Qu'est-ce que la planification de la demande ?
Publié le 16 juillet 2021
Mis à jour le 8 janvier 2026
La planification de la demande est un processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement qui permet à une entreprise de projeter la demande future et d’ajuster efficacement sa production (par exemple les unités de gestion des stocks (UGS), les produits ou les services).
Ce processus aide les organisations à décider comment allouer leurs ressources et à prendre des décisions opérationnelles concernant l’approvisionnement, la planification de l’approvisionnement et la gestion des stocks.
La planification de la demande cherche à atteindre et à maintenir un équilibre d’approvisionnement « lean » efficace, dans lequel les stocks en magasin contiennent exactement la quantité de produits dictée par la demande, ni plus ni moins.
Trouver cet équilibre parfait entre suffisance et surplus peut s’avérer particulièrement délicat. Et si le maintien de cet équilibre est une préoccupation majeure de la planification de la demande, l’effort constant visant à influencer la demande par une utilisation efficace des promotions l’est tout autant.
Une planification de la demande efficace requiert généralement l’utilisation de techniques de prévision de la demande et de planification de la chaîne d’approvisionnement afin de prédire avec précision les tendances de la demande. Elle apporte des bénéfices supplémentaires, tels qu’une efficacité accrue de l’entreprise et une satisfaction client renforcée.
Cette approche est utilisée pour optimiser les workflows, automatiser les tâches fastidieuses et soutenir la prise de décision stratégique.
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La planification de la demande est essentielle à une chaîne d’approvisionnement performante et remplit deux fonctions fondamentales.
Premièrement, il existe toujours une nécessité fondamentale de protéger les ventes et de générer les revenus attendus. Mais les détaillants ne peuvent pas vendre ce qu’ils n’ont pas en stock.
Il ne faut pas longtemps aux consommateurs d’aujourd’hui pour se forger une impression durable d’une entreprise et de sa capacité à équilibrer l’offre et la demande. La planification de la demande veille à ce que les détaillants disposent exactement de la bonne quantité de stocks au bon endroit, afin d’éviter les ruptures et de rester prêts pour la prochaine vente.
Mais protéger les ventes ne suffit plus. La seconde fonction essentielle de la planification de la demande est d’aider à gérer les entreprises de manière plus efficace. La planification de la demande améliore l’efficacité en aidant à gérer plus intelligemment l’espace de stockage et en améliorant la précision des prévisions.
Pourquoi les entreprises devraient-elles investir dans plus d’espace physique que nécessaire ? La planification de la demande aide les entreprises à éviter les dangers du surstockage. Ces problèmes peuvent inclure une augmentation des coûts de possession des stocks et des situations financières nécessitant de recourir à des remises ou à d’autres mesures temporaires pour écouler rapidement des excédents.
La planification de la demande fournit également aux responsables de la chaîne d’approvisionnement des prévisions précises afin que les lancements de nouveaux produits puissent être programmés dans la période la plus propice à la rentabilité.
La planification de la demande et les prévisions de ventes sont plus cruciales que jamais, d’autant plus que de nombreuses forces extérieures, telles que les événements climatiques, les tendances économiques et les crises mondiales, peuvent façonner et remodeler la demande.
La planification de la demande repose sur un ensemble de pratiques complémentaires qui fonctionnent de manière cohérente pour prédire la demande et réagir de façon proactive lorsque des changements surviennent.
Une gestion efficace de la demande exige une compréhension approfondie des produits et de leurs cycles de vie respectifs. La gestion du portefeuille de produits fournit cette connaissance, en détaillant le cycle de vie complet d’un produit, depuis son origine jusqu’à son retrait.
Comme de nombreuses gammes de produits sont interdépendantes, la gestion du portefeuille de produits montre comment une évolution de la demande peut affecter des produits « voisins ».
En s’appuyant sur le principe traditionnel selon lequel le passé est généralement le meilleur prédicteur de la performance future, la prévision statistique utilise des algorithmes complexes pour analyser les données historiques et élaborer des prévisions de la chaîne d’approvisionnement.
Les mathématiques des méthodes de prévision statistique sont avancées et ce processus exigeant nécessite des données précises (y compris la prise en compte des valeurs aberrantes, des exclusions ou des hypothèses).
Une approche moderne de ce modèle de prévision consiste à utiliser des tableaux de bord de prévision dotés d’algorithmes capables d’analyser une multitude de facteurs. Ces facteurs peuvent inclure les moteurs de la demande, les schémas de demande, les niveaux de stocks et les ventes historiques.
