{"id":61,"date":"2019-04-12T16:22:15","date_gmt":"2019-04-12T14:22:15","guid":{"rendered":"http:\/\/www.valyans.com\/?p=61"},"modified":"2026-02-16T18:02:33","modified_gmt":"2026-02-16T17:02:33","slug":"prevision-de-la-demande","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.valyans.com\/en\/2019\/04\/12\/prevision-de-la-demande\/","title":{"rendered":"Demand forecast"},"content":{"rendered":"

Pourquoi vous devriez revoir vos outils de pr\u00e9vision de la demande ?<\/strong><\/h3>\n

 <\/p>\n

Des enjeux de taille, li\u00e9s \u00e0 une demande de plus en plus fragment\u00e9e, complexe et volatile<\/em><\/strong><\/h4>\n

L\u2019anticipation de la demande est un sujet \u00e9minemment strat\u00e9gique<\/u><\/em>\u00a0pour tous les secteurs d\u2019activit\u00e9. Ceci est d\u2019autant plus vrai pour les secteurs o\u00f9 les volumes de produits et l\u2019\u00e9tendue des r\u00e9seaux de distribution sont tels que chaque variation peut avoir un impact significatif sur la rentabilit\u00e9.<\/p>\n

La demande devient de plus en plus diversifi\u00e9e, fragment\u00e9e, complexe et volatile<\/u><\/em>, et cela se produit au moment m\u00eame o\u00f9 les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 de nouvelles pressions \u00e9conomiques, techniques et r\u00e9glementaires. Par cons\u00e9quent, la pr\u00e9vision de la demande permettrait d\u2019aligner les objectifs de performance op\u00e9rationnelle et financi\u00e8re avec les plans de ventes et de g\u00e9n\u00e9rer des gains mesurables sur diff\u00e9rents niveaux :<\/p>\n

    \n
  • Am\u00e9lioration des relations avec les fournisseurs et des conditions d\u2019achat<\/strong>\u00a0: La pr\u00e9vision de la demande pilote le processus de planification des achats. Des pr\u00e9visions pr\u00e9cises permettraient aux responsables achats de communiquer aux fournisseurs le plan d\u2019achat avec plus de visibilit\u00e9 et de transparence et ce dans les d\u00e9lais impartis\u00a0;<\/li>\n
  • Meilleure utilisation des capacit\u00e9s de production :<\/strong>\u00a0Une planification efficace de la production prend en compte les niveaux de stock actuels, la disponibilit\u00e9 des mati\u00e8res premi\u00e8res ainsi que les commandes attendues des clients. Cela conduit alors \u00e0 une affectation optimale des ressources coupl\u00e9e \u00e0 un pilotage pr\u00e9cis des capacit\u00e9s\u00a0;<\/li>\n
  • Optimisation des niveaux de stock :\u00a0<\/strong>La pr\u00e9vision de la demande fournit des informations vitales permettant d\u2019optimiser les niveaux de stocks et d\u2019\u00e9viter les situations de ruptures de stocks ou de sur-approvisionnement\u00a0;<\/li>\n
  • Am\u00e9lioration de la planification de la distribution et de la logistique :<\/strong>\u00a0La pr\u00e9vision de la demande donne la possibilit\u00e9 d\u2019\u00e9quilibrer leurs stocks sur le r\u00e9seau et de mieux planifier les op\u00e9rations de transport\u00a0;<\/li>\n
  • Augmentation des niveaux des services clients :\u00a0<\/strong>Gr\u00e2ce \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension de la demande des clients et des comportements des d\u00e9taillants, les entreprises peuvent d\u00e9ployer leurs stocks de telle mani\u00e8re \u00e0 avoir des taux d\u2019ex\u00e9cution des commandes plus \u00e9lev\u00e9s et une r\u00e9activit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Machine Learning, une nouveaut\u00e9 qui change la donne\u00a0<\/em><\/strong><\/h4>\n

    L\u2019analyse pr\u00e9dictive devient nettement plus puissante gr\u00e2ce au Machine Learning.<\/u><\/em>\u00a0Les outils classiques de pr\u00e9vision de demande se basent g\u00e9n\u00e9ralement sur une analyse statistique de l\u2019historique des ventes. Cette analyse, qui est souvent agr\u00e9g\u00e9e et statique, ne s\u2019adapte pas aux \u00e9volutions des conditions du march\u00e9 et des comportements du consommateur et n\u00e9cessite une forte intervention humaine (retraitement, actualisation, ajustements\u2026).<\/p>\n

    Les algorithmes du Machine Learning sont la nouvelle base pour les mod\u00e8les de pr\u00e9vision de la demande et se distingue par sa capacit\u00e9 \u00e0 identifier et explorer des particularit\u00e9s jusque-l\u00e0 ind\u00e9tectables et inconnues. A titre d\u2019exemple, le Machine Learning permet de faire des pr\u00e9visions de la demande en prenant l\u2019historique des ventes et les autres param\u00e8tres impactant la demande comme\u00a0: climat, \u00e9v\u00e9nements, concurrence, disponibilit\u00e9\u2026 Ces pr\u00e9visions deviennent plus pr\u00e9cises avec le temps et s\u2019adaptent aux changements conjoncturels ou structurels de l\u2019activit\u00e9.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Pas de \u201cOne size fits all\u201d<\/em><\/strong><\/h4>\n

    Les algorithmes et les architectures de Machine Learning sont nombreux, qu\u2019ils soient Shallow Learning ou Deep Learning. Les donn\u00e9es de chaque entreprise sont diff\u00e9rentes (type de donn\u00e9es, profondeur des donn\u00e9es, qualit\u00e9 des donn\u00e9es\u2026) et les besoins de chaque entreprise sont diff\u00e9rents. Ainsi, l\u2019approche d\u2019adoption du ML doit \u00eatre personnalis\u00e9e.<\/p>\n

    Pour simplifier, la d\u00e9marche est la suivante\u00a0: Sur la base d\u2019une compr\u00e9hension pr\u00e9cise du business et des donn\u00e9es disponibles ou \u00e0 collecter, les entreprises doivent\u00a0:<\/p>\n

      \n
    • D\u00e9velopper et Entrainer plusieurs mod\u00e8les de Machine Learning pour choisir le mod\u00e8le le plus performant\u00a0;<\/li>\n
    • Int\u00e9grer le mod\u00e8le dans les processus de l\u2019entreprise\u00a0;<\/li>\n
    • Mettre en place la Data pipeline permettant au mod\u00e8le de s\u2019am\u00e9liorer avec les donn\u00e9es futures.<\/li>\n<\/ul>\n

      Dans une approche agile, ce Process est it\u00e9ratif. L\u2019entreprise doit commencer par un Proof-Of-Concept pour valider l\u2019int\u00e9r\u00eat et garantir l\u2019adh\u00e9sion des parties prenantes.<\/p>\n

      <\/h4>\n

      Pour conclure<\/em><\/strong><\/h4>\n

      En basant les d\u00e9cisions S&OP sur une approche Data-Driven et en minimisant le biais humain, les entreprises peuvent entreprendre avec plus de s\u00e9r\u00e9nit\u00e9 des sch\u00e9mas logistiques plus complexes et des Business Models plus innovants.<\/p>\n

      Le Machine Learning constitue un tremplin vers une Supply Chain plus flexible et plus performante \u00e0 condition de bien g\u00e9rer son adoption.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Auteur :<\/em><\/p>\n

      Khalid Iben Yaic<\/em>h<\/em><\/strong><\/p>\n

      Senior Manager chez Valyans<\/em><\/p>\n

       <\/p>\n

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