AGR Dynamics est certain que l’intelligence artificielle jouera un grand rôle dans le développement de son activité. Un autre domaine où l’intelligence artificielle ou machine learning peut être appliqué est la prévision des ventes. Nous voudrions ici expliquer brièvement comment cela fonctionne et passer en revue les avantages et les inconvénients.

 

Fonctionnement

 

L’approche la plus courante consiste à utiliser une méthode appelée réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont conçus pour imiter la façon dont le cerveau humain fonctionne et apprend. C’est l’une des formes les plus complexes et les plus puissantes de l’apprentissage automatique. Avant que vous n’abandonniez parce que cela semble trop compliqué, oubliez le terme réseau neuronal et imaginez que vous avez une boîte. Oui, une boîte. Le réseau neuronal vivra à l’intérieur de cette boîte, mais pour nous, ce n’est qu’une boîte.

Il ne s’agit pas cependant d’une boîte ordinaire, mais d’une boîte de prévision. Elle prend comme source ce qui, selon vous, influence les ventes d’un article et génère les prévisions de ventes pour ce dernier – habituellement, les sources sont les ventes passées de l’article.

 Comment, dans le monde, cette boîte à prévisions peut-elle prédire l’avenir? Idéalement, il y a un oracle ou un génie qui vit à l’intérieur de la boîte et qui connaît tout simplement la réponse, mais comme c’est malheureusement le monde réel, nous allons devoir former la boîte. La formation consiste à donner les données d’entrée dans la boîte, à lui demander de faire une prévision, puis à dire à la boîte ce que l’on aurait dû obtenir en réalité. Nous pouvons le faire en ayant la boîte de prévisions des ventes passées d’un article où nous connaissons le montant réel des ventes. Avec suffisamment de formation, la boîte de prévision apprendra comment les ventes d’articles se comportent et utilisera ces connaissances pour prédire les ventes futures.

 

 

Le pour

 

Il y a deux avantages à cette méthode. Tout d’abord, vous n’avez pas besoin de savoir quoi que ce soit sur le comportement des ventes passées, car la boîte de prévision le découvrira d’elle-même. Deuxièmement, vous pouvez décider quelles entrées vous voulez utiliser. La méthode la plus courante consiste à utiliser les registres des ventes aussi longtemps que vous le jugez pertinent, mais si vous avez l’impression que la température du temps pourrait affecter les ventes ou même un certain nombre de jours fériés, vous pouvez également inclure ces variables comme entrées dans la boîte.

Le contre

 

Il y a aussi deux inconvénients à cette méthode. Premièrement, c’est une boite noire qui calcule les prévisions. Vous obtenez les prévisions et un niveau de confiance, rien de plus. Il ne vous dira pas pourquoi il prévoit la façon dont il le fait ou quelles variables sont principalement responsables de la prédiction. Deuxièmement, le temps d’entraînement peut être considérable au début. Cela dépendra de la quantité de données et du serveur disponible, c’est à garder à l’esprit.

Nous sommes fiers d’utiliser cette intelligence artificielle dans notre logiciel pour améliorer notre outil de prévision des ventes et d’optimisation des stocks. Comme la prévision des ventes par le biais de l’intelligence artificielle réalise des prévisions encore plus précises, nous sommes impatients de pouvoir offrir un meilleur service à nos clients. Pour plus d’informations sur nos logiciels de supply chain ou pour recevoir nos fiches produits ou vous présentez, n’hésitez pas à nous contacter dans l’un de nos 4 bureaux en Europe (France au 09 54 66 65 04) ou notre dernier bureau à Montréal.