La détection de la demande (demand sensing) repose sur une combinaison de nouvelles sources de données, telles que la météo, les tendances liées aux maladies infectieuses, les données gouvernementales et plus, avec des données de tendance historiques et applique l’IA pour détecter les perturbations et les influences de la demande en temps quasi réel. Il s’agit d’une approche moderne de la prévision qui tient compte de la saisonnalité, des tendances du marché et des besoins des clients pour formuler des prédictions.
Pour survivre dans la jungle de la vente au détail, il faut susciter l’intérêt des clients potentiels. Les promotions commerciales et autres stratégies marketing utilisent des événements spéciaux (par exemple des prix réduits, des cadeaux en magasin) pour stimuler la demande des consommateurs.
La gestion des promotions commerciales veille à ce que ces opportunités soient correctement mises en œuvre et produisent tous les bénéfices attendus.
La manière dont les entreprises abordent le processus de planification de la demande varie considérablement, mais il existe un ensemble d’étapes que les entreprises suivent généralement :
- Organiser et préparer les données : collecter, nettoyer et normaliser toutes les sources de données internes et externes pertinentes, y compris celles issues d’un système de planification des ressources d’entreprise (ERP). Valider les données en termes d’exactitude, de complétude et de fraîcheur avant l’analyse.
- Établir une prévision préliminaire : générer une première prévision de la demande à partir des données historiques et d’hypothèses de base. Les données nécessaires peuvent inclure les données de ventes, les historiques, les taux de rupture de stock, etc., selon les besoins de l’organisation. Documenter les moteurs clés, les contraintes et les risques connus, tels que les excédents de stocks ou les silos d’information.
- Intégrer les données de marché : intégrer les tendances actuelles du marché, les informations sur les clients et la veille concurrentielle dans la prévision. Ajuster les hypothèses pour refléter les signaux de demande externes et les conditions du marché.
- Rapprocher les prévisions ascendantes et descendantes : comparer les prévisions « bottom-up » issues des équipes opérationnelles avec les objectifs stratégiques « top-down ». Résoudre les écarts par des revues transversales et un alignement entre les équipes commerciales, les responsables de la chaîne d’approvisionnement et les distributeurs. Envisager la planification de scénarios à cette étape afin de comparer différents résultats possibles.
- Élaborer une prévision finale : affiner la prévision sur la base des hypothèses validées et des résultats de rapprochement entre les parties prenantes de l’organisation. Approuver et publier la prévision pour l’exécution et la planification.
- Utiliser l’analytique pour suivre la performance du projet : suivre la précision des prévisions et la variabilité de la demande à l’aide d’indicateurs définis et de tableaux de bord. Utiliser ces enseignements pour corriger les écarts et améliorer la planification en continu.
Outre l’établissement d’un ensemble précis d’étapes de mise en œuvre, les entreprises performantes adoptent généralement certaines bonnes pratiques en matière de planification de la demande :
Assembler soigneusement les données
Pour traiter des projections complexes, une planification efficace de la demande nécessite de grandes quantités de données. Les entreprises intelligentes s’appuient sur des rapports d’indicateurs qui les aident à préparer leurs données grâce à des techniques de data mining et d’agrégation de données de plus en plus sophistiquées.
Choisir le bon outil
Il existe de nombreuses options lors du choix d’un logiciel de planification de la demande, mais les entreprises doivent se montrer sélectives, en fonction de leurs besoins uniques. L’objectif : trouver une solution suffisamment ajustée pour refléter les subtilités des méthodes de prévision de la demande, mais suffisamment robuste pour gérer les tâches de reporting.
Coordonner la stratégie
Les planificateurs de la demande expérimentés commencent généralement leur processus en utilisant des données d’analyse pour développer une base de test. Ensuite, ils élaborent le plan proprement dit, en consacrant du personnel et des ressources pour le développer et l’affiner, puis travaillent sur les étapes exactes de la mise en œuvre.
Il ne fait aucun doute que l’avenir se tourne vers le numérique, tout comme les perspectives de planification de la demande. Les prévisions de la demande dans le domaine de la gestion des chaînes d’approvisionnement devenant de plus en plus sophistiquées grâce aux progrès du machine learning (ML), les entreprises en retireront des bénéfices considérables, comme la possibilité d’obtenir des mises à jour de stocks précises en temps réel et de rationaliser les prévisions.
Ces avancées continues rapprochent les entreprises de l’objectif idéal de planification de la demande. Si une entreprise stocke suffisamment pour répondre à la demande des clients et faire face aux fluctuations temporaires du marché, elle peut fonctionner de manière plus efficace et plus rentable grâce à sa stratégie de gestion des stocks réduits.
Ressources
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