Prévision de la demande
Anticipez votre demande avec des modèles sur mesure
Je construis des systèmes de prévision de la demande adaptés à votre contexte : saisonnalité, promotions, lancements, effets externes. Chaque modèle est validé rigoureusement sur vos données historiques.
Problème adressé
Anticiper la demande pour optimiser stocks, production et ressources.
Contexte typique : Entreprises avec historiques de ventes, retail, supply chain, logistique.
Mon approche
Construction de modèles sur mesure intégrant saisonnalité, tendances et effets externes. Validation rigoureuse sur données historiques.
Capacités clés
Modèles adaptatifs
Algorithmes ajustés à votre granularité (produit, magasin, jour) et à vos contraintes métier spécifiques.
Intégration d'effets externes
Prise en compte des promotions, météo, jours fériés et événements pour améliorer la précision.
Validation rigoureuse
Backtests sur données historiques et comparaison multi-modèles pour garantir la fiabilité.
Cold start & nouveaux produits
Recherche d'analogues, apprentissage mutualisé et méthodes de prévision par substitution pour les produits sans historique.
Livrables
Cas d'usage associés
Forstock : prévoir les ventes d'un nouveau produit avant sa première vente, -43 % de coût de mauvaise prévision
Une prévision probabiliste dès le jour du lancement, testée sur 76 483 lancements réels de 14 clients : -43 % de coût de mauvaise prévision à la commande d'ouverture, jusqu'à -60 % sur les réassorts.
LireAuchan : prévision journalière des palettes sur 144 hypermarchés, -41 % d'écart vs l'algorithme en place
Prévision quotidienne à 15 semaines des palettes homogènes et non homogènes sur tout le réseau. Un critère combiné amélioré de 41 % face à l'algorithme en place, et une erreur de 7,5 % à la maille réseau.
LireAuchan : prévision hebdomadaire des palettes à 15 mois avec un modèle de fondation
Prévision à 65 semaines des palettes homogènes et non homogènes sur tout le réseau, avec Chronos-2. Jusqu'à -35 % d'écart face à la baseline, et une erreur de 5,6 % à la maille réseau.
LireAlki : améliorer la précision d'une prévision logistique déjà excellente (J+28)
Challenger un pipeline de prévision des flux d'entrepôt (colis entrants/sortants) à J+28. Sur une précision déjà très élevée (93,4%), une approche alternative a atteint 94,1%.
LireForstock : prévision fondationnelle pour lancer vite
Déploiement d'un portefeuille de modèles fondationnels pour lancer rapidement une brique de prévision sans dette technique. +25% vs naïf en backtest, livré en 3 semaines.
LireAuchan : prévision long terme 6 pays, 24 mois
Algorithme de prévision à 24 mois sur 6 pays avec 11 mois d'historique moyen et 30% de nouveaux produits. -19% de surplus et ruptures au global.
LireAuchan : -18% de surstocks et ruptures en promo
Algorithme de prévision promotionnelle déployé d'Ukraine à la Roumanie puis la France, avec -18% de surstocks/ruptures et +2,5% de gain CA promotionnel.
LireFoodles : fiabiliser le réappro J+6
Modèle de prévision J+6 (cantine × catégorie × service) recalculé quotidiennement. Résultat : ~20% de réduction d'erreur relative vs l'outil éditeur, biais neutre, et mise en production.
LireUn nouveau produit, zéro historique : de 121 % à 36 % d'erreur
Une méthode d'analogues qui donne à chaque lancement un historique emprunté à des produits proches. Résultat : une erreur stabilisée à 36 %, contre 121 % en moyenne pour les estimations manuelles.
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