Qu’est-ce que la prévision de la demande par l’IA ?

Les outils d’IA et d’autres capacités technologiques (notamment les algorithmes de machine learning, l’analyse prédictive et l’automatisation) peuvent contribuer à améliorer la précision et l’efficacité des efforts de prévision. Les organisations peuvent s’appuyer sur la prévision de la demande par l’IA pour optimiser leurs stocks, améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement ou prendre des décisions en matière de production, de tarification et de planification stratégique.

Cette approche de la planification de la demande va au-delà des méthodes de prévision traditionnelles en exploitant de vastes jeux de données et des analyses plus sophistiquées pour s’adapter à l’évolution des conditions du marché et du comportement des consommateurs. Elle permet aux entreprises de réagir rapidement aux perturbations, de minimiser les ruptures de stock, de réduire les excédents et de conserver un avantage concurrentiel.

La prévision de la demande permet d’anticiper la demande des clients sur la base de l’analyse des données et des schémas récurrents. Les entreprises s’appuient sur elle pour anticiper la demande future afin d’adapter la disponibilité, l’approvisionnement et la distribution des produits aux tendances du marché.

Sans prévisions précises de la demande, elles risquent de se retrouver avec des stocks excédentaires (qui immobilisent des capitaux) ou insuffisants (vous exposant à une perte de ventes due à des pénuries). Une prévision précise de la demande peut améliorer la satisfaction de la clientèle en garantissant que les produits qu’elle recherche sont disponibles au moment et à l’endroit où elle le souhaite.

Les méthodes de prévision traditionnelles qui s’appuient sur une analyse de données basique peuvent avoir du mal à faire face à des changements ou des perturbations imprévus du marché. Elles peuvent ne pas être en mesure d’aborder les problèmes liés aux nouveaux produits qui n’ont pas encore d’historique de ventes exploitable. En intégrant des modèles d’IA et des algorithmes de machine learning, les entreprises peuvent utiliser un éventail plus large de sources de données, notamment les données en temps réel provenant des appareils connectés à l’Internet des objets (idO), des réseaux sociaux, des indicateurs économiques et des prévisions météorologiques.

Les solutions de prévision de la demande pilotées par l’IA sont souvent plus rapides et plus efficaces. Ainsi, Idaho Forest Group a tiré parti des améliorations alimentées par l’IA pour réduire son temps de prévision de plus de 80 heures à moins de 15 heures. Les solutions et les capacités d’intelligence artificielle excellent également dans l’amélioration de la précision globale des prévisions. Selon une étude, l’IA a contribué à réduire les erreurs de prévision de près de 50 %.¹  De plus, les solutions d’IA sont évolutives, ce qui leur permet de s’adapter aux besoins métier croissants.

L’intelligence artificielle peut soutenir la prévision de la demande et les décisions fondées sur les données de nombreuses manières. L’IA permet aux entreprises d’intégrer des sources de données plus larges, de repérer des tendances subtiles et de s’adapter rapidement aux conditions changeantes. Voici quelques-unes des principales applications de l’IA :

L’IA déploie des modèles avancés tels que les réseaux de neurones et l’apprentissage profond pour saisir les facteurs complexes et non linéaires de la demande. Ces modèles sont utiles lorsque les données historiques sont limitées, comme lors du lancement d’un nouveau produit ou de l’entrée sur un marché inconnu. Cette capacité à « prédire l’imprévisible » distingue l’IA des méthodes de prévision traditionnelles, qui échouent généralement sans véritable historique de données.

Les méthodes de prévision traditionnelles s’appuie généralement sur les données historiques de vente, les registres d’inventaire et parfois quelques indicateurs économiques. L’IA élargit considérablement ces sources. Elle peut absorber et unifier des données externes provenant d’un large éventail de sources structurées et non structurées : historiques de transactions, données sur la fidélité des clients, trafic sur les sites Web, avis sur les produits, conversations sur les réseaux sociaux, bulletins météo, retards de livraison et même développements géopolitiques.

En reliant toutes ces données, l’IA crée une image plus complète des facteurs qui façonnent les schémas de demande.

