IA et prévision de la demande

Anticipez la demande pour mieux stocker et produire.

Combien de pièces vendrez-vous le mois prochain, dans quel magasin, sur quelle référence ? La réponse décide de vos achats, de votre production, de vos niveaux de stock et de votre trésorerie. La prévision de la demande par l’intelligence artificielle apprend de vos données historiques de ventes, y ajoute les facteurs qui font bouger la demande, et produit des prévisions plus précises, mises à jour en continu. Cette page détaille son fonctionnement, les données qu’elle demande, les méthodes employées et la façon de la brancher sur votre planification.

Réserver un audit Ce qui fait bouger la demande

Hébergé en Europe
Aucun outil à remplacer
Validation humaine

Dirigeant et chef d’équipe marchant dans une allée d’entrepôt, feuille de suivi en main

Deux erreurs opposéesla rupture, dont les coûts se comptent en ventes perdues et parfois en clients perdus, et le surstock, qui immobilise la trésorerie. Une prévision de la demande plus précise réduit les deux à la fois
Des dizaines de facteurssaison, tendances, prix, promotions, météo, calendrier, événements locaux, que l’intelligence artificielle prend en compte ensemble, là où un tableur se limite à la moyenne des ventes passées
Des prévisions par référenceproduit par produit, site par site, semaine par semaine. Ce niveau de détail rend la prévision utilisable par les achats et la production

Ils pilotent avec Korbyx

Stade Rennais

Longue allée d’entrepôt bordée de rayonnages et de palettes de produits

Le constat

Les ventes d’hier ne disent plus celles de demain.

Dans la plupart des entreprises, la prévision de la demande se fait encore en reprenant les ventes de l’an dernier, corrigées d’un pourcentage de croissance. La méthode est simple, et elle se trompe à chaque changement de marché.

Le tableur ne voit que ce qu’on lui donne, une moyenne de ventes par mois. Il ignore qu’une promotion a gonflé les chiffres de mars, qu’un magasin a fermé trois semaines pour travaux, qu’un été pluvieux a fait chuter une gamme entière. Ces écarts se retrouvent dans la prévision de l’année suivante, et personne ne sait plus les distinguer de la demande réelle.

Les coûts de ces erreurs se paient deux fois. Une prévision trop basse provoque des ruptures, donc une vente perdue, un client qui part chez un concurrent, et une équipe commerciale qui passe son temps à gérer l’urgence. Une prévision trop haute remplit l’entrepôt de produits qui ne partent pas, immobilise la trésorerie et finit en démarque.

Le problème n’est pas le manque de données. Une entreprise dispose de ses historiques de ventes, de ses commandes clients, de son calendrier promotionnel, de ses tarifs. Ce qui manque, c’est un outil capable d’analyser toutes ces informations ensemble, référence par référence, et de mettre à jour la prévision à mesure que les ventes réelles arrivent.

Une prévision construite sur la seule moyenne des ventes passées
Des événements exceptionnels confondus avec la demande réelle
Des ruptures et des surstocks sur les mêmes gammes
Une mise à jour mensuelle, quand la demande change chaque semaine

Ce que l’IA prévoit

Six prévisions utiles à une PME.

La prévision de la demande basée sur l’IA descend au niveau où les décisions se prennent, plutôt que de produire un chiffre global. Une entreprise utilise surtout les six prévisions suivantes.

Par référence
La demande future de chaque produit, y compris ceux qui se vendent peu et de manière irrégulière. Ce niveau est utile aux achats, et le plus difficile à estimer au tableur.
Par site ou par magasin
Chaque point de vente a son propre comportement, avec sa clientèle, sa météo locale, sa concurrence. La prévision se calcule magasin par magasin, puis se consolide pour l’entrepôt central.
Par semaine ou par jour
Une prévision mensuelle suffit au budget. Le réapprovisionnement et le planning des équipes ont besoin de la semaine, parfois du jour, avec les effets de calendrier.
Pour les nouveaux produits
Sans historique, le modèle s’appuie sur des produits comparables, de même gamme, de même prix, de même saison de lancement. Une première estimation, affinée dès les premières ventes.
Pour les promotions
L’effet d’une remise, d’une mise en avant ou d’une opération commerciale se mesure sur les promotions passées. La prévision intègre le pic de ventes, et le creux qui suit.
Pour les événements
Salon professionnel, jour férié, rentrée, vague de chaleur. Les événements connus à l’avance entrent dans la prévision, au lieu de la fausser après coup.

