IA et gestion des stocks

Le stock juste, référence par référence.

L’intelligence artificielle intervient sur toute la gestion des stocks, de la prévision de la demande aux niveaux de stock, des seuils de réapprovisionnement à la rotation des produits, et pas seulement chez les grandes entreprises. Une PME qui gère quelques centaines de références dans un entrepôt a déjà les données qu’il faut pour commencer. Nous décrivons ici ce que l’IA change sur la gestion des stocks d’une PME, quelles informations elle réclame, ce que l’IA permet de réduire, et par où commencer sans changer de système.

Réserver un audit Les six usages

Hébergé en Europe
Aucun outil à remplacer
Validation humaine

Deux responsables logistiques consultant une tablette dans un entrepôt, devant un chariot élévateur

1 heure par jourc’est le temps que l’intelligence artificielle rend sur les tâches répétitives de gestion des stocks (enquête Adecco, 35 000 salariés, 27 pays, 2024). Dans une entreprise qui gère du stock, ce temps part dans les inventaires refaits, les commandes fournisseurs passées dans l’urgence et les tableurs de suivi reconstruits chaque matin, autant de tâches que l’IA sait automatiser
Le stock avant le transportest le premier gisement d’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Une prévision fiable permet de réduire les ruptures et les surstocks en même temps, d’améliorer la rotation et de gagner en efficacité sur tout l’approvisionnement. Un seuil réglé à la main, référence par référence, n’y arrive pas
Vos données à vousfont la différence. Trois ans d’historiques de ventes suffisent à entraîner des modèles d’IA utiles à la gestion des stocks. Les mêmes algorithmes, sans vos données, produisent des prévisions de manuel qui ignorent vos saisons, vos clients et votre secteur

Ils pilotent avec Korbyx

Stade Rennais

Préparatrice de commandes en gilet de sécurité relevant un stock sur sa tablette

Le problème

La gestion des stocks se joue encore au tableur.

Dans la plupart des PME, la gestion des stocks repose sur l’expérience d’une ou deux personnes et sur un fichier partagé, sans processus écrit. Aucune entreprise ne peut gérer ainsi une évolution rapide de son marché. Cela tient tant que rien ne bouge, et cela casse dès qu’un client change ses habitudes ou qu’un fournisseur allonge ses délais.

Les conséquences se lisent des deux côtés. D’un côté les ruptures de stock, avec une commande qu’on ne peut pas livrer, un client qui va voir ailleurs, une production arrêtée faute de composant, et toute la chaîne qui se bloque. De l’autre les surstocks, avec de la trésorerie immobilisée dans l’entrepôt, des stocks qui ne tournent plus, des produits qui vieillissent, des coûts de stockage et des coûts de manutention que personne ne remet en cause parce que ces coûts sont devenus la norme.

Ces deux situations viennent de la même cause. Personne n’a le temps d’analyser les informations disponibles, ni d’en tirer des décisions. L’historique des ventes existe, les délais réels des fournisseurs sont dans le système de gestion, la saisonnalité est connue de tous, les tendances de vente aussi. Ces données ne sont jamais croisées, faute d’un processus de gestion qui le prévoie, parce que le faire à la main sur mille références demanderait un poste à temps plein. L’IA prend le relais sur ce point précis.

L’intelligence artificielle appliquée à la gestion des stocks attaque exactement ce point. Grâce aux algorithmes de machine learning, les modèles apprennent de votre historique, analysent les historiques de ventes, repèrent les régularités qu’aucun humain ne verrait sur mille références, et proposent des niveaux de stock calculés produit par produit avec une précision annoncée et révisés en temps réel. L’objectif n’est pas d’optimiser un tableur de plus. L’IA se branche sur les outils et les systèmes existants, comme le décrit l’intégration de l’IA.

Une gestion des stocks pilotée par l’analyse des données ne ressemble plus à une gestion pilotée par l’habitude. Dans la seconde, les niveaux de stock sont fixés une fois pour toutes et révisés quand une rupture fait mal. Dans la première, ils s’ajustent tout seuls, chaque jour, grâce aux modèles, en fonction de ce que les ventes réelles racontent.

