Saisonnalité : le pouvoir de l’IA dans la détection de la tendance et de la prévision

Luis Rodríguez

Dernière mise à jour: January 31, 2024 | 4 min

La saisonnalité peut avoir un impact considérable sur les tendances de demande pour certains produits.

D’une part, si elle n’est pas correctement anticipée, elle expose une entreprise au risque de ruptures de stock, pouvant entraîner une insatisfaction client. De même, sans une bonne visibilité des changements de demande que la saisonnalité peut provoquer, les entreprises risquent d’accumuler des niveaux excessifs de stock, nécessitant la mobilisation de ressources qui pourraient être mieux investies ailleurs. Sans oublier l’impact financier considérable des stocks obsolètes qui devront être éliminés à la fin de la saison.

En adaptant les prévisions pour prendre en compte la saisonnalité, vous pourrez réagir à ces changements de demande de manière opportune. Cela vous permettra de maintenir des niveaux de stock optimaux avant, pendant et après le pic saisonnier, afin de minimiser les coûts stocks tout en garantissant un haut niveau de service.

Pour y parvenir, plusieurs facteurs doivent être pris en compte. Par exemple :

  • La saisonnalité a-t-elle provoqué des changements de demande par le passé ?
  • Comment pouvez-vous prévoir les tendances saisonnières de la demande pour de nouveaux articles ?
  • La saisonnalité impacte-t-elle des groupes de produits ou seulement des articles individuels ?
  • Cet impact est-il uniquement local, ou est-il national, voire international ?

Ainsi, de nombreuses variables doivent être prises en compte, et c’est précisément pour cette raison que l’intelligence artificielle (IA) est une technologie très utile pour prédire la saisonnalité.

Tout au long de cet article, nous passerons en revue les principaux éléments à prendre en considération pour détecter la meilleure façon de prédire la saisonnalité dans la demande. De même, nous explorerons également le potentiel de l’IA associée au machine learning dans ce domaine.

Demand Planning

 

Prévision de la demande et processus de commande

Imaginez que vous ayez 150 télévisions en stock, avec un taux de vente moyen de 100 unités par période, et une quantité minimale de commande (MOQ) de 20 unités. Le délai de livraison est de 7 jours et, comme vous ne voulez pas décevoir vos clients en cas de risque de casse, vous avez un stock de sécurité de 50 unités. Quand est le bon moment pour passer une commande ? Combien devez-vous en commander ?

La théorie du processus de commande

La manière la plus logique de calculer vos besoins est la suivante : en moyenne, vous vendez 100 unités par saison, ce qui équivaut à 25 par semaine. En 4 semaines, vous seriez contraint de “tirer” sur votre stock de sécurité. Afin d’éviter que cela ne se produise, vous décidez de passer votre commande dans 3 semaines.

Étant donné que vous vous attendez à vendre encore 25 unités dans la semaine 4, votre commande double la quantité minimale de commande. Autrement dit, vous décidez de commander 40 nouvelles télévisions dans la semaine 3.

Le processus de commande dans la réalité

La situation décrite ci-dessus est facile à prévoir. Cependant, elle est irréaliste.

Les tendances de la demande ne sont souvent pas aussi stables que dans cet exemple. Et si la demande est soumise à une tendance ? Aurez-vous suffisamment de stock en cas de pic inattendu de la demande ? Comment pouvez-vous faire face aux changements provoqués par la saisonnalité ?

 

Qu’est-ce que la saisonnalité de la demande ?

Pendant les mois les plus chauds de l’année, la demande de pneus d’hiver est plus faible, tandis que la demande de barbecues, par exemple, diminue en hiver : ces articles ont un schéma saisonnier.

Cependant, nous ne savons pas exactement quand la saison commencera car cela dépend notamment de la météo. Par exemple, lors d’une journée ensoleillée de mars avec une température de seulement 17 degrés, il est possible que de nombreuses personnes souhaitent organiser un barbecue. Cependant, trois mois plus tard, une température de 17 degrés pourrait être perçue comme fraîche.

Quand se termine réellement la saison ? Prenons à nouveau l’exemple des barbecues. Quand est-il possible de retirer la gamme de viande pour barbecue des étagères ? Voulez-vous économiser des coûts en retirant ces produits tôt, ou prenez-vous le risque de les garder plus longtemps (ce qui entraînerait des niveaux de stock excessifs) afin d’éviter de décevoir les clients ?

Pour assurer un niveau élevé de service et des coûts d’inventaire bas pendant la saison, il est très important d’introduire et de retirer les produits au moment opportun.

 

Comment garantir un stock optimal et anticiper la saisonnalité ?