Les facteurs

Ce qui fait bouger la demande.

Une prévision précise commence par l’analyse des facteurs qui influencent vos ventes. L’intelligence artificielle ne les devine pas. On les lui donne, et elle apprend le poids de chacun sur vos propres données historiques.

Les facteurs internes sont ceux que l’entreprise décide, à savoir ses prix, ses promotions, son catalogue, ses mises en avant, ses actions commerciales. Ils sont dans vos systèmes, et ce sont souvent les plus influents. Par exemple, une baisse de prix de dix pour cent ne produit pas le même effet sur toutes les références, et le modèle apprend cette sensibilité produit par produit.

Les facteurs externes échappent à l’entreprise, comme la saison, la météo, le calendrier des vacances et des jours fériés, les événements locaux, l’évolution du marché ou l’activité des concurrents. Certains se récupèrent automatiquement, comme la météo ou le calendrier ; d’autres demandent une saisie par vos équipes, comme l’ouverture d’un magasin concurrent.

Les signaux du marché complètent l’ensemble, avec le carnet de commandes clients, les devis en cours, le trafic du site marchand et les tendances de recherche. Pour une entreprise qui vend à d’autres entreprises, les commandes déjà enregistrées et les échanges avec les commerciaux sont souvent le meilleur indicateur de la demande future.

Facteurs internes

Ce que l’entreprise décide, et qu’elle connaît à l’avance.

Prix et remises
Promotions et mises en avant
Lancements et fins de série
Actions commerciales

Facteurs externes

Ce qui échappe à l’entreprise, mais se mesure.

Saisonnalité et météo
Calendrier et jours fériés
Événements locaux
Évolution du marché

Signaux avancés

Ce qui annonce la demande avant qu’elle ne se traduise en ventes.

Carnet de commandes
Devis en cours
Trafic du site marchand
Tendances de recherche

Les données

Les données qui nourrissent la prévision.

La qualité d’une prévision de la demande dépend d’abord de la qualité des données. Avant de parler de modèles, il faut savoir, comme dans la plupart des entreprises qui démarrent, quelles informations sur les ventes et les stocks l’entreprise possède, quel processus les produit, où elles se trouvent et dans quel état elles sont.

Les données de ventes forment la base, avec les quantités vendues par référence, par site et par jour, sur plusieurs années. Ces données historiques se trouvent dans votre logiciel de gestion ou votre caisse, et leur analyse révèle déjà les tendances de fond que sont la saisonnalité, la croissance ou le déclin d’une gamme. Les données de commandes clients complètent le tableau, notamment les commandes par client pour une entreprise qui vend à des professionnels.

Les données de contexte expliquent les écarts, et elles permettent de ne pas se tromper de cause. On y trouve le calendrier promotionnel, l’historique des prix, les ruptures passées, les ouvertures et les fermetures de magasins. Sans elles, le modèle confond une promotion avec une hausse de la demande. Ce sont les données les plus souvent absentes des systèmes, et leur collecte est l’une des étapes clés du processus.

Les données externes enrichissent l’analyse. Météo, calendrier scolaire, jours fériés, indicateurs économiques et tendances de recherche s’ajoutent automatiquement grâce à des sources publiques ou payantes. Les outils d’IA savent intégrer ces informations, les prendre en compte ensemble et identifier celles qui ont un effet réel sur vos ventes.

Enfin, les données en temps réel apportent la fraîcheur. Ventes du jour, niveau de stock, commandes reçues, trafic du site, autant de données permettant d’ajuster les prévisions au fil de l’eau. Plus la donnée est récente, plus la planification à court terme est juste. L’analyse des données se fait alors en continu, et non plus une fois par mois.

Données historiques de ventes, par référence et par site
Données de contexte : prix, promotions, ruptures passées
Données externes : météo, calendrier, tendances du marché
Données en temps réel : ventes du jour, stock, commandes

Les méthodes

Trois méthodes de prévision, comparées.

Il existe plusieurs méthodes pour prévoir la demande. Aucune n’est magique, et chacune répond à un type de besoin et à un volume de données. Le tableau ci-dessous les compare en langue claire.

Méthode	Comment elle fonctionne	Ses limites
Moyenne des ventes passées	Reprend les ventes de la même période, corrigées d’une tendance	Ignore les promotions, la météo et tout changement de marché
Méthodes statistiques	Décomposent l’historique en tendance, saisonnalité et bruit	Fonctionnent mal sur les produits irréguliers et les facteurs externes
Machine learning	Apprend le poids de chaque facteur sur vos données historiques	Demande un historique propre et un suivi de la précision

Les modèles

Quels modèles pour prévoir la demande ?