La prévision de la demande s’appuie sur vos ventes réelles
Les niveaux de stock se recalculent seuls, référence par référence
Les délais fournisseurs constatés entrent dans le calcul
Vos équipes gardent la main : le système propose, il ne décide pas

Les usages

Six usages de l’IA sur vos stocks.

Six usages de l’IA couvrent la quasi-totalité de ce que nous mettons en place sur la gestion des stocks d’une PME. Les deux premiers sont ceux qui peuvent vous aider le plus vite ; les suivants supposent davantage de données ou d’équipements. Chacun s’ajoute séparément, dans la fonction qui en a le plus besoin, et chacun sert la même chaîne et les mêmes décisions.

Prévoir
Niveaux
Réapprovisionner
Entrepôt
Fournisseurs
Qualité

Prévoir la demande
Les modèles d’IA apprennent de vos ventes passées, de la saisonnalité et des évènements connus, une promotion ou un salon par exemple. La prévision devient une donnée chiffrée par référence et par période, capable d’identifier les tendances qui montent, au lieu d’une intuition partagée en réunion. Ces prévisions se mettent à jour en temps réel, à chaque vente enregistrée.
Calculer les niveaux de stock
À partir de cette prévision, l’intelligence artificielle calcule le niveau de stock qui minimise à la fois la rupture et l’immobilisation, stock de sécurité compris, sur toute la chaîne. Aucune règle fixe ne sait optimiser ainsi sans dégrader le service. Cette optimisation se mesure dès la première saison, et reste le levier le plus rapide pour améliorer la rentabilité d’un entrepôt.
Déclencher le réapprovisionnement
L’IA fait du réapprovisionnement un calcul, pas un rituel du lundi matin. Les commandes fournisseurs se proposent automatiquement quand les prévisions, le stock disponible et le délai d’approvisionnement se croisent, permettant à l’acheteur de trancher en connaissance de cause. Il valide en deux minutes, grâce à l’IA, ce qu’il reconstruisait en deux heures. L’efficacité du processus d’achat y gagne autant que celle des stocks, et l’IA sait optimiser les deux.
Ranger l’entrepôt
L’IA range aussi l’entrepôt. Emplacement des articles les plus tournants, ordre de préparation des commandes, affectation aux quais, autant d’opérations logistiques qu’elle sait optimiser en continu. Optimiser le rendement logistique d’un entrepôt passe d’abord par là. Dans les grands entrepôts, des robots s’en chargent ; dans une PME, l’optimisation reste logicielle, et elle suffit à gérer les mouvements du jour.
Surveiller les fournisseurs
L’analyse de l’IA porte sur les faits, délais réels contre délais annoncés, taux de service constaté, qualité des lots reçus. L’analyse des tendances fait apparaître un risque d’approvisionnement avant qu’il ne devienne une rupture, donne des arguments pour renégocier et permet d’éviter les ruptures de stock qui viennent de l’amont.
Contrôler la qualité
La vision par ordinateur, elle aussi issue de l’IA, repère les défauts sur un colis en préparation ou une palette qui entre en stock. Les entreprises qui l’utilisent réduisent les erreurs de préparation, ce qui améliore la qualité perçue par leurs clients. Cet usage demande le plus d’équipement et le plus d’informations. L’IA y réduit le moins l’effort humain seule, donc on le met en place en dernier.

La chaîne

Vos stocks sont un maillon de la chaîne d’approvisionnement.

Une gestion des stocks ne se pilote pas toute seule. La gestion des stocks dépend de ce qui arrive en amont, l’approvisionnement, et de ce qui part en aval, les commandes clients. Les meilleurs résultats de l’intelligence artificielle arrivent donc quand l’IA regarde la chaîne entière plutôt que le seul niveau de stock.