  1. Améliorez la précision de vos prévisions en incluant davantage d’informations externes dans les prévisions à court et à long-terme et nettoyez les données historiques des événements et des promotions. Vous pouvez ensuite calculer la variance et, en fonction de celle-ci, prévoir la demande
  2. Développez une stratégie d’inventaire spécifique, telle que l’augmentation de votre stock initial pour pouvoir faire face à une demande imprévue de pointe dans un avenir proche
  3. Revisitez votre Quantité de Minimale de Commande (MOQ) et votre Quantité Économique de Commande (EOQ). Doit-on augmenter ou diminuer les quantités commandées pour couvrir certains risques ?
  4. Modifiez le niveau de votre stock de sécurité à certains moments. En basse saison, vos clients sont susceptibles d’accepter un niveau de service inférieur à celui proposé en haute saison

 

Améliorez vos prévisions et la détection de la saisonnalité grâce à l’intelligence artificielle

Améliorer la prévision de la demande est essentiel pour maintenir un niveau de stock optimal, et à cet égard, l’intelligence artificielle peut être d’une grande aide.

Dans ce contexte, les avantages des méthodes impliquant l’IA résident dans leur précision croissante. Les méthodes traditionnelles de prévision de la demande considèrent souvent un ou quelques facteurs, tandis que les méthodes exploitant l’IA peuvent prendre en compte une variété beaucoup plus large de facteurs influençant la demande, et sont donc mieux à même de reconnaître la saisonnalité.

Il existe une grande variété de modèles pouvant être appliqués à la prévision de la demande :

  • Réseaux neuronaux : des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, utilisés dans une grande variété de tâches de machine learning ;
  • Modèles basés sur des arbres : des modèles de machine learning utilisant des structures d’arbre pour prendre des décisions basées sur des caractéristiques ou des attributs des données ;
  • Modèles fondés sur la régression : des modèles machine learning pour prédire des valeurs numériques ou continues à partir de données d’entrée.

Détection De La Saisonnalité Grâce à L'intelligence Artificielle

 

Prévision de la demande par l’IA par rapport à la prévision traditionnelle

Amélioration de la précision des prévisions

En utilisant l’IA, une plus grande variété de schémas/tendances saisonnières peut être identifiée. Cela est dû à la plus grande variété de données qu’elle peut impliquer dans le processus.

Si le logiciel de prévision de la demande considère normalement des variables telles que la demande historique, la météo ou les événements, l’IA pourrait également pondérer – et interpréter – des données telles que les sujets tendance sur les réseaux sociaux, les données de visites sur le web, les avis des clients sur différentes plateformes, les données macroéconomiques en temps réel, etc.

Toutes ces informations agrégées peuvent contribuer à des prévisions plus précises et à la détection de schémas saisonniers.

Identification de corrélations et de schémas complexes

L’IA peut détecter des relations complexes et non linéaires entre les variables. Cela en fait une technologie adaptée à la prévision dans des situations où les méthodes traditionnelles peuvent montrer des limites. La reconnaissance d’une saisonnalité particulièrement subtile pourrait être un exemple de cela.

D’autre part, l’IA est également très utile pour prédire les fluctuations de la demande lors d’événements spéciaux, de périodes spécifiques ou d’autres circonstances imprévues. En collectant des données sur des événements similaires (comme des périodes promotions ou des vacances précédentes), il est possible de prédire la demande pour les événements à venir en se basant sur ces enregistrements historiques. De cette manière, des prévisions peuvent être établies qui prédisent le volume de la demande, en se basant sur des promotions comparables et des périodes saisonnières équivalentes.

Une plus grande adaptabilité

Les modèles d’IA peuvent s’adapter et apprendre à partir de nouvelles données, les rendant adaptés à la gestion des évolutions des tendances de la demande, des changements dans la saisonnalité et de la dynamique du marché.

Une meilleure évolutivité

L’IA peut gérer efficacement de grandes quantités de données. Cela signifie qu’elle est adaptée aux entreprises en croissance qui ont besoin d’une technologie évolutive pour faire face à la complexité croissante de leurs opérations.

L’efficacité de l’amélioration continue

Les modèles d’IA peuvent « s’auto-optimiser » et s’améliorer avec le temps en étant exposés à davantage de données et de retours, aboutissant à des prévisions de plus en plus précises.

 

6 conseils pour gérer la saisonnalité de la demande

1. “Désaisonnaliser” la demande

Avec des articles saisonniers, vous pouvez percevoir une forte fluctuation par rapport à la demande passée. Cela entraîne un niveau élevé de stock de sécurité.

Cependant, si vous êtes capable de tenir compte de ces fluctuations, vous n’aurez pas besoin d’autant de stock de sécurité. Il est important de corriger vos historiques de ventes pour les adapter aux tendances saisonnières de la demande.

De cette manière, vous aurez une image réaliste de votre demande historique, ce qui vous permettra de voir si vous pouvez réduire votre stock de sécurité. Lors de l’achat d’articles pour la basse saison, utilisez un stock dynamique pour votre schéma saisonnier.

