Qu’est-ce-que la prévision de la demande basée sur l'IA ? Cas d'usage

Imaginez pouvoir anticiper quels produits stocker, comment éviter les ruptures d'approvisionnement et définir le prix idéal pour vos produits. Les méthodes traditionnelles de prévision de la demande s'appuient sur l'historique des ventes et les tendances passées, mais elles ratent souvent la cible face à des variables imprévisibles comme les tendances sur les réseaux sociaux, les catastrophes naturelles ou les changements de sentiment des consommateurs.

Mais les temps changent. Au premier trimestre 2025, 98 % des entreprises déclarent intégrer l'IA dans leurs chaînes d'approvisionnement pour optimiser les stocks et améliorer les prévisions (en anglais). Les outils IA révolutionnent le processus de prévision de la demande. Ils agrègent et analysent instantanément les facteurs internes et externes pour éclairer la prise de décision stratégique dans le commerce électronique.

Dites adieu aux stocks excédentaires et aux inefficacités, et bonjour à une gestion de la chaîne d'approvisionnement rationalisée et à des clients plus satisfaits. Voici comment l'IA peut transformer la planification de la demande en jeu d'enfant.

Qu'est-ce que la prévision de la demande basée sur l'IA ?

En e-commerce, la prévision de la demande basée sur l'IA prédit la demande future et les tendances de ventes en combinant vos données historiques avec des signaux externes en temps réel. Elle utilise un ensemble de données, notamment :

• Données de vente. Informations sur votre production totale, incluant les ventes totales, les ventes trimestrielles moyennes et les taux de rotation pour chaque produit.
• Habitudes d'achat des consommateurs. Aperçus des comportements clients, incluant les préférences produits, la fréquence d'achat et le timing des transactions.
• Dynamiques du marché. Facteurs comme l'offre et la demande, la réglementation et la concurrence qui varient selon les secteurs et peuvent influencer les résultats de prévision.

La prévision de la demande offre des insights précieux pour la planification stratégique en gestion des stocks, production et dotation en personnel. L'objectif est de maximiser le temps de préparation face à la demande, optimiser les ressources, éviter le surstockage ou les ruptures, et assurer une tarification concurrentielle pour protéger les marges bénéficiaires. Mais le processus s'accélère avec l'IA.

Comment la prévision de la demande basée sur l'IA diffère des modèles traditionnels

La prévision de la demande basée sur l'IA se distingue des méthodes traditionnelles dans plusieurs domaines :

Sources de données

Les modèles traditionnels utilisent les données historiques de ventes et de saisonnalité. Les modèles alimentés par l'IA combinent les données internes avec des signaux externes en direct, comme le sentiment des réseaux sociaux, la météo régionale et l'analyse des prix concurrents.

Par exemple, avec la prévision de la demande basée sur l'IA, vous pouvez capturer un pic de ventes généré par TikTok ou une hausse liée aux intempéries avant qu'ils n'apparaissent dans votre grand livre.

Mises à jour

Les modèles d'IA apprennent continuellement et se réentraînent à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Les modèles traditionnels sont statiques et ne se mettent à jour que lorsque vous les programmez (hebdomadaire, mensuel, trimestriel). Avec l'IA, vous pouvez améliorer la précision des prévisions même si les conditions macroéconomiques changent du jour au lendemain.

Précision

Les modèles traditionnels se concentrent davantage sur la demande au niveau des catégories et hebdomadaire pour créer des tampons de stock de sécurité. Les modèles d'IA considèrent les prévisions par SKU, magasin et quotidiennes. Par exemple, l'Inventory Ledger de Target effectue des milliards de prédictions chaque semaine sur la disponibilité des produits, selon Business Insider (en anglais).

Sources de données pour la prévision de la demande

Le succès de tout modèle d'IA dépend des données que vous lui fournissez. Voici quelques sources courantes liées à la planification de la demande.

Internes :

• Logs des points de vente et commandes e-commerce
• Stocks disponibles et délais d'approvisionnement ERP
• Données des partenaires 3PL
• Calendriers promotionnels et historique des prix
• Cohortes CRM/valeur vie client

Externes :

• APIs météo locales (température, précipitations)
• Tendances du sentiment sur les réseaux sociaux (TikTok, Instagram)
• Indicateurs macroéconomiques (IPC, confiance des consommateurs)

Défis de la prévision de la demande

Les méthodes de prévision traditionnelles (collecte manuelle de données ou dépendance aux tendances historiques du marché) ont fait leurs preuves par le passé. Dans le paysage e-commerce actuel en constante évolution, elles perdent rapidement de leur pertinence. Tenter de prédire la demande avec des méthodes traditionnelles peut entraîner les défis suivants :

Inefficacité

Un inconvénient majeur des modèles traditionnels de prévision de la demande réside dans les inefficacités inhérentes à la collecte et à l'analyse manuelles des données. Accumuler des métriques d'une année sur l'autre et extraire des informations précieuses pour anticiper la demande représente un défi de taille. Cela nécessite un effort considérable pour compiler des données en temps réel provenant de sources comme les réseaux sociaux, le trafic web et les ventes, particulièrement pour les petites entreprises aux équipes et ressources limitées.

