Des prévisions précises sont aujourd’hui essentielles pour les entreprises. Un logiciel prédictif fondé sur l’IA produit, sur la base de données historiques, des prévisions fiables de vos ventes et de vos consommations, afin que vous puissiez toujours répondre pleinement à la demande de vos clients. Dans le même temps, le capital engagé, les amortissements, les espaces de stockage gaspillés et la détérioration des marchandises sont évités.

À l’heure actuelle, des prévisions différentes sont déjà utilisées dans de nombreux secteurs d’activité, tels que la gestion des inventaires, la planification des ressources humaines ou la planification des besoins en ressources humaines. Ces dernières années, des méthodes fondées sur les données ont été mises en place pour prévoir les besoins. Dans ce contexte, les méthodes statistiques et unilatérales, telles que le smoothing exponential ou les modèles ARIMA, ont longtemps prévalu sur toutes les autres méthodes relatives à la précision des prévisions. Or, le développement des logiciels, du matériel et de l’algorithme a été suffisamment avancé pour que les techniques de prévision fondées sur l’IA dépassent sensiblement les solutions de référence statistiques.

Des prévisions précises sont d’une importance capitale pour les commerçants afin qu’ils puissent savoir en temps utile quelles marchandises devraient être achetées, à quel moment et dans quelle quantité. Ce n’est qu’ainsi qu’ils peuvent optimiser la disponibilité des biens tout en réduisant au minimum les coûts d’engagement du capital. En outre, une prévision fiable présente l’avantage de n’avoir recours qu’à autant de travailleurs dans les camps et les succursales qu’il n’est actuellement nécessaire.

Ces prévisions sont faciles à établir dans des conditions stables. Toutefois, le commerce de détail est un environnement dynamique qui est influencé par de nombreux facteurs en constante évolution. Il s’agit notamment des variables suivantes:

— Schémas de vente récurrents (par exemple, jours de la semaine, jours fériés, saisonnalités)
— Décisions commerciales internes (par exemple, révisions de prix, offres, publications, campagnes)
— Facteurs externes (par exemple, météorologie, événements locaux)
— facteurs inconnus (par exemple, ouverture des succursales d’un concurrent direct dans le voisinage)
Il est impossible pour un être humain de tenir suffisamment compte de cette multitude de facteurs et de données pour établir une prévision précise. En revanche, les algorithmes d’IA (spécialement Machine Learning algorithmes) sont parfaits pour diverses applications prédictives: Ils apprennent automatiquement des modèles et des contextes dans des données historiques, qui peuvent ensuite être appliquées à de nouvelles données afin de faire des prévisions. Pour autant que ces données soient disponibles, il est possible de prévoir autant de valeurs que les ventes dans le commerce des denrées alimentaires. Par exemple, il est possible de prévoir concrètement combien de lapins de Schoko sont vendus dans une succursale donnée au cours d’une période donnée. À cet égard, l’IA tient compte, entre autres, des facteurs suivants: Nombre de jours jusqu’à Pâques, nombre de lapins de Pâques vendus au cours des années précédentes, jour de la semaine, comportement général des clients en matière d’achat. Ce pronostic peut alors être utilisé pour commander exactement le nombre correct de lapins de Schoko au bon moment.

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