/cas d’usage
Prévision de la demande par l’IA
Une fourchette chiffrée pour chaque produit, chaque site et chaque période à venir.
La prévision de la demande par l’IA chiffre à l’avance vos ventes par article, vos commandes par client, la fréquentation d’un magasin ou la charge d’une équipe. Un modèle d’apprentissage automatique (Machine Learning) la calcule sur votre historique et votre calendrier commercial. En 2024, l’analyse prédictive intervenait dans 24 % des projets issus des 700 missions IA de Bpifrance auprès de PME.
/usages
Une prévision de la demande au niveau où se prend chaque décision.
Une commande fournisseur, un stock de sécurité ou un planning s’engagent avant que la demande soit connue ; le modèle prévoit la quantité qui fonde cet engagement. Dans le commerce, Monoprix a annoncé en 2021 un gain de 10 points sur la prévision des ventes de ses promotions, indicateur non précisé.
Apprentissage automatique (Machine Learning)Tournées et planningsAllocation de ressources
- Ventes et commandes Prévoit les ventes de chaque article dans chaque magasin, ou les commandes de chaque client, saisons et promotions comprises.
- Approvisionnements Calcule les quantités à commander et des seuils de stock ajustés à la demande prévue et au délai de chaque fournisseur.
- Charge de travail Anticipe l’activité d’un entrepôt, d’un atelier ou d’un centre d’appels, pour dimensionner les équipes et l’intérim.
- Fréquentation Estime les entrées d’un magasin, d’un équipement ou d’un établissement par créneau, pour régler horaires et effectifs.
/fonctionnement
Un modèle qui apprend vos séries passées et mesure son incertitude.
La demande se décompose en tendance, saisons, effets de calendrier et événements ponctuels : promotion, pont, vague de chaleur. Le modèle, fait d’arbres de décision combinés (gradient boosting) ou d’un réseau de neurones, apprend ces effets sur toutes vos séries à la fois. Une référence récente emprunte ainsi le comportement des produits qui lui ressemblent.
Science des donnéesApprentissage profond (Deep Learning)
- HistoriqueLes ventes passées, par produit, par site et par jour, forment les séries d’apprentissage.
- Facteurs explicatifsPrix, promotions, jours fériés, vacances et météo expliquent les écarts de chaque série.
- FourchetteChaque période reçoit une valeur centrale et un intervalle, plus large aux horizons lointains.
- DécisionL’acheteur ou le planificateur retient le chiffre, le corrige s’il sait ce que le modèle ignore, puis commande.
/prérequis
Des historiques cohérents, des ruptures repérées et un responsable désigné.
Une saison ne se distingue d’un accident qu’avec plusieurs années de ventes. Une vente perdue faute de stock n’apparaît nulle part : sans repérage des ruptures, le modèle apprend une demande inférieure à la réalité.
- Un historique unique Les mêmes ventes, commandes et stocks dans votre progiciel de gestion (ERP), votre caisse et vos tableaux de bord.
- Un calendrier commercial daté Promotions, changements de prix, lancements et arrêts de références, reliés aux produits.
- Un arbitre de la prévision Une personne qui confronte le modèle aux informations de vos commerciaux, saisies dans un même format.
Fin 2024, 43 % des PME et ETI pilotaient sans analyser leurs données.
/sur le terrain
Un premier périmètre étroit et des gains attendus sur toute la chaîne.
Le premier périmètre retient souvent une poignée de produits ou de clients déterminants. Chaque prévision y paraît avec ses motifs : saison, promotion, hausse de prix. Le modèle gagne ensuite les approvisionnements.
L’incertitude grandit avec l’horizon, les produits nouveaux, le nombre de références et les changements d’habitude des clients. Regrouper des commandes en lots reste une décision d’organisation, que le modèle facilite sans la prendre.
- Des plans révisés à chaque période par un recalcul dès l’arrivée des dernières ventes
- Une relance commerciale ciblée grâce aux alertes sur les clients dont les commandes s’écartent de l’habitude
- Une coordination resserrée par une prévision commune au commerce, à la logistique et à la production
/cadre
Des obligations qui tiennent à ce que vos prévisions décident.
Le RGPD s’applique dès que le modèle traite des données personnelles de clients ou de salariés. Nous calculons la charge sur des volumes d’activité, par équipe, sans indicateur individuel.
Conseil d’État, décision n° 492830 du 23 décembre 2025 (nouvel onglet)Veille réglementaire
- Maîtrise de l’IA Incombe depuis le 2 février 2025 aux utilisateurs professionnels d’IA : des mesures qui la développent chez vos acheteurs et planificateurs, sans niveau garanti par personne (article 4, modifié par l’omnibus IA).
- Indicateurs individuels Se limitent au nécessaire : selon le Conseil d’État, Amazon France Logistique a manqué à la minimisation en conservant 31 jours tous les indicateurs de ses préparateurs.
- Invendus non alimentaires Ne s’éliminent plus quand ils sont neufs : producteurs et distributeurs doivent les réemployer, notamment par le don, les réutiliser ou les recycler (loi AGEC).
/méthode
Une prévision de la demande comparée à votre méthode actuelle.
De la mesure au suivi, chaque étape reste entre les mêmes mains ; le modèle s’exécute chez vous ou sur des serveurs en France.
Mise en production des modèles (MLOps)Supervision des modèlesIA hébergée chez vous
- MESURE Votre prévision actuelle se confronte aux ventes des derniers mois, par produit et par horizon. Son écart devient la référence à battre.
