Prévision des volumes de vente, optimisation des coûts de stockage, anticipation des moments de friction… l’intelligence artificielle (IA) peut intervenir pratiquement à tous les niveaux de votre supply chain, et par conséquent, améliorer la rentabilité de votre entreprise. Et si on vous disait qu’on avait la solution pour atteindre votre plein potentiel commercial ?
Accompagnés de nos nouveaux partenaires — Arthur, Simon, Thierry et Lionel de chez Troople — nous vous dévoilons dans cet article les éléments clés pour, grâce à l’IA, traduire vos données en solutions commerciales valables. Comment ? En rassemblant la data la plus précieuse et en exploitant des techniques de visualisation, des modèles prédictifs et des analyses statistiques.
Étape 0 : Les pré-requis
Pour mettre pleinement à profit les avantages de l’intelligence artificielle dans la gestion de vos stocks, il est important de vous assurer que votre entreprise est prête à exploiter tout son potentiel. Voici les fondations indispensables :
- Un ERP performant (Enterprise Resource Planning) : Votre ERP est le chef d’orchestre de vos opérations, coordonnant chaque département pour une efficacité optimale. Grâce à un ERP robuste, votre entreprise dispose d’une base solide pour maximiser les bénéfices de l’automatisation logistique.
- Un système de relevé de données précis : Vos décisions dépendent de la précision de vos données. Un système de relevé de données précis et complet, capable de fournir des informations en temps réel, constitue le socle d’une gestion proactive de vos stocks.
- Une gestion intégrée de votre logistique : L’automatisation logistique va au-delà de la gestion des stocks. Cela nécessite une vision globale de votre supply chain, de l’approvisionnement à la distribution, afin de comprendre les interactions à chaque étape.
- Un système de visualisation et d’analyse : Une fois vos données centralisées, la prochaine étape est de les visualiser et de les analyser de manière claire et concise. Des outils puissants tels que Power BI, Tableau… offrent cette capacité.
Si vous rassemblez ces éléments de base, vous êtes paré(e) pour l’automatisation logistique guidée par l’IA. L’étape suivante est la prédiction. En utilisant des modèles avancés et des algorithmes d’apprentissage automatique, vous pouvez transformer vos données en informations prédictives, vous permettant une prise de décision éclairée pour l’avenir.
Étape 1 : Prévision de la demande
« Comment peut-on imaginer prédire les buffers de stock à provisionner dans les entrepôts sans connaître la demande future ou sans savoir le temps de réassort des points de ventes ? « souligne Arthur.
En effet, la prévision de la demande est le point de départ pour pouvoir optimiser votre gestion de stock.
1.1 Facteurs de coût pouvant être évités
- Coût de stockage : Garder un produit en stock plutôt que de le vendre immédiatement représente une perte financière pour tout retailer.
- Surplus de stock : Maintenir des niveaux de stock excessifs peut entraîner des coûts inutiles. « Cela représente également des défis logistiques de taille, particulièrement dans le cas de biens périssables » mentionne Arthur.
- Manque de stock : Ne pas répondre rapidement à la demande, à cause de ruptures de stock par exemple, peut entraîner la perte d’opportunités de vente.
1.2 Modèle de prédiction
Vous l’aurez compris, la clé de l’équation est d’avoir la meilleure estimation possible de votre demande. Si vous avez déjà mis en place les conditions pré-requises à cette analyse, vous êtes prêt(e) pour passer à cette étape.
Les analyses de séries temporelles, aussi connues sous le nom de Time Series Analysis, sont une méthode puissante pour prédire la demande future. Ces modèles permettent de connaître les tendances haussières et baissières en fonction des cycles de ventes, des saisonnalités… Arthur explique : « Il y a une vue sur l’avenir qui est projetée à travers ces analyses, mais il y a également une vue sur la compréhension du business à l’instant présent ».
Les séries temporelles permettent par ailleurs d’aller un pas plus loin, en établissant des liens de corrélations entre vos produits. Prenez l’exemple d’un vendeur de chaussures : ce dernier pourrait vouloir connaître les interactions existantes entre les volumes de ventes de bottes en cuir et de sprays imperméabilisants. Cette démarche vise non seulement à optimiser les niveaux de stock, mais également à orienter les promotions, à améliorer l’aménagement en magasin physique, et à affiner les recommandations sur son site e-commerce.
Ces modèles de prédictions sont par nature un avantage dans une approche Make-to-Stock (MTS) et tout aussi intéressants dans le cas d’une approche Make-to-Order (MTO).
Étape 2 : Optimisation de la gestion de stock
Une fois la demande future évaluée, l’ajustement des stocks peut être envisagé, mais son succès dépend de la compréhension précise du temps nécessaire pour déplacer les produits d’un point A à un point B. Minimiser le temps de stockage repose ainsi sur une connaissance précise des délais de livraison, en plus de la demande future. « À ce stade, il peut être pertinent d’envisager une liaison à l’ERP de son fournisseur afin d’avoir une vision totale sur sa chaine d’approvisionnement » souligne Arthur.