En amont, la chaîne d’approvisionnement impose ses délais. Un fournisseur qui livre en trois semaines oblige à décider aujourd’hui ce dont vous aurez besoin dans un mois, exactement le genre de décisions que des prévisions fiables rendent possibles. Sans prévisions, on compense l’incertitude par du stock, et ce stock coûte cher toute l’année.
En aval, la demande dicte le rythme. Les tendances de vente, la saisonnalité, les promotions et les évènements de votre secteur font varier les besoins de la chaîne d’une semaine à l’autre. Une gestion des stocks efficace consiste à faire circuler ces informations vers l’amont assez tôt pour permettre à l’approvisionnement de s’adapter, et l’IA automatise cette circulation, sans intervention humaine.
Entre les deux, l’entrepôt et la logistique font le lien de la chaîne, et l’efficacité logistique se joue là. Emplacements, préparation des commandes, mouvements entre entrepots, ces opérations décident de l’efficacité réelle de la chaîne, bien plus que le niveau de stock affiché dans le système de gestion. Les entreprises qui améliorent leurs processus d’entrepôt gagnent en efficacité avant même de toucher à leurs seuils.
Un conseil sérieux traite donc rarement la gestion des stocks seule. Elle ouvre presque toujours sur la supply chain et sur la prévision des ventes, parce que les données sont les mêmes et que l’effort d’extraction est déjà fait. Les entreprises qui traitent les deux ensemble gagnent une saison entière.

En amont : les délais d’approvisionnement dictent l’anticipation
En aval : les tendances de la demande dictent le rythme
Au milieu : l’entrepôt et la logistique font l’efficacité réelle
Les mêmes données servent aux trois, une seule extraction suffit

Gestionnaire de stock devant un écran de pilotage des approvisionnements, dans un entrepôt

Vos données

Trois ans d’historique, et ça suffit.

Tous les premiers rendez-vous passent par la même interrogation sur la taille de l’entreprise. Confier sa gestion des stocks à l’IA ne réclame pas d’être une grande entreprise. Il faut des données propres sur une durée suffisante pour couvrir vos besoins, et les entreprises en ont presque toujours davantage qu’elles ne le croient.

Trois jeux de données comptent. L’historique des commandes clients, avec les dates et les quantités, forme le socle, la base sur laquelle les algorithmes apprennent vos cycles de vente. Les mouvements de stock de l’année écoulée viennent ensuite, parce qu’ils disent ce qui s’est réellement passé dans l’entrepôt plutôt que ce qui était prévu. Les délais d’approvisionnement constatés ferment le triangle, et ce sont souvent les plus mal tenus.

Ces informations existent déjà dans le système qui fait tourner votre entreprise. Le travail consiste à les extraire, à analyser leur qualité, à corriger les anomalies évidentes et à les rendre exploitables, y compris quand les références sont nombreuses et les nomenclatures complexes. C’est un chantier de quelques jours, pas un projet en soi, et nous le menons pendant l’audit IA, avant de proposer quoi que ce soit.

D’autres sources s’ajoutent quand elles existent, sans être obligatoires. Les données de vos capteurs de température si vous stockez du frais. Les signaux du marché aussi, jusqu’aux réseaux sociaux quand vos produits y sont commentés, réseaux dont l’analyse est aujourd’hui automatisable. Dans le commerce de détail, ces signaux sociaux aident à anticiper et annoncent parfois un pic de demande une semaine avant les ventes, ce qui laisse le temps d’ajuster l’approvisionnement. Les entreprises qui n’ont rien de tout cela commencent par la prévision, qui n’en réclame aucun.

Une capacité de calcul particulière n’est pas nécessaire pour commencer. Les modèles d’IA tournent sur des ressources modestes, et l’ensemble est mis en service en Europe sans difficulté, avec les garanties de sécurité attendues. La question de la souveraineté de vos données de vente se traite au cadrage, comme sur tous nos projets.

Historique des commandes clients : dates et quantités
Mouvements de stock réels, pas les stocks théoriques
Délais fournisseurs constatés, retards compris
Trois ans suffisent, deux permettent déjà de démarrer

Casiers de stockage connectés à motifs lumineux cyan, colis rangés sur les étagères ouvertes

Vos systèmes

L’IA ne remplace aucun de vos logiciels.

La crainte qui bloque le plus de projets est celle du remplacement de tous les outils. Les solutions d’intelligence artificielle se posent au dessus des systèmes existants, elles ne les remplacent pas, et le chantier reste abordable pour une PME.

En pratique, votre logiciel de gestion reste le système de référence. L’IA y lit les ventes, les niveaux de stock et les délais, calcule ses propositions, et les y réécrit. Aucune évolution des habitudes n’est demandée. Les équipes ne changent pas d’outils. Elles voient apparaître un niveau de stock recommandé là où elles saisissaient un seuil à la main, avec la précision annoncée en face. Cette manière d’intégrer l’IA sans rupture est la seule qui tienne en production, et elle fait l’efficacité du dispositif.

