Des méthodes statistiques qui atteignent leurs limites

Les méthodes statistiques ont longtemps été la norme dans le domaine de la prévision de ventes. Cependant, l’émergence des nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle, a révélé leurs limites. Par exemple, la méthode statistique ne s’applique pas aux nouveaux produits, ne prend pas compte les facteurs et les données externes comme les caractéristiques des produits ou les données climatiques. Des éléments pourtant essentiels pour des prévisions fiables et pour assurer le bon fonctionnement de la supply chain.

De plus, les méthodes statistiques ne permettent pas de prévoir des tendances de ventes d’une saison à l’autre. Par exemple, dans l’industrie du textile, il devient de plus en plus complexe, voire impossible de se fier exclusivement aux statistiques. C’est dans ce contexte et dans une optique d’amélioration permanente que SEI Groupe LKS a développé Akolade FaaS (Forecast as a Service).

L’IA, une aide efficiente au sein de la supply chain

Akolade FaaS est une méthode originale made in SEI basée sur une fusion intelligente des modèles statistiques et algorithmes avancés d’IA. Ses avantages logistiques et opérationnels sont nombreux : la prise en compte des facteurs internes et externes ou encore l’identification des tendances d’une saison à l’autre. En effet, l’outil se rappelle des chiffres et statistiques d’une année à l’autre ce qui lui permet de donner une estimation des ventes, en prenant en compte l'environnement et le produit.

L’intelligence artificielle possède ainsi un pouvoir prédictif fort, un critère stratégique et convoité par les entreprises. L’un des principaux avantages de cette technologie réside donc dans sa capacité à adapter le modèle au contexte spécifique de chaque client. Ainsi, l’IA offre une meilleure prise en compte des critères du client et répond plus précisément aux exigences et besoins existants.

Une combinaison unique d’algorithmes

Akolade FaaS permet également d’analyser de vastes quantités de données, de détecter des tendances complexes et fournir des informations précieuses pour une prise de décision éclairée. L’outil couvre les différents niveaux de la hiérarchie produit. La première étape consiste en la collecte des données, incluant les caractéristiques des nouveaux produits, les informations relatives à la conception ou encore les données marché. Les data scientists de SEI procèdent ensuite à la préparation et à une analyse approfondie de ces données. Après cette étape, l’intelligence artificielle est intégrée, avec le déploiement de plusieurs modèles d’IA, tels que les arbres de décision ainsi que les réseaux de neurones.

Ces modèles sont ensuite combinés pour fournir des prévisions robustes et fiables à tous les niveaux de la hiérarchie, de la famille à la référence-couleur. Ces prévisions permettent aux entreprises d’identifier les tendances de ventes, d’anticiper les éventuels aléas et de cerner efficacement leur contexte marché.