Trois familles de modèles servent à la prévision de la demande. Le choix se fait sur vos données, pas sur la mode du moment.

Les modèles de séries temporelles
Ils analysent l’évolution des ventes dans le temps et en extraient les tendances et la saisonnalité. On les utilise depuis longtemps, car ils donnent des prévisions précises sur les produits réguliers, et ils restent une bonne référence de comparaison.
Les modèles de machine learning
Ils apprennent la demande en fonction de nombreux facteurs à la fois, qu’il s’agisse du prix, des promotions, de la météo ou du comportement des clients. Ce sont eux qui captent l’effet d’une augmentation de prix ou d’une offre commerciale, grâce au machine learning.
Les modèles hybrides
Ils combinent les deux, avec une base statistique pour la tendance et du machine learning pour ajuster la prévision en fonction des événements. C’est souvent la meilleure manière d’obtenir des prévisions de demande fiables, puisqu’ils permettent une réduction nette des erreurs et de meilleurs résultats sur les produits irréguliers. Et un processus de prévision robuste sait les améliorer avec le temps.

Le fonctionnement

Comment se construit une prévision par l’IA.

Construire un modèle de prévision de la demande suit toujours le même processus en cinq temps. Aucun n’est mystérieux, et chacun se vérifie avec vos équipes.

Tout commence par l’analyse des données historiques. Deux à trois ans de ventes par référence et par site suffisent le plus souvent. Ces données sont ensuite nettoyées. Les ruptures passées sont repérées, car une vente à zéro pendant une rupture ne signifie pas une demande nulle, et les événements exceptionnels sont marqués pour ne pas fausser l’apprentissage.

Vient ensuite l’apprentissage. Les algorithmes de machine learning testent le lien entre les ventes et chaque facteur, de la saison au prix, de la promotion à la météo. Ils règlent leurs paramètres pour retenir les combinaisons qui expliquent le mieux les ventes passées, et écartent celles qui ne sont que du hasard.

La troisième étape est la validation par des analyses sur le passé, et c’est la plus importante. Le modèle prévoit une période passée qu’il n’a pas vue, et l’on compare sa prévision aux ventes réelles, puis aux prévisions faites au tableur sur la même période. Tant que le modèle ne fait pas mieux que votre méthode actuelle, il ne sert à rien de le mettre en service.

Une fois validés, les modèles sont mis en service et tournent chaque nuit, intégrant les données du jour pour recalculer les prévisions. Enfin, le suivi mesure en continu l’écart entre prévision et réalité, et sert à identifier les références où la précision se dégrade, pour que l’équipe regarde ce qui a changé.

01
Rassembler et nettoyer les données historiques
02
Faire apprendre le modèle sur les facteurs retenus
03
Valider sur une période passée, face au tableur
04
Mettre en service dans la planification, avec une mise à jour quotidienne
05
Suivre la précision référence par référence

La plateforme Korbyx

Korbyx vous dit où regarder.

Plusieurs écrans, une seule base de données. Chaque écran répond à une question que vous vous posez déjà.

Toutes vos agences, comparées entre elles

Chaque agence est comparée à la médiane de ses pairs, dans votre propre réseau. Vous voyez lesquelles tournent bien, lesquelles décrochent, et de combien.

app.korbyx.fr

Devis transformés, trois derniers moisMédiane du réseau · 43 %

Bordeaux Lac58 %
Rennes Ouest51 %
Tours Nord47 %
Nantes Sud44 %
Dijon Centre39 %
Lyon Est29 %

Lyon Est est à 29 %, soit 14 points sous la médiane. Plan d’action proposé.

Résultat

3 agences à traiter, détectées ce matin

médiane du réseau: 43 %médiane du réseau
écart le plus fort: −14 ptsécart le plus fort
agences sous la médiane: 3 / 60agences sous la médiane
de consolidation évitées: 6 hde consolidation évitées

Plan d’action proposé pour Lyon Est
Animateur prévenu, visite jeudi

Des questions en langage courant

La réponse cite la mesure, la période et la source. Quand la donnée manque, Korbyx le dit.

app.korbyx.fr

Combien a-t-on facturé en septembre, par région ?

