L’IA au service du forecasting en supply chain
La prévision est un levier clé de performance pour les chaînes d’approvisionnement : elle permet d’anticiper la demande, d’optimiser les stocks et de sécuriser la production. Alors que les approches traditionnelles montrent leurs limites face à la complexité croissante des marchés, l’intelligence artificielle apporte des réponses nouvelles.
Nous allons voir en quoi ces technologies transforment en profondeur les pratiques de forecasting, en améliorant la précision des modèles, leur adaptabilité et leur capacité à intégrer l’incertitude.
8 avril 2025
Lecture: 5 min
L’évolution des méthodes et des outils de prévision
Anticiper la demande, ajuster les niveaux de production, optimiser les stocks : la prévision constitue un pilier central de la gestion des chaînes d’approvisionnement. Elle repose sur l’analyse des données historiques, la modélisation des tendances et la planification des processus afin de réduire les incertitudes et d’améliorer la prise de décision au sein de l’entreprise.
Longtemps fondée sur des méthodes empiriques et l’expérience des planificateurs et commerciaux, la prévision s’est progressivement appuyée sur des modèles statistiques et mathématiques.
L’émergence des ERP (Enterprise Resource Planning) et des systèmes de gestion de la demande a marqué une première révolution en permettant aux entreprises d’automatiser leurs processus de planification. Toutefois, ces solutions restaient limitées dans leur capacité à traiter des ensembles massifs de données (data) et à s’adapter en temps réel aux évolutions du marché. C’est dans ce contexte que l’intelligence artificielle, grâce aux algorithmes de machine learning et de deep learning (apprentissage profond), est venue transformer en profondeur les approches traditionnelles du forecasting, offrant ainsi des solutions plus performantes pour les entreprises.
L’intelligence artificielle : un tournant décisif pour la prévision
L’introduction des technologies d’intelligence artificielle marque une rupture dans la capacité d’analyse et d’anticipation des entreprises. Contrairement aux modèles statistiques classiques, les algorithmes machine learning identifient des schémas complexes au sein d’ensembles de données hétérogènes, s’adaptant dynamiquement aux évolutions du marché et optimisant le processus de modélisation.
Les modèles de machine learning et de deep learning, en exploitant des volumes massifs de données et d’informations – historiques de ventes, tendances macroéconomiques, conditions météorologiques, signaux issus des réseaux sociaux – génèrent des prédictions (prévisions) plus précises et réactives. Ces outils d’intelligence artificielle permettent non seulement d’améliorer la fiabilité des prévisions, mais aussi d’effectuer une analyse approfondie des clients et de repérer des corrélations insoupçonnées qui échappent aux méthodes traditionnelles.
Des solutions comme BEVOLTA, Blue Yonder, O9 Solutions ou encore Kinaxis, développent des logiciels adaptés aux spécificités de la supply chain. Ces systèmes technologiques ne se contentent plus de projeter des tendances : elles intègrent des capacités d’auto-apprentissage (learning) permettant d’ajuster continuellement leurs prévisions en fonction des fluctuations du marché, offrant ainsi de nombreux avantages aux entreprises.
De plus, selon les prévisions de Gartner, d’ici 2027, plus de 50 % des modèles d’IA générative (qui produisent des résultats créatifs ou adaptatifs) utilisés par les entreprises seront spécifiques à un secteur ou à une unité opérationnelle, contre environ 1 % en 2023. Cette spécialisation dans l’analyse des données permet une meilleure adaptation des modèles aux particularités de chaque chaîne d’approvisionnement, augmentant ainsi la précision des prévisions et optimisant les processus d’approvisionnement et de vente.
Défis et opportunités de l’IA dans le forecasting
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus de prévision soulève plusieurs défis. La qualité et la disponibilité des données constituent des enjeux majeurs, car la performance des modèles repose sur des ensembles d’informations cohérents et bien structurés. L’interprétabilité des prédictions reste également une préoccupation : les systèmes basés sur le deep learning peuvent produire des résultats difficilement explicables, rendant leur adoption plus complexe pour les décideurs des entreprises.