Contrairement aux modèles statistiques statiques, les systèmes de prévision pilotés par l’IA apprennent de manière dynamique ; ils sont donc itératifs et s’améliorent continuellement. Les algorithmes de machine learning identifient les relations entre les données qui sont trop complexes ou non linéaires pour être repérées par les méthodes de prévision traditionnelles.

Ils peuvent ainsi découvrir qu’un changement infime dans le sentiment en ligne, combiné à un phénomène météorologique inhabituel, permet de prédire de manière fiable une hausse dans certaines catégories de produits. Au fil du temps, les modèles s’améliorent grâce à un retour d’information continu, se mettant à jour à mesure que de nouvelles données sont disponibles.

L’analyse prédictive optimisée par l’IA va bien au-delà de la projection de tendances linéaires. Ces modèles tiennent compte de la saisonnalité, de l’activité des concurrents, des changements de prix et des campagnes marketing, mais intègrent également des facteurs moins évidents tels que l’incertitude économique ou la volatilité de la chaîne d’approvisionnement. Les entreprises peuvent ainsi passer de la planification réactive (« Que s’est-il passé l’année dernière ? ») à une prise de décision proactive (« Que devrait-il se passer et pourquoi ? ») plus facilement.

Les approches traditionnelles de la planification de la demande s’accompagnent d’un décalage entre la collecte des données et la prise de décision. L’IA peut réduire ce délai. En traitant les informations en temps réel, elle permet aux entreprises de repérer les fluctuations soudaines de la demande et de réagir immédiatement, qu’il s’agisse d’ajuster les stratégies promotionnelles, de réaffecter les stocks ou de réorienter la logistique. Ce type d’agilité est particulièrement apprécié dans les secteurs en constante évolution tels que la mode, l’électronique et le commerce en ligne.

La prévision de la demande alimentée par l’IA offrent de nombreux avantages, tels que :

Une meilleure précision des prévisions réduit le risque de surstockage ou de rupture de stock. Les entreprises obtiennent des informations exploitables qui peuvent mieux soutenir la planification stratégique et les décisions fondées sur les données.

Les systèmes d’IA s’adaptent rapidement aux changements et aux perturbations du marché, ce qui peut aider les entreprises à rester compétitives et à répondre efficacement à l’évolution de la demande.

En réduisant les excédents de stock et en optimisant l’allocation des ressources, l’IA réduit les coûts opérationnels et améliore l’efficacité financière globale.

Le fait de disposer de produits immédiatement disponibles lorsque les clients en ont besoin améliore leur expérience et les fidélise.

L’IA révèle des modèles et des tendances, permettant aux entreprises de prendre des décisions stratégiques éclairées basées sur des informations exploitables.

L’IA rationalise les processus de la chaîne d’approvisionnement et des stocks en automatisant les tâches répétitives pour un gain de temps et d’efforts.

Malgré son potentiel, la prévision de la demande basée sur l’IA s’accompagne de son lot de défis.

Des données historiques de vente inexactes ou incomplètes peuvent compromettre même les modèles d’IA les plus avancés. De plus, le recours à des données externes telles que les sentiments exprimés sur les réseaux sociaux peut engendrer des complications si les sources ne sont pas fiables ou sont biaisées.

L’adoption de solutions d’IA et leur intégration aux processus métier existants peuvent s’avérer complexes ou nécessiter des investissements importants en matière de technologie et d’expertise.

Les entreprises qui adoptent l’IA doivent se poser des questions essentielles concernant la protection de la confidentialité et de la sécurité des données, ainsi que le respect des réglementations en constante évolution dans ce domaine.

Malgré ces défis, les progrès de la technologie d’IA continuent de remédier à bon nombre de ces limites, rendant la prévision de la demande basée sur l’IA de plus en plus accessible et fiable.

Environ 88 % des dirigeants du secteur de la vente au détail affirment que la prévision de la demande constitue un domaine clé à améliorer grâce à l’IA. Les détaillants exploitent des outils de prévision par l’IA pour prévoir la demande des clients, optimiser les stocks et planifier leurs campagnes marketing. Par exemple, Walmart a adopté un système de « demand sensing » (détection de la demande) alimenté par l’IA pour analyser la météo, les événements locaux et les tendances d’achat des clients, améliorant ainsi la précision de ses prévisions.² Les algorithmes d’IA ont également aidé les grands détaillants à intégrer les données en temps réel provenant des ventes en ligne et en magasin afin d’ajuster leurs stocks de manière dynamique.

