Comment gérer les prévisions de ventes quand l'historique est biaisé par des ruptures ou des restrictions ?

C'est l'une des problématiques les plus délicates de la planification en distribution pharmaceutique. Un historique de ventes qui inclut des périodes de rupture ou de restriction sous-estime systématiquement la demande réelle, ce qui conduit à des recommandations d'achat insuffisantes et alimente les ruptures futures. L'approche correcte consiste à identifier ces périodes et à les exclure du calcul des prévisions, en substituant une estimation de la demande non contrainte. Les algorithmes probabilistes vont plus loin en modélisant explicitement l'incertitude autour de chaque prévision, ce qui permet de dimensionner les stocks de sécurité en fonction du risque réel plutôt qu'en appliquant une règle fixe.