En ayant une visibilité claire sur les temps de trajet, votre entreprise peut non seulement économiser sur les coûts de stockage, mais aussi garantir que les produits soient disponibles au moment opportun, maximisant ainsi l’efficacité opérationnelle.
Étape 3 : Identification des bottlenecks
Ouvrier absent, machine en panne, retard dans une livraison, lot défectueux ou pire encore : inefficacité opérationnelle (le lot A dépend du lot B et le lot B met plus de temps à arriver que le lot A. On stock le lot A alors qu’il est prêt…)… le quotidien d’un retailer est rarement sans surprise, et peut rapidement avoir un impact sur la rentabilité de son entreprise. Pouvoir anticiper les failles potentielles dans sa streamline et réagir de manière rapide et optimale représente ainsi un défi majeur pour tout commerçant.
Reprenons l’exemple de notre vendeur de chaussures. Ce dernier envoie un camion chez son fournisseur afin de s’approvisionner en marchandises. Au moment du chargement, il apparaît que trois palettes de produits sont manquantes. Que faire ? Immobiliser le camion ainsi que le chauffeur le temps de retrouver ces dernières palettes ? Compléter le chargement avec d’autres produits non prévus initialement ? Partir avec un camion qui n’utilise pas sa capacité totale ? Toutes ces questions, Troople peut y répondre grâce à la donnée.
« Ces processus de décisions, qui cherchent parmi plusieurs scénarios celui qui vous offrira la meilleure rentabilité, peuvent être optimisés grâce à une branche de modélisation afférente aux processus Markovien. On fait en sorte que votre marchandise, à n’importe quelle étape, aille dans la direction qui maximise les chances que ça se passe mieux à l’étape d’après. On veut minimiser les marges de sécurité tout en s’assurant que chaque unité de stock soit en quantité suffisante au bon endroit au bon moment » nous explique Arthur.
Automatiser grâce à l’intelligence artificielle
Si vous êtes retailer, vous savez que l’optimisation de la supply chain et de la gestion des stocks est un enjeu de taille : Quel stock avoir dans mon magasin physique ou à disposition de mon e-shop ? Comment gérer les retours ? Faut-il se fier aux saisonnalités ? Ignorer ces questions pourrait conduire à des coûts logistiques de plus en plus importants, et ainsi impacter votre rentabilité… conduisant à ne plus être compétitif face à des concurrents qui ont déjà compris l’importance de ce changement.
En collaboration avec les équipes de chez Troople, nous proposons des services de conseil — via les techniques de data science — aux entreprises qui souhaitent adopter ce nouveau paradigme lié à l’intelligence artificielle. Notre approche commune — alliant digital et IA — est orientée vers les résultats, offrant une solution complète pour optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement selon vos besoins. Voici les étapes de ce processus :
- Compréhension du besoin : La compréhension approfondie des besoins de votre entreprise est au cœur de notre méthodologie commune. En se basant sur l’objectif ultime de prédire les ventes, nos partenaires analysent comment utiliser au mieux les données disponibles pour minimiser les défis logistiques et maximiser les revenus.
- Pré-étude : Reconnaissant la diversité des logiciels, des structures et des processus logistiques propres à chaque entreprise, Troople et nos experts entament une phase de pré-étude approfondie. Cette étape implique une compréhension précise des systèmes en place, qu’ils soient internalisés ou externalisés, en s’appuyant sur des témoignages et une collaboration étroite avec les parties prenantes. La finalité de cette seconde phase est l’élaboration d’un feuille de route claire pour la suite.
- « Proof of Concept » : Notre partenariat va au-delà des promesses théoriques en fournissant des recommandations spécifiques et en quantifiant le retour sur investissement prévus. À travers des exemples concrets et des chiffres mesurables, nos partenaires de chez Troople démontrent par exemple comment des améliorations concrètes peuvent être réalisées. Les experts DJM digital apportent la couche supplémentaire pour une stratégie digitale innovante. Il s’agit donc ici d’une implémentation concrète mais restreinte des technologies IA dans votre chaîne d’approvisionnement servant à valider les propositions faites en pré-étude et permettant de s’aligner avant la phase d’implémentation.
Implémentation : La phase d’implémentation concrétise les recommandations et les résultats prouvés lors du « Proof of Concept ». Troople et DJM digital guident votre entreprise à travers la mise en œuvre des changements recommandés, assurant une transition fluide vers des processus logistiques optimisés. Cette phase garantit que les bénéfices mesurables se traduisent par une amélioration significative et durable de la chaîne d’approvisionnement.