Les fournisseurs d’énergie font appel à des systèmes d’IA pour prévoir la demande en électricité et en carburant, en tenant compte de la dynamique du marché, des conditions météorologiques et du comportement des consommateurs. Ces prévisions permettent d’équilibrer l’offre et la demande, d’éviter les pannes et d’anticiper les périodes de pointe.

Les restaurants et les fabricants de produits alimentaires s’appuient sur des modèles d’IA pour prévoir la demande saisonnière et éviter les surstockages de denrées périssables. Les chaînes de restauration rapide et les détaillants alimentaires utilisent les prévisions basées sur l’IA pour modéliser les variations de la demande liées aux événements sportifs, aux vacances et même aux tendances alimentaires issues des réseaux sociaux.³

Les hôpitaux et les sociétés pharmaceutiques exploitent l’IA pour prévoir la demande en fournitures médicales, afin de garantir des stocks suffisants en cas d’urgence ou de pics saisonniers. Pendant la pandémie de la COVID-19, les plateformes d’analyse prédictive ont permis de prévoir les besoins en équipement de protection individuelle (EPI) et la demande en vaccins, réduisant ainsi les pénuries dans les zones critiques et aidant les organismes de santé à mieux communiquer avec le public.

Les fabricants exploitent les prévisions pilotées par l’IA pour aligner leurs calendriers de production sur la demande future, réduisant ainsi le gaspillage et améliorant leur efficacité. Ainsi, l’aide de l’IA a permis à Novolex, un fabricant d’emballages, de réduire ses stocks excédentaires de 16 % et de ramener ses cycles de planification de plusieurs semaines à quelques jours seulement. En intégrant les données historiques sur les ventes, les données de la chaîne d’approvisionnement et les indicateurs externes du marché, les fabricants peuvent répondre de manière proactive aux changements de la demande au lieu de réagir après les perturbations.

Les modèles de prévision basés sur l’IA aident les acteurs de la chaîne d’approvisionnement à faire face aux perturbations en leur fournissant des informations en temps réel sur la demande, l’offre et les conditions générales du marché. Les responsables de la chaîne d’approvisionnement peuvent ainsi maintenir le niveau de service même lorsque des facteurs externes, tels que des retards dans les ports ou des pénuries d’approvisionnement, affectent les délais.

Les compagnies aériennes et les hôtels ont recours aux prévisions basées sur l’IA pour optimiser leurs stratégies de tarification, gérer leur personnel et répartir leurs ressources. Par exemple, les groupes hôteliers utilisent des outils d’IA pour aligner la disponibilité des chambres et les tarifs sur les pics de demande lors de grandes conférences ou de la saison touristique, ce qui leur permet d’augmenter leur taux d’occupation et leurs revenus.

L’IA est un élément indispensable des processus de planification de la demande pour les entreprises qui souhaitent garder une longueur d’avance sur les évolutions du marché et rester compétitives. Selon une enquête IBM, 90 % des cadres dirigeants s’attendent à ce que les workflows de la chaîne d’approvisionnement intègrent l’aide d’assistants d’IA et l’automatisation d’ici 2026.

Pour réussir la mise en œuvre de la prévision de la demande pilotée par l’IA, les entreprises doivent :

1. Évaluer leurs besoins métier : définissez des objectifs et identifiez les défis spécifiques que les solutions d’IA peuvent relever.
2. Choisir les bons fournisseurs : sélectionnez des outils et des fournisseurs d’IA qui répondent à vos exigences.
3. Exploiter des données de haute qualité : investissez dans des processus rigoureux de collecte et de nettoyage des données afin d’améliorer la précision de vos prévisions.
4. Impliquer les parties prenantes : informez toutes les personnes concernées des avantages des systèmes d’IA et de leur utilisation. Mettez en place des pratiques de confidentialité des données, d’équité et d’atténuation des biais pour une gouvernance saine.
5. Surveiller et itérer au fil du temps : évaluez et affinez en permanence les modèles d’IA afin de vous adapter à l’évolution des conditions du marché.