Un système de prévision de la demande fondé sur le ML, qui remplace la planification des stocks sur tableurs par des recommandations de réapprovisionnement fondées sur les données.
Mission représentative — anonymisée et illustrative. Elle décrit le type de problème que nous résolvons et la plateforme que nous construisons, et non des données de performance confidentielles d'un client.
Une entreprise e-commerce en forte croissance avec plus de 12 000 références perdait des revenus à cause des ruptures et du surstock. La planification des stocks reposait sur des tableurs manuels, sans prise en compte de la saisonnalité, des promotions ou des délais fournisseurs.
Nous avons construit un système de prévision piloté par l'IA qui a remplacé la planification manuelle des stocks. La solution inclut un modèle de prévision de séries temporelles entraîné sur 3 ans de données historiques, des recommandations de réapprovisionnement automatisées et un tableau de bord de gestion affichant la précision des prévisions et l'état des stocks.
Prévisions de séries temporelles intégrant saisonnalité, promotions et délais fournisseurs
Les recommandations automatiques de réapprovisionnement remplacent la planification manuelle sur tableurs
Précision des prévisions et santé des stocks visibles sur un tableau de bord de direction
Moins de ruptures et moins de surstock, car les décisions s'appuient sur des signaux fiables
Conception et réalisation d'une plateforme de traitement des sinistres assistée par IA, qui remplace un flux manuel vieillissant par une saisie numérique, une extraction automatisée des données et un routage par règles.
Stratégie produit, architecture et réalisation d'un SaaS multi-locataires pour la gestion locative — de la vision des fondateurs à une plateforme en production avec paiements de loyer sécurisés.
