La planification de la demande boostée à l'IA

De nombreuses solutions sont disponibles sur le marché et peuvent être classées selon différents critères : la taille des entreprises ciblées, les secteurs industriels desservis, le type de solution proposée ou encore la technologie utilisée. Chez Flowlity, nous pensons qu’il est plus pertinent de se concentrer sur les aspects technologiques, car les performances, les retours sur investissement attendus et les conditions d’intégration varient fortement selon les approches.

Solutions ERP historiques

Exemples : SAP APO (désormais SAP IBP), Oracle Demantra
Forces : Intégration poussée aux systèmes d’entreprise
Faiblesses : Rigidité, lenteur de déploiement, coût total de possession élevé

Plateformes Cloud-Native et SaaS

Exemples : Anaplan, o9, Kinaxis, ToolsGroup, Relex
Forces : Évolutivité, collaboration en temps réel, prévisions basées sur l’IA/ML
Incluent souvent des jumeaux numériques, des fonctions de simulation de scénarios et des analyses temps réel

Startups IA-first et acteurs disruptifs

Exemples : Flowlity, Lokad, Netstock, Fivetran + Snowflake (tendance composable stack)
Forces : Algorithmes parmi les plus avancés du marché, agents IA, déploiement agile, APIs prêtes à l’emploi.
Les produits évoluent rapidement en fonction des besoins utilisateurs, permettant des ROI rapides et des performances élevées.
Ces solutions misent sur l’automatisation, la planification lean, et les supply chains “lights-out”. Elles intègrent aussi des agents IA et des capacités avancées de simulation.

La planification des nouveaux produits est un défi car il y a peu ou pas d’historique de ventes.

Flowlity aborde ce défi en combinant l’expertise humaine et l’intelligence artificielle.

La solution permet d’utiliser des produits analogues (de substitution) ou des données marché pour construire une prévision initiale de la demande d’un nouveau produit.

Par ailleurs, Flowlity fournit des prévisions même pour les références avec très peu d’historique en s’appuyant sur des algorithmes intelligents capables de générer des tendances à partir d’informations partielles.

Concrètement, le planificateur peut ajuster manuellement les hypothèses de demande initiale d’un nouveau produit dans Flowlity (par exemple en se basant sur le lancement d’un produit similaire), puis l’IA affine ces prévisions au fil de l’eau dès que les premières données de ventes réelles arrivent.

Cette approche hybride garantit que les lancements de nouveaux produits sont pris en compte dans le plan d’approvisionnement, évitant les ruptures de stock lors du lancement tout en évitant de surstocker un produit dont le succès est encore incertain.

Flowlity assure donc une planification agile des nouveautés, très appréciée dans le retail comme dans le négoce B2B où les renouvellements de gamme sont fréquents.

La qualité des données historiques est un facteur clé pour des prévisions fiables.

Flowlity propose donc un processus de nettoyage des données en amont de la modélisation.

Concrètement, cela consiste à identifier et corriger les anomalies dans vos historiques de ventes ou de consommations.

Par exemple, nous détectons les valeurs aberrantes (un pic de vente exceptionnel dû à une promotion ou un bug de saisie), les périodes manquantes ou incohérentes, et nous les traitons de façon appropriée. Le nettoyage passe par plusieurs étapes : uniformisation des unités et formats, suppression ou lissage des outliers, imputation des données manquantes si nécessaire.

Comme le décrit une approche générale de data cleaning, il s’agit de « repérer et rectifier les erreurs, combler les valeurs manquantes et mettre les données dans un format cohérent » avant l’analyse.

Flowlity utilise pour cela des règles métiers (ex : ignorer les ventes zéro pendant une fermeture d’usine) et des algorithmes : par exemple, une méthode statistique peut remplacer un pic anormal par une valeur plus représentative de la tendance.

Par ailleurs, notre IA de demand forecasting est capable d’intégrer des données externes (tendances marché, météo, etc.) et de détécter les ruptures dans l’historique pour éviter de biaiser les prévisions.

En pratique, lors de l’onboarding, nos équipes vous accompagnent pour auditer vos historiques : nous identifions avec vous les données peu fiables (par exemple, une référence dont le codage a changé en cours d’année) afin de les ajuster ou de les exclure. Cette phase de cleansing garantit que le modèle de prévision travaille sur une base saine. Enfin, Flowlity étant une solution apprenante, le nettoyage est continu : au fil du temps, les agents IA apprennent de nouveaux comportements et peuvent écarter des anomalies futures d'eux-mêmes.

Vous conservez bien sûr la main pour valider ou ajuster tout traitement des données historiques.

Oui, ces éléments font partie intégrante des données prises en compte.

Flowlity permet de configurer les calendriers fournisseurs, c’est-à-dire les jours ouvrés/non ouvrés de vos partenaires.

Par exemple, si un fournisseur est fermé en août ou ne livre que du lundi au jeudi, le plan d’approvisionnement en tiendra compte automatiquement : aucune livraison ne sera planifiée en dehors de ses créneaux.

Cela évite de surstocker inutilement ou d’attendre des livraisons impossibles. De même, la solution gère les dates de lancement et de fin de vie des produits. Nos algorithmes intègrent le cycle de vie des articles : vous pouvez indiquer qu’un nouveau produit démarre à telle date (avec éventuellement un profil de ramp-up) ou qu’une référence existante sera obsolète à partir d’une certaine date.