Un autre défi réside dans l’équilibre entre automatisation et intervention humaine. Si l’IA permet de rationaliser et d’accélérer le traitement des données, la supervision des experts demeure essentielle pour valider les prédictions et corriger les éventuels biais des algorithmes d’apprentissage automatique. De plus, la dépendance accrue aux solutions automatisées pose la question de la cybersécurité et de la résilience des chaînes d’approvisionnement face aux interruptions technologiques.
Malgré ces obstacles, les bénéfices de l’IA appliquée à la prévision sont considérables. L’amélioration de la précision des modèles prédictifs permet de limiter les surstocks et les ruptures, d’optimiser les ressources de production et de fluidifier les flux logistiques. En réduisant les incertitudes grâce à l’analyse avancée des données et en automatisant certaines tâches analytiques, elle libère du temps pour les équipes, qui peuvent se concentrer sur des décisions stratégiques à plus forte valeur ajoutée pour le client. Enfin, en s’adaptant en temps réel aux fluctuations du marché, ces solutions renforcent la résilience des supply chains et leur capacité à répondre aux imprévus avec agilité.
En outre, l’utilisation de l’IA pour la segmentation avancée des clients permet de mieux comprendre les comportements d’achat et d’ajuster les prévisions en conséquence. Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), ces solutions exploitent des données clients vastes et variées pour une segmentation précise.
Cas d’étude BEVOLTA
Pour illustrer concrètement l’impact de l’intelligence artificielle sur la prévision dans les chaînes d’approvisionnement, nous avons interrogé BEVOLTA, une entreprise spécialisée dans les solutions d’IA appliquées à la supply chain :
« Au fur et à mesure que les volumes augmentent et que les gammes produits s’élargissent, nos clients rencontrent de plus en plus de difficultés à piloter la demande avec précision. C’est souvent à ce moment-là qu’ils décident de passer à l’étape suivante : intégrer l’intelligence artificielle dans leur processus de prévision. Et c’est là que nous intervenons. »
Dans la majorité des cas, ces entreprises disposent déjà d’un système de planification bien structuré, basé sur les historiques de ventes et l’expertise des équipes. Mais l’instabilité croissante des marchés – influencée par les conditions climatiques, les tendances consommateurs ou encore le contexte géopolitique – rend les prévisions beaucoup plus complexes et chronophages.
La démarche proposée commence par une phase de cadrage avec les équipes supply chain et IT : définition des périmètres cibles (gammes, zones géographiques, fréquences), intégration des données existantes (ventes, stocks, cycles de vie produit…), et identification des variables explicatives les plus pertinentes en fonction du secteur du client.
Ces données alimentent ensuite notre moteur de prévision. Après plusieurs semaines d’entraînement, de tests et de calibrage des modèles, le client peut accéder à trois niveaux de prévisions probabilistes, intégrés directement dans ses outils de planification, de simulation et de décision utilisés au quotidien.
“L’IA nous permet de structurer et d’aligner le processus de prévision, en apportant plus de rigueur, de cohérence et de réactivité. L’automatisation libère du temps pour l’analyse, la coordination interservices et la construction de scénarios plus pertinents.”
En résumé
L’intégration de l’intelligence artificielle dans le forecasting supply chain ne représente pas une simple évolution technologique, mais bien une transformation stratégique. Elle ne remplace pas les experts : elle les augmente, en rendant les données plus intelligibles, les scénarios plus robustes, et les décisions plus rapides. Dans un environnement où l’incertitude est devenue la norme, l’IA offre aux entreprises un levier essentiel de résilience, d’agilité et de performance durable.
Aller plus loin :
- Formez-vous avec la méthode Demand Driven : Participez à la formation DDPP – Demand Driven Planner Professional, une certification reconnue qui forme les professionnels à la méthode Demand Driven, illustrée par les outils développés par BEVOLTA.
- Posez les bases solides de votre planification : Vous débutez dans le domaine de la prévision ? La formation CPF – Certified Professional Forecaster vous apportera toutes les bases méthodologiques pour structurer efficacement vos processus de prévision et de planification.
- Étude de cas client à découvrir : Plongez dans un exemple concret : BEVOLTA met à disposition une étude détaillée d’un projet client, illustrant comment les équipes ont collaboré pour intégrer l’IA et fiabiliser les prévisions, tout en gagnant en agilité.
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