Un enjeu devenu prioritaire pour les entreprises
Dans un contexte économique marqué par l’incertitude et la volatilité de la demande, la capacité à anticiper les ventes constitue un avantage concurrentiel décisif. Mieux piloter ses stocks, ajuster ses effectifs en magasin, optimiser ses campagnes commerciales : la prévision des ventes permet de gagner en efficacité opérationnelle, en réactivité et en rentabilité.
C’est dans cette optique qu’Idealis a mené un POC (Proof of Concept) en collaboration avec l’un de ses clients, afin d’explorer l’apport de l’intelligence artificielle dans la prédiction des ventes et du chiffre d’affaires à partir de données existantes.
Ce que font encore la majorité des entreprises… et pourquoi cela atteint vite ses limites
Nombre d’entreprises s’appuient encore sur des moyennes issues d’Excel, l’intuition ou l’expérience du terrain, des extrapolations fondées sur l’année précédente, ainsi que sur des ajustements ponctuels et réactifs dictés par la météo ou l’actualité.
Or, ces méthodes ne permettent pas de croiser efficacement plusieurs facteurs influents comme la saisonnalité, les événements ou les promotions, de réagir de manière prévisionnelle plutôt que curative, d’éviter les ruptures ou les surstocks, ni d’allouer les ressources humaines de façon optimale. Face à ces limites, l’IA offre une alternative robuste, fondée sur l’exploitation de données internes et externes structurées, pour générer des prévisions précises et personnalisées.
Objectif du POC : produire des prévisions fiables, utiles et activables
Ce POC visait à démontrer que les données issues du système d’information client (ventes passées, calendrier, événements promotionnels) pouvaient alimenter un modèle prédictif capable de répondre à des questions stratégiques telles que :
Quelle quantité de “Produit X” sera probablement vendue dans le magasin Y la semaine prochaine ?
Quel chiffre d’affaires prévoir sur les 4 prochaines semaines, par point de vente ?
Deux types de prédictions ont été testés : la prévision des ventes par produit et par période, ainsi que l’estimation du chiffre d’affaires consolidé par point de vente ou par segment. Ces prédictions peuvent en outre être générées à différentes échelles de temps, que ce soit à la journée, à la semaine ou au mois, selon les besoins opérationnels.
Méthodologie : une exploitation intelligente des données disponibles
Le modèle mis en œuvre repose sur l’analyse de l’historique des ventes par produit, par point de vente et par période, des jours fériés, des vacances scolaires ou des événements locaux, ainsi que des informations contextuelles propres à chaque magasin, telles que l’emplacement, la fréquentation ou les opérations marketing passées.
Ces données ont été enrichies puis intégrées dans un moteur de prédiction basé sur des algorithmes de machine learning, permettant d’identifier automatiquement les schémas récurrents et de générer des projections réalistes.
Résultats observés : des bénéfices opérationnels mesurables
Les résultats observés mettent en évidence des bénéfices opérationnels tangibles, avec notamment l’optimisation de la gestion des stocks et l’anticipation des volumes à commander, permettant ainsi de réduire les ruptures et les surstocks tout en améliorant la rotation des produits.
La planification des ressources humaines s’en trouve également facilitée, grâce à un ajustement des effectifs en fonction des prévisions d’activité, ce qui contribue à élever la qualité de service en magasin. Par ailleurs, l’efficacité marketing est renforcée par un ciblage affiné des campagnes lors des périodes à fort potentiel, ainsi que par le déploiement d’offres spécifiques dès J-10 ou J-15 selon les projections établies.
Illustration : application concrète sur un réseau de distribution
Dans un réseau de magasins spécialisés dans la cosmétique, l’historique montrait un pic récurrent des ventes de gloss en amont des vacances d’été.
Grâce au modèle prédictif, le stock a pu être réajusté localement en fonction du potentiel identifié, les équipes ont été renforcées sur les créneaux de forte affluence et une campagne promotionnelle a été déclenchée une semaine avant le pic attendu.
Résultat : un meilleur écoulement du stock, une couverture RH plus adaptée, et une hausse nette du chiffre d’affaires sur la période.
Pourquoi faire appel à Idealis pour ce type de projet ?
Une expertise métier et technique éprouvée
Idealis dispose d’un département data science dédié, avec une expertise spécifique sur les données issues de l’ERP Odoo.
Une approche orientée résultats
Chaque projet est cadré pour générer des décisions opérationnelles concrètes : nos livrables sont exploitables immédiatement par vos équipes commerciales, logistiques ou marketing.
Un accompagnement complet, avant et après le POC
Nous assurons l’ensemble du processus : structuration des données, modélisation, restitution pédagogique, formation des équipes, puis intégration progressive dans vos outils métiers.
Une démarche progressive et évolutive
Ce POC constitue la première étape d’un pilotage par la donnée. Il peut être enrichi avec de nouveaux facteurs (météo, trafic web, comportement client), automatisé, et connecté à votre CRM ou BI.
Ce qu’il faut savoir avant de se lancer
Vos données doivent-elles être parfaites ?
Non. Un historique partiel peut suffire pour faire émerger des tendances significatives.
Quelle est la durée moyenne d’un POC de ce type ?
En général entre 3 et 5 semaines, selon la qualité des données et les périmètres analysés.
Est-ce utile pour des structures de taille moyenne ?
Oui. Même avec un nombre restreint de points de vente, les écarts de performance justifient largement une démarche de prévision.
Que se passe-t-il après le POC ?
Nous poursuivons l’accompagnement : déploiement progressif, automatisation, documentation, support aux équipes, indicateurs de suivi.
Une première étape vers un pilotage commercial prédictif
Ce POC ne constitue pas un projet isolé. Il est le point de départ d’un pilotage plus agile et plus stratégique, dans lequel les décisions ne reposent plus sur des intuitions, mais sur des projections fiables.
À terme, cette logique peut s’étendre à d’autres domaines : planification des achats, prévision de fréquentation, détection de tendances marché…
Vous souhaitez évaluer le potentiel de vos données ?
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Anticiper les ventes grâce à l’intelligence artificielle : un levier stratégique pour piloter l’activité commerciale