Kiaros
Demander un devis

IA & données

Modèles de prévisions (forecast)

Anticipez vos ventes, ajustez vos stocks et planifiez vos équipes grâce à des prévisions fondées sur vos données.

à partir de 4 000 € HT 4 à 8 semaines PME disposant d’un historique exploitable

Le problème

Vos ventes et votre charge d’activité varient, mais vos achats, vos stocks et vos équipes doivent être planifiés à l’avance. Une demande sous-estimée peut entraîner des ruptures et des retards ; une demande surestimée immobilise des stocks ou des ressources inutilisées.
Votre historique de ventes, de commandes ou de fréquentation contient des informations pour mieux anticiper ces variations. Encore faut-il les transformer en prévisions adaptées à vos décisions.

Prévoir les ventes des prochaines semaines, anticiper un pic de commandes ou estimer la charge de travail à venir : les modèles de prévision (forecast) s’appuient sur votre historique pour éclairer vos décisions. Ils prennent en compte les tendances, les variations saisonnières et les facteurs qui influencent votre activité, comme les promotions ou les jours fériés. Vous disposez ainsi de prévisions pour ajuster vos stocks, vos achats et vos équipes, avec une estimation de l’incertitude pour anticiper les écarts possibles.

Prédire un nombre

Combien allez-vous vendre la semaine prochaine ? Quel volume de commandes attendre le mois prochain ? Nous construisons des prévisions à l’horizon utile pour vos décisions, par produit, par site ou pour l’ensemble de votre activité. Quelques applications concrètes :

  • prévoir les ventes par référence et par point de vente pour ajuster les approvisionnements ;
  • anticiper les volumes de commandes pour organiser la préparation et les expéditions ;
  • estimer la fréquentation ou le nombre de demandes à venir pour planifier les équipes ;
  • prévoir la consommation d’énergie ou de matières premières pour préparer les achats ;
  • anticiper les variations saisonnières et les pics d’activité pour adapter les capacités de production.
Prévision des ventes et intervalle d’incertitude Exemple illustratif, données simulées. Huit mois de ventes observées de janvier à août, puis cinq mois de prévisions de septembre à janvier. Une courbe claire montre les ventes passées, une courbe jaune en pointillés montre la prévision. La bande jaune représente l’intervalle de prévision et s’élargit avec l’horizon. La projection inclut une hausse en fin d’année puis un repli en janvier. Anticiper les ventes à venir 8 mois observés · 5 mois projetés HISTORIQUE PRÉVISION Unités 0 500 1 000 1 500 2 000 Jan. : 680 unités observées Fév. : 790 unités observées Mars : 735 unités observées Avr. : 960 unités observées Mai : 1080 unités observées Juin : 990 unités observées Juil. : 1190 unités observées Août : 1110 unités observées Sept. : prévision de 1250 unités, fourchette illustrative de 1100 à 1400 Oct. : prévision de 1370 unités, fourchette illustrative de 1150 à 1590 Nov. : prévision de 1600 unités, fourchette illustrative de 1315 à 1885 Déc. : prévision de 1730 unités, fourchette illustrative de 1380 à 2080 Jan. : prévision de 1430 unités, fourchette illustrative de 1020 à 1840 Jan. Fév. Mars Avr. Mai Juin Juil. Août Sept. Oct. Nov. Déc. Jan. Ventes observées Prévision centrale Intervalle d’incertitude Exemple illustratif · Données simulées
Huit mois observés, cinq projetés. La bande représente l’incertitude autour de la prévision pour vous aider à prévoir vos marges de sécurité.

Une prévision donne un niveau attendu, accompagné d’une fourchette d’incertitude. Vous pouvez ainsi préparer vos stocks et vos ressources en tenant compte des écarts possibles, plutôt que de vous appuyer sur un chiffre unique.

Ce qui décide vraiment du résultat

Une prévision utile commence par un besoin précis : quelle quantité anticiper, à quelle échéance et pour quelle décision ? Le niveau de détail doit correspondre à votre façon de travailler : une prévision hebdomadaire par magasin ne répond pas au même besoin qu’une estimation mensuelle pour toute l’entreprise.

