Pourquoi la qualité des données est-elle si importante pour le machine learning en Supply Chain ?

Un modèle de machine learning apprend de l'historique qu'on lui donne. Si cette donnée est inexacte, incohérente ou biaisée, le modèle reproduit ces défauts à grande échelle. Une donnée propre et bien structurée est indispensable pour faire confiance aux prévisions et aux recommandations. En Supply Chain, la donnée qui compte le plus, historique de ventes, données de référence, délais et mouvements de stock, est souvent éclatée entre plusieurs systèmes et accumule des incohérences avec le temps. Investir dans la qualité des données en amont fait généralement bouger davantage les KPI que d'affiner le modèle lui-même : un jeu de données bien préparé permet même à des méthodes probabilistes standard de produire des prévisions et des tampons fiables. La confiance dans le résultat est ce qui déclenche l'adoption, et c'est l'adoption qui transforme un modèle en valeur opérationnelle.