Par exemple, prédire le futur comportement des consommateurs et les changements du marché dans votre entreprise peut nécessiter une analyse quotidienne de l'engagement sur les réseaux sociaux, des styles tendance et des données de vente pour identifier des modèles exploitables. Y parvenir pourrait exiger une communication et une synergie interdépartementales solides, difficiles à établir et maintenir.

Résultats de prévision linéaires

Les anciens modèles de prévision tendent à s'appuyer sur la régression linéaire, prédire une variable (comme la demande) basée sur le résultat d'une autre (comme les ventes historiques dans le temps). Bien qu'utile isolément, cette approche néglige les facteurs externes comme les fluctuations saisonnières de la demande ou les problèmes imprévus de chaîne d'approvisionnement. Aujourd'hui, une prévision précise de la demande nécessite de considérer plusieurs variables simultanément, car la demande suit rarement un schéma simple de cause à effet.

Points de données isolés

Les points de données isolés, aussi appelés silos de données, constituent un inconvénient majeur des méthodes de prévision traditionnelles. Les domaines d'activité, comme le marketing et les ventes, ont souvent des métriques séparées, conduisant à des conclusions qui ne s'appliquent qu'à un seul département. Des prévisions précises sont difficiles à obtenir sans une vision holistique des opérations de la chaîne d'approvisionnement, des données clients, des tendances de vente et des efforts marketing à travers votre organisation. Collecter manuellement les points de données de chaque département pour identifier des modèles est chronophage et difficile à reproduire de manière cohérente.

Dépendance aux données historiques

Pendant des décennies, les entreprises ont utilisé les données historiques de vente pour prédire la demande future de produits ou services. Cependant, se fier uniquement aux données de vente passées peut produire des prévisions inexactes car cela néglige l'évolution des préférences des consommateurs. Il y a aussi des facteurs externes en temps réel comme les tendances des réseaux sociaux et les catastrophes naturelles, qui peuvent rapidement et drastiquement affecter la demande client et perturber la logistique de la chaîne d'approvisionnement.

IA et prévision de la demande

L'intelligence artificielle transforme les opérations commerciales, y compris la prévision de la demande. Grâce à la technologie du machine learning, l'IA exploite des données comme les ventes actuelles, les prix de la concurrence, les niveaux de stocks et les tendances du secteur pour identifier des patterns de demande en temps réel. Ces insights peuvent éclairer vos efforts de planification stratégique comme l'augmentation du stock de produits spécifiques et le lancement de campagnes marketing ciblées.

Un autre avantage de la prévision de la demande basée sur l'IA est sa capacité d'apprentissage adaptatif, ce qui signifie qu'elle peut continuellement améliorer sa précision au fil du temps. Plus vous utilisez des modèles d'analyse alimentés par l'IA pour prévoir la demande, meilleurs ils deviennent pour identifier les points faibles précis et les améliorations possibles.

Prenons l'exemple d'une entreprise de vêtements de ski. L'IA peut analyser les données de ventes historiques, les prévisions météo, les tendances sur les réseaux sociaux et les évolutions des ventes en temps réel pour prédire la demande de produits pour la saison d'hiver à venir. Au fur et à mesure que la saison progresse, l'IA apprend comment ces facteurs impactent le comportement des consommateurs et la logistique de la chaîne d'approvisionnement, optimisant ainsi les préparatifs pour la prochaine haute saison.

Intégrer l'humain dans l'équation

L'IA est un outil utile, mais elle n'est pas parfaite. Plus de 40 % des entreprises interrogées déclarent gérer des risques liés à l'inexactitude des résultats de l'I (en anglais). C'est pourquoi MIT Sloan recommande un cadre humain-IA pour accepter ou ajuster une prévision d'IA (également en anglais).

Voici un framework à suivre basé sur cette recherche :

• Si votre produit a une demande stable et des années de ventes, faites confiance au modèle. Un algorithme peut gérer les prévisions de base avec peu d'erreurs.
• Pour les articles nouveaux ou à cycle de vie court, comme les lancements de produits ou les collaborations avec peu de données, complétez la prévision avec l'expertise humaine.
• Si des influences externes (comme la fermeture de ports ou des changements réglementaires) ne sont pas encore dans les données, remplacez la prévision.