Nous examinons la qualité et la profondeur de votre historique, les tendances, les saisonnalités et les événements qui influencent votre activité. Les promotions, les ruptures de stock ou les changements d’offre peuvent modifier la lecture des ventes passées. Les prévisions sont ensuite actualisées à un rythme adapté à vos décisions.

Une analyse de données permet de vérifier ce que votre historique rend possible et de préparer les informations nécessaires au modèle. Si vous hésitez sur les usages à privilégier, l’audit d’automatisation et de données aide à identifier les chantiers prioritaires.

Ce que ça change pour vous

Des marges de sécurité adaptées

La fourchette d’incertitude vous aide à ajuster vos stocks et vos capacités selon le risque de rupture, de surcharge ou de surstock.

Mesuré contre votre méthode actuelle

Le gain est chiffré face à votre règle en place, sur des périodes que le modèle n’a jamais vues, et traduit en euros ou en heures avant toute mise en production.

Chez vous, pas chez un géant

Les modèles tournent sur un serveur en France, voire dans vos murs. Vos historiques ne sortent pas de chez vous.

Comment nous procédons

  1. Cadrage de la décision

    Que prédit-on, à quelle échéance, et avec quel niveau de précision pour préparer vos stocks, vos achats ou vos équipes ?

  2. État de l’historique

    Volume, ancienneté, trous, biais de saisie. C’est l’étape où l’on dit non quand les données ne portent pas la question posée.

  3. Étalon de référence

    Votre méthode actuelle est chiffrée d’abord. Sans ce point de comparaison, n’importe quel modèle paraît bon.

  4. Entraînement et mise en concurrence

    Plusieurs familles de modèles sont comparées sur des périodes jamais vues.

  5. Mise en production et surveillance

    Intégration dans votre outil métier ou derrière une API, puis suivi de la dérive : un modèle vieillit quand le monde change.

  6. Un rapport pour guider vos décisions

    Un document rassemble les résultats, les performances mesurées, les limites du modèle et les recommandations pour utiliser les prévisions dans votre activité.

Ce que vous recevez

  • Un modèle entraîné sur vos données.
  • La comparaison chiffrée avec votre méthode actuelle, en euros ou en heures
  • Les facteurs qui pèsent le plus sur chaque prédiction
  • L’intégration dans votre outil métier, ou une API documentée
  • Un suivi de la dérive du modèle dans le temps
  • La procédure de réentraînement, écrite pour être reprise sans nous

En fonctionnement

prévision à cinq semaines
Comment nous prévoyons

Questions fréquentes

Quelle différence avec l’IA générative dont tout le monde parle ?

L’IA générative sert notamment à rédiger, résumer ou répondre à des questions. La prévision (forecast) vise à estimer une quantité future, comme les ventes ou le volume de commandes, à partir d’un historique et des facteurs qui influencent l’activité. Le résultat sert à planifier des actions concrètes : acheter, stocker, produire ou organiser les équipes.

Combien de données faut-il ?

Cela dépend de ce que vous souhaitez prévoir, de la fréquence des données et de la saisonnalité de votre activité. Pour observer un cycle annuel sur plusieurs périodes, deux à trois ans d’historique sont souvent utiles. Avec moins de recul, certains usages restent possibles, mais la précision et l’horizon envisageables doivent être évalués.

Peut-on savoir pourquoi le modèle a répondu cela ?

Oui, certains modèles le permettent, et c’est une des raisons de les privilégier. Nous livrons les facteurs qui pèsent sur chaque prédiction, ce qui permet à vos équipes de contester une sortie aberrante au lieu de la subir.

Et si le modèle ne fait pas mieux que notre méthode actuelle ?

Nous nous arrêtons, et vous n’avez payé que l’étude. Sur certaines questions, une règle métier écrite par quelqu’un qui connaît le terrain reste imbattable. Le savoir coûte moins cher que de l’ignorer.

Parlons de « Modèles de prévisions (forecast) »

Trente minutes suffisent pour savoir si c’est adapté à votre situation, et combien ça coûte réellement chez vous.

Demander un devis