- MAILLE ET HORIZON Chaque décision a son horizon et son niveau de détail, arrêtés avec vos équipes : la semaine et le magasin pour le réassort, le trimestre et la famille pour les achats.
- ÉPREUVE Le modèle s’entraîne sur une partie de l’historique, puis se mesure à cette référence sur les périodes suivantes, qu’il n’a pas vues.
- SUIVI Les prévisions arrivent dans votre ERP ou votre outil de planification ; l’apprentissage est relancé dès que l’écart au réel dérive.
/dans votre secteur
Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.
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Prévoit le nombre de repas des cantines, la fréquentation des équipements ou des recettes comme les droits de mutation, pour ajuster commandes, équipes et budget.
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Anticipe les commandes par référence et par client à partir de l’historique et des prévisions des donneurs d’ordre, pour caler les achats de matière, le stock de produits finis et la charge des équipes.
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Anticipe le carnet de commandes des prochains trimestres à partir de l’historique des affaires et des logements autorisés que publie le SDES dans la zone, pour ajuster embauches, intérim et achats.
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Prévoit les ventes par article et par magasin, promotions et saisons comprises, pour caler la commande de frais, le réassort et les effectifs, et réduire à la fois les ruptures et les invendus.
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Anticipe les volumes à préparer, à expédier ou à enlever, par jour, par client et par site, pour caler les effectifs du quai, le recours à l’intérim, les camions à réserver et les stocks à recompléter.
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Anticipe les entrées, les sorties et le taux d’occupation des semaines à venir, ou le volume d’heures à domicile, pour ajuster les admissions, les équipes et les commandes de la cuisine.
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Anticipe, client par client et qualification par qualification, les besoins en intérimaires des semaines à venir, pour constituer le vivier de candidats avant que la commande n’arrive à l’agence.
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Anticipe le rendement des parcelles, les apports de grains à chaque silo pendant la moisson et les besoins en semences, engrais et produits, pour caler stockage, transport, achats et revente.
/à savoir
Les questions posées avant un projet de prévision de la demande.
Diagnostic Data IAConseilcontactez-nous
Quelle différence entre prévision statistique et prévision par IA ?
Une méthode statistique classique, comme le lissage exponentiel, prolonge chaque série à partir de son seul passé. Un modèle d’apprentissage automatique y ajoute les facteurs qui font varier la demande, des promotions à la météo. Il gagne surtout sur les références souvent promues ou à l’historique court ; nous comparons les deux méthodes sur vos ventes.
Combien coûte un projet de prévision de la demande ?
Le coût tient d’abord à l’état de vos historiques : dans nos projets, leur remise en ordre devient souvent un chantier à part. S’y ajoutent le nombre de séries à prévoir et le branchement sur votre ERP. En 2024, 55 % des projets d’IA que Bpifrance a priorisés avec des PME étaient chiffrés sous 50 000 €, hors exploitation.
Prévision de la demande et RGPD : que faut-il vérifier ?
Une prévision par produit, par site et par jour repose sur des volumes et ne vise personne. Descendre au client, par une carte de fidélité ou un compte en ligne, fait entrer des données personnelles dans le modèle. Nous les agrégeons alors avant l’apprentissage quand la décision le permet ; la personne chargée du RGPD chez vous valide le traitement.
Logiciel du marché ou modèle sur mesure pour prévoir ses ventes ?
En 2025, selon l’Insee, 80 % des entreprises qui utilisent l’IA l’acquièrent sous forme de logiciels du marché prêts à l’emploi. Le module de prévision de votre progiciel suffit souvent quand la demande suit ses saisons. Le sur mesure se justifie quand elle dépend de facteurs propres à votre activité ; nous examinons d’abord l’offre de vos éditeurs.
/sources
Sources
- Bpifrance (Direction Conseil), livre blanc « L’intelligence artificielle, une révolution technologique pour les PME » (avril 2025), 2024 (nouvel onglet)
- Républik Retail, « Data et IA font gagner 10 points à Monoprix sur les prévisions de ses ventes promotionnelles » (27 avril 2021), 2021 (nouvel onglet)
- Bpifrance Le Lab, « L’IA dans les PME et ETI françaises : une révolution tranquille » (communiqué du 4 juin 2025 ; 1 209 dirigeants interrogés d’octobre à décembre 2024), 2024 (nouvel onglet)
- Commission européenne, Shaping Europe’s digital future, page « AI Act », 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk, règlement (UE) 2024/1689, article 4, 2026 (nouvel onglet)
- Conseil d’État, décision n° 492830 du 23 décembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- CMS Francis Lefebvre Avocats, « Loi anti-gaspillage » (23 mai 2023), 2023 (nouvel onglet)
- Insee Première n° 2120, « Les TIC dans les entreprises en 2025 » (21 juillet 2026), 2025 (nouvel onglet)
/cas proches
- Classement de documents Trie, étiquette et range les documents entrants pour accélérer leur traitement et fiabiliser leur archivage.
- Maintenance prédictive Repère dans les données des capteurs les signes avant-coureurs d’une panne, pour intervenir avant l’arrêt.
- Détection d’anomalies et de fraudes Signale les transactions, déclarations ou mesures atypiques, pour qu’un expert les examine en priorité.
- Priorisation des dossiers Classe dossiers, demandes ou prospects selon leur urgence ou leur probabilité d’aboutir, pour mieux répartir le travail.
- Anticipation des départs Repère les clients, abonnés ou adhérents susceptibles de partir, pour agir avant qu’ils ne le fassent.
- Segmentation Regroupe clients, produits ou sites aux comportements proches, pour adapter les offres et les actions à chacun.
/contact
Travaillons ensemble
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