucune expérience en apprentissage automatique pour démarrer. Il vous suffit de fournir des données historiques, ainsi que toute donnée supplémentaire qui, selon vous, pourrait avoir un impact sur vos prévisions.
Par exemple, la demande pour une couleur particulière d'un vêtement peut changer en fonction des saisons et de l'emplacement du magasin. Cette relation complexe est difficile à déterminer par elle-même, mais l'apprentissage automatique est parfaitement adapté pour la reconnaître « .
Vous l'ignorez peut-être, mais la technologie d'Amazon Forecast est utilisée en interne par Amazon.com : » basé sur la même technologie que celle utilisée par Amazon.com, Amazon Forecast utilise l'apprentissage automatique pour combiner les données de séries temporelles avec des variables supplémentaires afin d'établir des prévisions.
Une fois que vous aurez fourni vos données, Amazon Forecast les examinera automatiquement, identifiera ce qui est significatif et produira un modèle de prévision capable de faire des prédictions jusqu'à 50 % plus précises que l'examen des seules données de séries chronologiques. « .
Vous savez désormais comment et pourquoi utiliser le Machine Learning pour la prévision de demande. Cette technologie permet de maximiser les ventes et d'optimiser les opérations, en exploitant les vastes volumes de données à disposition de votre entreprise. Plus vous collecterez de données en provenance de sources variées, plus vous pourrez réaliser des prévisions avec précision…
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