Les capteurs et les équipements suivent la même logique. Une entreprise qui possède déjà des lecteurs de codes-barres, des balances connectées ou des capteurs de température peut adapter le dispositif à ce qu’ils mesurent, notamment pour la sécurité de la chaîne du froid, un maillon où l’IA surveille en continu. Celle qui n’en a pas commence sans, et l’ajout se fait plus tard, quand le potentiel de l’automatisation logicielle est épuisé, ce qui prend souvent deux ans.

Ce qui compte est la capacité de ces systèmes à échanger. Un logiciel capable de fournir un export propre et d’accepter une écriture suffit à démarrer, et c’est le cas de la quasi-totalité des solutions du marché, y compris les logiciels de gestion commerciale les plus répandus dans les entreprises françaises. Nous vérifions le fonctionnement de cet échange en une demi journée, avant d’engager quoi que ce soit.

Votre logiciel de gestion reste la référence
Les équipes gardent leurs outils et leurs habitudes
Les capteurs existants s’exploitent, aucun n’est obligatoire
Robots et vision par ordinateur : plus tard, jamais en premier

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 stocks

Ce que votre stock vous coûte vraiment.

Un fondateur, 60 minutes, vos références, vos ruptures, vos surstocks et vos délais réels sur la table. Découvrez où l’IA rend le plus vite chez vous.

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Le calcul

Ce que l’IA calcule à la place de vos tableurs.

Un seuil de réapprovisionnement fixé une fois pour toutes traite de la même façon une référence qui part tous les jours et une référence saisonnière. Un modèle entraîné sur vos données fait la différence, et le tableau ci-dessous montre sur quoi il s’appuie.

Ce qu’on règle à la main	Ce que le modèle utilise	Ce que ça change
Un seuil fixe par référence	La prévision de la demande sur les prochaines semaines	L’optimisation suit la saison au lieu de la subir
Un stock de sécurité au jugé	La variabilité réelle des ventes et des délais de livraison	Moins de rupture pour des stocks plus faibles
Un délai fournisseur théorique	Le délai constaté fournisseur par fournisseur	Les commandes partent au moment qu’il faut
Une révision annuelle des paramètres	Un recalcul quotidien sur les données du jour	La gestion des stocks suit l’évolution du marché en temps réel
Une rotation estimée par famille	La rotation observée référence par référence	Les produits dormants ressortent seuls, et l’optimisation de leur utilisation est arbitrée

Les solutions

Ce qu’on regarde dans une solution du marché.

Beaucoup d’éditeurs annoncent de l’intelligence artificielle dans leur logiciel de gestion. Certaines solutions d’IA tiennent la promesse, d’autres appellent ainsi une règle de calcul écrite il y a dix ans. Trois questions suffisent à trancher en une heure, avant toute décision d’achat, et nous les posons systématiquement avant de recommander un outil.

Sur quelles données ?
Un modèle qui n’utilise pas vos historiques de vente comme base ne fait pas de prévision, il applique une moyenne, ce qui n’a rien à voir avec de l’IA. La première question porte donc sur la base de calcul, sur le nombre de mois d’historiques que la solution exploite, et sur sa capacité à tenir compte des délais fournisseurs et des ruptures passées.
Avec quelle précision ?
Une prévision sans indication de précision ne vaut rien, puisque personne ne sait s’il faut la suivre. Les outils d’IA fiables affichent leur marge d’erreur par référence et laissent l’équipe ajuster. Cette précision permet d’accorder sa confiance progressivement, et de mesurer l’amélioration mois après mois.
Pour quelle intégration ?
Une solution qui ne se branche pas sur vos systèmes crée un outil de plus à tenir. L’utilisation quotidienne doit se faire là où vos équipes travaillent déjà. Nous vérifions ce point d’intégration à vos systèmes avant tout le reste, parce qu’il décide de l’adoption réelle.

Par où commencer

Quatre étapes, dans cet ordre.