Cas d'usage de la prévision de la demande basée sur l'IA dans le e-commerce

Que vous dirigiez une grande marque de vêtements de sport ou une petite bijouterie, voici trois façons pratiques d'utiliser la prévision de la demande basée sur l'IA à votre avantage :

Améliorer l'efficacité opérationnelle

L'efficacité opérationnelle, la capacité à produire des biens et services de haute qualité en utilisant le moins de ressources possible, est essentielle pour diriger une entreprise prospère. L'IA améliore le processus de prévision de la demande en analysant un large éventail de données, optimisant les opérations commerciales et permettant une allocation plus efficace des ressources grâce à l'automatisation.

Par exemple, vous pouvez minimiser les dépenses inutiles en maintenant un personnel optimal, en suivant les besoins de stock en temps réel et en automatisant des tâches simples comme les emails de programme de fidélité.

Simplifier la planification de la chaîne d'approvisionnement

La gestion de la chaîne d'approvisionnement est le processus complexe de livraison de produits ou services aux consommateurs. Elle implique l'approvisionnement en matières premières, la fabrication, la logistique d'expédition, la gestion des stocks et la planification de la production. La prévision par IA peut rationaliser ces processus en suivant simultanément les stocks en temps réel, les objectifs de vente, les estimations de livraison et les tendances du marché.

Les outils d'IA peuvent rapidement vous alerter sur les perturbations potentielles, vous aidant à prévenir les ruptures de stock ou les retards de production dus à des facteurs imprévus comme les intempéries. Ainsi, vous êtes conscient des perturbations coûteuses au moment où elles se produisent, vous permettant d'ajuster les transporteurs ou les fournisseurs de fabrication à temps.

Améliorer la satisfaction client

La satisfaction client est l'objectif de chaque transaction commerciale car elle génère des achats répétés et de solides scores Net Promoter (NPS), qui à leur tour protègent votre réputation et vos résultats financiers. La prévision par IA peut identifier la demande des consommateurs en utilisant les données de vente, les tendances du marché, les prix concurrents, le trafic web et le comportement de l'audience.

Elle offre des insights exploitables pour mieux servir vos clients, comme :

• Prévenir les ruptures de stock
• Personnaliser les efforts marketing
• Générer des idées pour le développement de produits aligné avec les tendances actuelles
• Implémenter des stratégies de tarification dynamique pour une tarification optimale

Supposons que vous possédiez une entreprise de chaussures de course. L'IA révèle que votre audience s'intéresse aux chaussures de marathon bleues en tailles 8 à 10, les concurrents offrent des modèles similaires à des prix plus bas, et vos transporteurs font face à des retards. Pour améliorer la satisfaction client, vous pourriez augmenter le stock de modèles spécifiques, baisser vos prix, changer de transporteurs pour éviter les retards, et adapter votre message pour parler aux coureurs de marathon.

Bonnes pratiques pour la prévision de la demande basée sur l'IA

Suivre les bons KPI

• Erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE). Votre métrique de précision de base et est facile à expliquer aux équipes financières.
• Valeur ajoutée de la prévision (FVA). Mesure combien chaque étape (modèle statistique, ajustement manuel, flux externe) améliore ou nuit à la précision.
• Jours d'approvisionnement + taux de rupture de stock. Un DOS faible avec des ruptures croissantes signifie que le modèle est trop agressif. Un DOS élevé sans ruptures signifie que le capital est immobilisé dans les stocks.
• Amélioration EBIT grâce à l'IA. L'enquête 2023 de McKinsey sur les tendances technologiques (en anglais) a révélé que 25 % des entreprises attribuent déjà plus de 5 % de leur EBIT aux cas d'usage de l'IA comme la planification de la demande.

Utiliser un modèle de données unifié

La couche de commerce unifié de Shopify synchronise les stocks entre entrepôts, magasins et 3PL en temps réel. Chaque achat en ligne ou en magasin est également intégré dans des profils clients unifiés pour comprendre le comportement de changement de canal.

Cela crée une source unique de vérité qui alimente le modèle dont provient votre prévision de la demande. Cela lui donne également un contexte complet et une précision en temps réel pour créer des prédictions plus réalistes.

Adopter les meilleurs outils

Avec toutes vos données dans Shopify, utiliser Sidekick, un assistant commerce 24h/24 et 7j/7, est beaucoup plus efficace que les outils tiers.a

Demandez simplement : « Quels SKU vont manquer la semaine prochaine ? » et il extrait les données de vente, météo et promotions en temps réel, puis suggère des quantités de réapprovisionnement que vous pouvez approuver en un clic. Parce que Sidekick puise dans le même modèle de données unifié, ses réponses sont instantanément synchronisées avec le POS, les ventes en ligne et les stocks 3PL.