2,1 M€, dont 38 % pour la région Ouest. Le Sud-Est recule de 9 % sur un an, surtout à Lyon Est et Dijon Centre.

Mesure : CA facturé, v3Période : septembre 2026Source : ERP

Et la marge ?

La marge par région n’est pas encore connectée. Je peux vous montrer le chiffre d’affaires ou la marge du réseau entier.

Résultat

2,1 M€ facturés en septembre

Ouest38 %
Île-de-France24 %
Sud-Est18 %
Nord12 %
Est8 %

Réponse en 4 secondes, source citée
Sud-Est : −9 % sur un an, à suivre

Il écrit dans vos outils

Relance préparée, tâche créée dans le CRM. Vous validez, l’action part.

app.korbyx.fr

CRM · Nouvelle tâchepréparée par Korbyx

Relancer M. Garnier, devis n° 2026-118 (14 200 €)

Bonjour Monsieur Garnier, je reviens vers vous au sujet de notre proposition du 2 septembre…

Échéance jeudi · C. DurandValiderValidée

Journal des actions

Tâche écrite dans le CRM, 09:42
Responsable prévenue, 09:42
Point de suivi prévu vendredi

Résultat

Cette semaine, sur vos relances

relances envoyées: 14relances envoyées
clients ont répondu: 6clients ont répondu
devis signés: 3devis signés
encaissés ou signés: 42,6 k€encaissés ou signés

Toutes validées par un humain
Écrites dans le CRM, rien à ressaisir

Données d’illustration.

Vos prévisions

Combien vous coûtent vos erreurs de prévision ?

Prenez 60 minutes avec un fondateur pour passer en revue vos données de ventes, vos ruptures et vos surstocks. De quoi estimer ce qu’une prévision de la demande par l’IA changerait à vos achats et à votre production. Découvrez ce que vos chiffres disent déjà.

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60 minutes
Avec un fondateur
Sans engagement

Préparateur en entrepôt comparant une liste de stock sur tablette aux produits en rayon

La planification

De la prévision à la planification.

Une prévision n’a de valeur que si elle se traduit en décisions. La planification sert à transformer la demande prévue en commandes, en ordres de fabrication et en ressources mobilisées, avec une optimisation de l’ensemble.

Côté achats et approvisionnement, la prévision de la demande calcule les quantités à commander et le bon moment pour le faire, en tenant compte des délais fournisseurs et des minimums de commande. Les niveaux de stock de sécurité s’ajustent à l’incertitude de chaque référence, au lieu d’appliquer la même règle à tout le catalogue, comme le détaille notre page sur l’IA et la gestion des stocks.

Côté production, la planification s’appuie sur la demande prévue pour organiser les séries, la capacité des lignes et les achats de matières. Une usine qui a une vision de sa demande future à huit semaines lance ses fabrications au bon rythme, et évite les changements de programme en urgence qui coûtent cher.

Côté ressources humaines, la prévision de l’activité aide à dimensionner les équipes, des préparateurs en entrepôt aux vendeurs en magasin, en passant par les intérimaires des pics saisonniers. Et côté finance, les prévisions de ventes alimentent directement le budget et la trésorerie, comme le décrit notre page sur le pilotage financier par l’IA.

Achats : quantités et dates de commande calculées
Stocks : niveaux de sécurité ajustés à chaque référence
Production : programme aligné sur la demande prévue
Équipes : effectifs dimensionnés sur l’activité à venir

Les horizons

Trois horizons, trois usages.

La même demande se prévoit à des horizons différents, et chaque horizon mobilise des ressources et sert une décision distincte. Un bon système produit ces prévisions aux trois horizons, à partir des mêmes données.

Le court terme
De quelques jours à quelques semaines. Il sert au réapprovisionnement, au planning des équipes et à la préparation des commandes. C’est l’horizon où les données en temps réel comptent le plus.
- Réassort des magasins
- Planning du personnel
- Préparation en entrepôt
Le moyen terme
De un à six mois. Il sert aux achats, au programme de production et aux négociations avec les fournisseurs. C’est l’horizon de la planification industrielle et commerciale.
- Commandes fournisseurs
- Programme de fabrication
- Budget des promotions
Le long terme
De six mois à plusieurs années. Il sert aux décisions de capacité, par exemple ouvrir un site, agrandir un entrepôt, investir dans une ligne. À cet horizon, on cherche à prévoir des tendances plutôt que des chiffres précis.
- Capacité de production
- Surfaces de stockage
- Plan d’investissement

Écran de suivi de la prévision de la demande dans un entrepôt, courbe de demande prévue sur douze mois

La précision

Mesurer la précision, pas la promettre.