La transformation d’une gestion des stocks par l’intelligence artificielle suit toujours le même chemin, quelle que soit la taille des entreprises. Aucune de ces étapes n’est technique. Ce sont des décisions d’organisation et de processus, prises avec vos équipes, et les entreprises qui les sautent perdent un an.

Extraire les données
Sortir l’historique de votre logiciel de gestion et analyser ce qu’il vaut reste la seule tâche préalable. Cette analyse aide à y voir clair et révèle presque toujours des différences d’inventaire que personne n’avait vues, un bénéfice en soi.
Prévoir sur un périmètre
Une famille de produits, une saison, un périmètre de stocks limité, une comparaison entre la prévision du modèle et celle de votre responsable achats. Rien d’autre ne mesure honnêtement l’apport de l’IA à la gestion des stocks avant d’engager quoi que ce soit.
Brancher les niveaux
Une fois la prévision jugée assez fiable pour améliorer vos seuils, les niveaux de stock se calculent automatiquement, en temps réel, et remontent dans vos processus habituels, sans changer vos processus de réapprovisionnement ni vos processus d’achat du jour au lendemain.
Étendre référence par référence
Les autres familles de produits, l’entrepôt, les fournisseurs viennent ensuite, chacune avec sa fonction. Étendre trop vite, sans automatiser les contrôles, est la première cause d’échec des projets d’IA sur la gestion des stocks.

Ce que ça change

Ce que l’IA permet de réduire.

Les effets se mesurent sur des indicateurs que votre entreprise produit déjà. Aucun tableau à construire, il suffit de relever le niveau avant l’IA, puis après, sur le même périmètre de produits.

Le taux de rupture tombe en premier, parce que la prévision cesse d’être uniforme. Les références à forte rotation sont analysées de près, en temps réel, et le meilleur suivi va là où il rend le plus, les autres moins. Vient la valeur du stock immobilisé, qui baisse alors même que la disponibilité progresse, signe que l’optimisation fonctionne. Ce résultat surprend le plus les dirigeants, parce qu’ils ont toujours arbitré entre les deux. L’IA change ici la nature des décisions.

Le troisième effet porte sur les coûts de stockage : moins de coûts de surface occupée, moins de produits démarqués en fin de saison, des coûts de transport en baisse, moins de destruction sur les produits datés, et une meilleure utilisation de vos surfaces. Grâce à l’IA, la réduction se mesure en euros dès le premier exercice, et cette réduction des coûts se cumule avec les gains de la maintenance prédictive quand les équipements sont suivis.

Le dernier effet ne se chiffre pas. Il porte sur le temps des équipes. Un gestionnaire de stocks qui ne passe plus ses matinées à reconstruire un tableau de suivi peut traiter les cas particuliers, appeler les fournisseurs en retard, gérer les approvisionnements sensibles et préparer la saison suivante. Ce travail a plus de valeur, permettant de traiter ce qui compte vraiment, et personne n’a été remplacé pour l’obtenir.

Ces résultats ne tombent pas le premier mois. Comptez une saison complète pour juger les prévisions de l’IA, parce qu’il faut lui laisser rencontrer un pic et un creux. Avant ce délai, aucune conclusion sérieuse sur l’apport réel de l’intelligence artificielle à votre gestion des stocks n’est possible.

Taux de rupture : le premier indicateur à bouger
Valeur du stock immobilisé : elle baisse pendant que le service monte
Coûts de stockage : moins de surface, moins de démarque
Temps des équipes : rendu aux cas qui le méritent

Manutentionnaire en gilet mint chargeant des cartons dans un conteneur jaune avec un transpalette

Au quotidien

Une gestion des stocks qui se pilote à la journée.

Le dernier effet de l’intelligence artificielle sur les stocks est aussi le plus durable, et le moins spectaculaire. Le réapprovisionnement cesse d’être un exercice mensuel pour devenir une décision quotidienne, prise sur des données à jour.

Dans une entreprise qui gère ses stocks à la main, les paramètres de gestion sont révisés une fois par an et tiennent jusqu’au premier imprévu. Avec des modèles d’IA qui tournent chaque nuit, la demande, la rotation et les risques d’approvisionnement sont réévalués tous les jours par ces modèles, et les alertes de rupture remontent en temps réel. La décision se prend sur ce qui est vrai le matin même, pas sur ce qui l’était l’an passé.