Flowlity suit les cycles de vie des produits (nouveaux produits, fin de vie, etc.) et adapte en conséquence les prévisions et les recommandations.

Par exemple, à l’approche d’une fin de vie, l’outil réduira progressivement les propositions de réapprovisionnement puis cessera d’en générer au-delà de la date de fin, pour éviter les invendus.

Inversement, lors d’un lancement, Flowlity peut utiliser des analogies (produits similaires) ou des données marché pour initialiser la prévision, afin de ne pas partir de zéro.

En résumé, les contraintes calendaires – qu’elles proviennent des fournisseurs ou de votre cycle produit – sont bien gérées par Flowlity. Cela assure une planification réaliste et alignée sur les réalités opérationnelles.

Oui, Flowlity intègre la planification des promotions dans ses capacités de prévision de la demande.

La solution permet de prendre en compte les hausses de demande liées aux campagnes promotionnelles ou aux variations de prix, afin d’ajuster les prévisions et les stocks en conséquence.

Vous pouvez renseigner les événements promotionnels à venir (soldes, promotions, opérations commerciales) pour que l’IA de Flowlity anticipe l’augmentation de la demande et propose des recommandations d’approvisionnement adaptées.

Ainsi, les directeurs Supply Chain dans le retail et la distribution B2B s’assurent que les niveaux de stock sont optimisés pour répondre aux pics de ventes promotionnelles sans créer de surstock après coup.

Flowlity aide à éviter les ruptures lors des promotions tout en limitant les excédents post-événement, ce qui améliore la disponibilité produit et le taux de service client pendant ces périodes critiques.

Pour découvrir comment Flowlity peut s’adapter à vos spécificités promotionnelles, n’hésitez pas à demander une démo personnalisée !

Les retours d’expérience montrent des gains significatifs grâce à Flowlity, aussi bien sur la précision des prévisions que sur la réduction des stocks et l’amélioration du taux de service.

En moyenne, nos clients observent jusqu’à 60 % de réduction des stocks et une amélioration de +50 % de la disponibilité produit en s’appuyant sur notre solution. Par exemple, La Redoute a pu réduire de près de 50 % son stock moyen de consommables d’emballage en un an d’utilisation.

Sur la partie prévision, Flowlity améliore la fiabilité de la demande en continu. Lors d’un du déploiement chez Saint-Gobain, la fiabilité des prévisions de consommation a atteint 95,4 % (mesurée en comparant aux ventes réelles à 3 mois) et les ruptures de stock ont diminué de 27,6 %, tout en abaissant le niveau de stock de 11 % par rapport à la pratique précédente.

Ces résultats opérationnels se traduisent par un ROI rapide : Thales estime le retour sur investissement de Flowlity à moins de 18 mois. D’autres clients, comme le groupe Lemoine, visaient une réduction d’1 million d’euros de leur stock et ont atteint cet objectif plus rapidement que prévu en grande partie grâce à Flowlity.

En plus des chiffres, il faut noter les bénéfices organisationnels : les planners gagnent du temps (moins d’urgences à gérer, planning plus fiable), ce qui leur permet de se consacrer à des tâches à plus haute valeur ajoutée. Le taux de service s’améliore, augmentant la satisfaction client et le chiffre d’affaires (moins de ventes perdues pour cause de rupture).

Bref, avec Flowlity, vous pouvez vous attendre à moins de stock, moins de ruptures, plus de ventes – et donc une optimisation financière et opérationnelle de votre Supply Chain dès la première année d’utilisation. Les indicateurs tels que la rotation de stock, le OTIF (On Time In Full) et le niveau de service connaissent une nette progression grâce à la fiabilité accrue des prévisions et à l’optimisation continue des approvisionnements.

La prévision de la demande est le processus d’estimation des ventes futures à partir de données historiques, de tendances du marché et d’autres facteurs. En supply chain, elle permet d’anticiper les besoins en produits afin de planifier la production, les achats et les stocks. Des prévisions de demande fiables aident les entreprises à éviter les ruptures de stock et les surstocks, améliorant ainsi le taux de service et la maîtrise des coûts.

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La prévision de la demande consiste à projeter le volume des ventes futures à l’aide de données et d’analyses statistiques. Il s’agit d’une composante de la planification de la demande.

La planification de la demande, quant à elle, utilise ces prévisions comme base et inclut la coordination avec les autres départements (production, approvisionnement, ventes) pour élaborer un plan d’action concret. En termes simples, la prévision de la demande fournit le « quoi » (ce qui pourrait être vendu), tandis que la planification de la demande détermine le « comment » y répondre.

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La planification de la demande est un processus global qui englobe la prévision de la demande et l’ajustement des plans pour s’assurer que l’entreprise peut répondre à cette demande. Elle implique la collaboration entre les équipes commerciales, marketing et supply chain pour aligner les prévisions avec les capacités de production et les stocks disponibles. En résumé, la planification de la demande vise à disposer des bons produits, en bonne quantité, au bon moment afin de satisfaire les clients tout en optimisant les ressources.

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L'IA apprend des schémas issus de l'historique des ventes, de la saisonnalité, des promotions et de signaux externes. Elle génère des prévisions qui s'adaptent en continu aux changements du marché, aidant vos équipes à anticiper la variabilité bien plus tôt et à planifier avec une réelle confiance.