Méfiez-vous de tout outil qui annonce une précision avant d’avoir vu vos données. La précision d’une prévision de la demande dépend de votre activité, de vos produits et de la qualité de vos historiques, et elle se mesure.

L’analyse la plus simple compare, pour chaque référence et chaque période, la prévision et les ventes réelles. L’écart moyen, exprimé en pourcentage, dit de combien la prévision se trompe. On regarde aussi le biais. Une prévision qui surestime toujours gonfle le stock, une prévision qui sous-estime toujours provoque des ruptures.

La question à laquelle répondre n’est pas « quelle précision l’IA atteint-elle ? », mais « fait-elle mieux que notre méthode actuelle, et sur quelles références ? ». Les produits réguliers à gros volume se prévoient bien, quelle que soit la méthode. Le gain de l’intelligence artificielle se joue sur les produits irréguliers, les promotions et les périodes perturbées.

Nous mesurons les résultats et la précision sur une période de test avant toute mise en service, puis en continu. Ces analyses sont partagées avec vos équipes chaque mois, référence par référence, pour que chacun sache où faire confiance au modèle et où garder un œil.

Écart entre prévision et ventes réelles, par référence
Biais : tendance à surestimer ou à sous-estimer
Comparaison avec la méthode actuelle, sur la même période
Suivi mensuel partagé avec les équipes

Les secteurs

Où la prévision rapporte le plus.

La prévision de la demande sert toutes les entreprises qui doivent prévoir, acheter, stocker ou produire avant de vendre. Quatre familles en tirent le plus de valeur.

Distribution et magasins
Des milliers de références, des dizaines de points de vente, des promotions permanentes. La prévision par magasin et par produit réduit les ruptures en rayon et la déception du client.
Industrie
Des délais de fabrication et d’approvisionnement longs, qui obligent à décider tôt. La prévision à moyen terme sécurise le programme de production.
Commerce en ligne
Une demande très sensible aux prix, aux campagnes et aux tendances. Les données du site marchand alimentent la prévision en temps réel.
Agroalimentaire
Des produits frais à durée de vie courte, où chaque erreur finit à la poubelle. La météo et le calendrier y pèsent plus qu’ailleurs.

Les bénéfices

Moins de ruptures, moins de surstock.

Les bénéfices d’une meilleure prévision de la demande se lisent directement dans vos comptes et dans la satisfaction de vos clients. Ils se mesurent en quelques mois.

La prévision permet d’améliorer la disponibilité des produits, avec moins de ventes perdues, moins de clients déçus et moins de commandes livrées en plusieurs fois. Pour une entreprise qui vend à des distributeurs, le taux de service est souvent une clause du contrat, et les pénalités de rupture pèsent lourd.

Le stock baisse sans dégrader le service, et les coûts de stockage reculent. Les niveaux de stock se calculent sur la demande prévue et son incertitude, et non plus sur des marges de sécurité prises par précaution. La trésorerie libérée finance l’activité, la démarque recule, et l’entreprise arrive ainsi à optimiser les stocks.

Les coûts logistiques et de production reculent aussi, puisqu’on peut éviter les transports en urgence, les changements de planification et les heures supplémentaires pour rattraper une demande mal anticipée. Et vos équipes passent moins de temps à éteindre des incendies, plus de temps à préparer la saison suivante.

Réduire les ruptures et les ventes perdues
Des niveaux de stock plus bas, sans dégrader le service
Moins de transports et de fabrications en urgence
Des équipes qui savent anticiper au lieu de réagir

Voyant lumineux vert indiquant un stock optimisé, fixé sur un rayonnage d’entrepôt

Notre approche

Anticiper, plutôt que subir.

Vous savez que l’IA compte pour prévoir la demande, sans savoir par où commencer ni sur quoi la brancher pour répondre à la demande de vos clients. Le cas est fréquent, et notre approche part précisément de là.