Cette visibilité change le travail des équipes, du magasinier au responsable achats, à qui l’IA rend du temps et de l’information. Un gestionnaire voit venir une rupture dix jours plus tôt au lieu de la constater, ce qui laisse le temps d’adapter le plan, d’avancer une commande, de changer de fournisseur ou de prévenir le client. Les erreurs de gestion coûtent moins cher quand on les voit tôt, et la satisfaction des clients suit mécaniquement.

L’entreprise y gagne aussi en sobriété. Moins de transport en urgence entre entrepôts, moins de kilomètres de logistique inutile, une chaîne plus courte, moins de stocks dormants, moins de rebuts, une meilleure utilisation des surfaces. La performance environnementale d’une entreprise découle ici de la réduction des gaspillages, et non d’un argument de communication. Ces critères permettent d’ailleurs de répondre aux exigences d’achat de nouveaux clients, notamment sur les marchés publics.

Le réapprovisionnement devient quotidien, pas mensuel
Les ruptures se voient dix jours avant, pas le jour même
Moins de transport en urgence, moins de stocks dormants
La sobriété suit la réduction des gaspillages

Romain Leguilcher, Business Angel chez Korbyx — **Romain Leguilcher,** Business Angel chez Korbyx

FAQ

Questions fréquentes sur l’IA et la gestion des stocks.

Faut-il être une grande entreprise ?

Non. Le seuil tient au nombre de références et à la régularité des ventes, pas à la taille. Les entreprises de dix salariés qui gèrent du stock sont concernées au même titre que les entreprises de deux cents. Une entreprise qui gère deux cents références avec trois ans d’historique tire un bénéfice mesurable de la prévision de la demande, là où une très grande entreprise aura plus à gagner en valeur absolue.

Faut-il changer de logiciel de gestion ?

Non dans la plupart des cas. L’IA lit vos données et écrit ses propositions dans les outils existants. Le sujet ne se pose que si votre logiciel de gestion est fermé, c’est-à-dire s’il ne permet ni d’extraire l’historique ni d’écrire un niveau de stock calculé ailleurs.

Le machine learning est-il vraiment nécessaire ?

Pour la prévision, oui. Le machine learning distingue une moyenne mobile de modèles capables d’identifier une saisonnalité, un effet promotionnel et une tendance en même temps. Pour les autres usages, des règles bien écrites suffisent parfois à optimiser l’essentiel, et nous le disons quand c’est le cas.

Combien de temps avant les premiers résultats ?

Deux à trois mois pour une première prévision fiable sur un périmètre limité, dont l’essentiel est consacré à la préparation des données. Les effets sur les niveaux de stock se mesurent ensuite sur une saison complète, et c’est à ce moment que l’amélioration devient chiffrable.

Nos données de vente sortent-elles de l’entreprise ?

Les traitements se font en Europe, sur une infrastructure dont vous connaissez le nom. Les données d’une gestion des stocks sont stratégiques : volumes, clients, prix d’achat. L’engagement de non réutilisation figure au contrat, comme le prévoit la conformité de l’IA.

Et si la prévision se trompe ?

Elle se trompera, comme toute prévision. Ce qui compte est qu’elle se trompe moins souvent et moins fort que la méthode actuelle, et qu’elle affiche son niveau de certitude. Un gestionnaire garde toujours la possibilité d’ajuster une prévision, et ses corrections servent au modèle suivant.

Que deviennent les références sans historique ?

Une nouvelle référence n’a pas de passé, et les modèles la rattachent aux produits qui lui ressemblent le temps que ses propres ventes s’accumulent. Dans ce cas seul, l’avis d’un expert de votre secteur reste indispensable, et il le reste plusieurs mois.

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

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Ce que l’IA calcule à la place de vos tableurs.

Ce qu’on regarde dans une solution du marché.

Sur quelles données ?

Avec quelle précision ?

Pour quelle intégration ?

Quatre étapes, dans cet ordre.

Extraire les données

Prévoir sur un périmètre

Brancher les niveaux

Étendre référence par référence

Ce que l’IA permet de réduire.

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Questions fréquentes sur l’IA et la gestion des stocks.

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