Cette approche commence, comme l’audit IA, par une analyse de vos processus, pour savoir qui prévoit aujourd’hui, avec quelles données, pour quelles décisions, et où les erreurs coûtent le plus cher. Cette analyse sert à identifier les besoins réels avant de choisir parmi les solutions du marché, et à éviter d’acheter un outil que personne n’utilise.
Nous construisons ensuite des prévisions basées sur l’IA, précises et adaptées à vos besoins, et non des solutions standards vendues à toutes les entreprises ou des outils génériques. Chaque entreprise a ses propres fluctuations, ses propres contraintes d’approvisionnement et sa propre manière de vendre. Un modèle développé sur mesure doit intégrer ces contraintes et s’adapter à votre activité, pas l’inverse.
L’objectif est une gestion proactive de la demande. Au lieu de gérer une rupture chez un client, vos équipes voient venir un pic de demande avec une vision claire, et disposent de scénarios permettant de mesurer les risques (une promotion, une hausse de prix, un retard fournisseur) avant de lancer la planification. Anticiper la demande, c’est aussi anticiper les besoins en stocks, en ressources et en capacité, et optimiser vos processus d’achat.
Découvrez, par exemple, ce qu’une meilleure prévision de la demande change pour un distributeur. Des commandes fournisseurs passées au bon moment, des niveaux de stock plus justes, des invendus qu’on sait réduire, une optimisation des transports. L’essentiel des gains vient de là, grâce à des données bien exploitées, bien plus que de la sophistication des analyses.

Une analyse de vos processus avant le choix d’une solution
Des prévisions basées sur l’IA, adaptées à votre activité
Des scénarios pour anticiper les risques
Une efficacité mesurée sur vos propres résultats

Par où commencer

Quatre étapes pour démarrer.

Un chantier de prévision de la demande commence petit, se mesure, puis s’étend. L’approche et le processus que nous suivons avec nos clients tiennent en quatre étapes.

Choisir le périmètre
Identifier une famille de produits où les erreurs coûtent cher, entre ruptures fréquentes, surstocks récurrents et forte saisonnalité. Pas tout le catalogue d’un coup.
Rassembler l’historique
Extraire deux à trois ans de données de ventes, les commandes, les promotions et les ruptures connues. C’est souvent l’étape la plus longue, et celle qui révèle la qualité des données.
Tester face au tableur
Faire prévoir au modèle une période passée, et comparer sa précision à celle de la méthode actuelle. La décision de continuer se prend sur ce résultat.
Brancher la planification
Relier les prévisions aux achats, aux stocks et à la production, avec un suivi en temps réel, puis étendre à d’autres familles. Chaque extension réutilise les données déjà préparées.

Yann Cuisinier, Business Manager chez Korbyx — **Yann Cuisinier,** Business Manager chez Korbyx

FAQ

Questions fréquentes sur la prévision de la demande par l’IA.

De combien de données historiques faut-il disposer ?

Deux à trois ans de ventes par référence suffisent dans la plupart des cas, pour capter au moins deux saisons complètes. Avec moins, le modèle fonctionne mais apprend moins bien la saisonnalité.

Et pour un produit qui vient d’être lancé ?

Le modèle s’appuie sur des produits comparables, par gamme, prix et saison de lancement. La première prévision est moins précise, et elle s’affine dès les premières semaines de ventes.

Faut-il changer d’ERP ou de logiciel de gestion ?

Non. La prévision se branche sur les données de vos systèmes en place, en lecture, et renvoie ses résultats dans vos outils de planification ou dans un simple tableau partagé.

L’IA prend-elle en compte les promotions ?

C’est même l’un de ses points forts. L’analyse des promotions passées apprend leur effet référence par référence, y compris le creux de demande qui suit souvent l’opération.

Que se passe-t-il lors d’une crise ou d’un choc de marché ?

Aucun modèle ne prévoit un événement qu’il n’a jamais vu. Le suivi de la précision signale la dérive, et vos équipes corrigent la prévision le temps que le modèle réapprenne sur les nouvelles données.

Combien de temps pour de premières prévisions ?

Six à dix semaines pour un premier périmètre, le temps de rassembler les données, d’entraîner et de valider le modèle, puis de le brancher sur la planification. La décision de continuer se prend sur une mesure réelle.

Qui garde la décision finale ?

Les équipes de l’entreprise. La prévision reste une aide à la décision, et l’acheteur ou le responsable de production peut toujours la corriger. Ses corrections servent ensuite à améliorer le modèle.

Secteurs et cas d’usage

Secteur par secteur, métier par métier.

Vos agences, vos chantiers, vos tournées, vos établissements : ce que Korbyx change, dans votre métier.

Tous les secteurs

À poursuivre

Poursuivre sur vos flux.

Prévoyons votre demande avec précision.

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Par référence

Par site ou par magasin

Par semaine ou par jour

Pour les nouveaux produits

Pour les promotions

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