2. Faire la distinction entre les schémas saisonniers et les promotions/événements

Si vous avez lancé une promotion ou un événement au cours des 2 dernières années, cela peut apparaître dans vos prévisions comme des données saisonnières.

C’est pourquoi il est important de séparer les schémas saisonniers de l’influence des promotions et des événements. Si vous ne nettoyez pas ces données et que vous décidez finalement de ne pas lancer cette promotion ou cet événement, et que l’événement n’est pas répété, vos prévisions seront incorrectes.

3. Prévisions locales

Lorsque vous souhaitez prévoir la demande de barbecues pour une ville spécifique, mais que vous ne vendez que 5 unités dans cette ville, votre population statistique est trop petite pour faire une prévision fiable.

Dans ce cas, il est préférable de collecter des données provenant d’une zone plus étendue, ce qui vous fournira plus d’informations sur lesquelles baser vos décisions.

4. SKU vs. agrégation

Chaque fois que vous introduisez un nouvel article dans votre catalogue, vous aurez des informations insuffisantes pour faire une prévision fiable.

Dans ce cas, vous pouvez utiliser le schéma saisonnier d’un article similaire ou d’un groupe d’articles agrégés. Il est important de calculer la prévision saisonnière pour différents niveaux hiérarchiques.

Par exemple, pour les produits de climatisation, il faudrait les diviser en produits de chauffage et de refroidissement. Il n’est pas conseillé de les grouper lorsqu’il s’agit de la prévision de la demande, car leurs saisons hautes et basses sont opposées.

5. Prévision des pics de demande

Bien qu’il existe des schémas saisonniers clairs, dans certains cas, il peut y avoir des variations d’une année à l’autre. Par exemple, Noël est toujours célébré à la même date dans le calendrier, mais il existe des variations significatives en fonction du jour de la semaine particulier où il tombe. De même pour Pâques, dont la date varie d’une année à l’autre. Dans les deux cas, il est possible de constater que les pics de demande peuvent se décaler de plusieurs semaines plus tôt ou plus tard d’une année à l’autre.

Cela pose un défi important dans la prévision de la demande saisonnière, car en raison de ces décalages, on ne peut pas compter sur une répétition exacte des schémas d’achat d’une année à l’autre. Pour cette raison, plusieurs facteurs doivent être pris en compte afin de pouvoir identifier avec précision quand se produira le pic de demande.

6. Gestion saisonnière de l’assortiment

Nous avons souvent parlé de l’importance d’avoir un assortiment optimisé grâce à l’analyse ABC, qui donne la marge bénéficiaire la plus élevée possible et aide finalement à atteindre les objectifs commerciaux.

Cela signifie également qu’il faut décider s’il existe des articles qu’il est possible de retirer du catalogue de produits pendant une certaine période de l’année en raison de leur faible demande.

6 Conseils Pour Gérer La Saisonnalité De La Demande

 

Exploiter le potentiel de l’IA dans la détection de la saisonnalité et ses schémas

La détection de la demande due à la saisonnalité n’est pas une nouvelle technique. Cependant, si vous continuez à utiliser un tableur plutôt qu’une technologie spécialisée dans la planification de votre supply chain, vous serez nettement moins compétitif en n’adoptant pas des outils exploitant l’IA pour prévoir la saisonnalité.

Le principal avantage de l’IA appliquée à la détection des tendances périodiques est qu’elle est capable de prendre en compte beaucoup plus de données que les outils traditionnels et peut donc identifier des schémas plus complexes. De même, ces technologies sont très évolutives, ce qui les rend idéales si votre entreprise est en phase d’expansion rapide, car elles pourront suivre votre croissance.

Avec tous ces éléments – une plus grande précision dans la prévision de la demande, la détection de motifs plus subtils, une plus grande évolutivité – il semble assez évident qu’opter pour un outil incorporant l’IA améliorera de nombreux aspects de vos processus en matière de détection et de prévision de la saisonnalité.

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La FAQ de la saisonnalité et de la demande

Qu’est-ce que la saisonnalité de la demande ?

La saisonnalité de la demande désigne les fluctuations qui se produisent dans la demande d’un produit ou d’un service particulier tout au long de l’année, pouvant être influencées par des facteurs tels que la saisonnalité, les conditions météorologiques ou des événements spéciaux. Gérer la saisonnalité de la demande est essentiel pour garantir la satisfaction des besoins des consommateurs, tout en minimisant les coûts de production et de stockage.

Qu’est-ce qu’un schéma de demande ? Comment peut-il être identifié ?

Les schémas de demande font référence à la pratique d’identifier et d’étudier les fluctuations de la demande d’un produit ou d’un service au fil du temps, afin de prédire son comportement futur et de planifier la production et les stocks en conséquence. L’analyse des schémas de demande est un outil important dans la gestion de la supply chain, car elle permet aux entreprises de prendre des décisions stratégiques basées sur des données historiques et des tendances de la demande.

Comment les modèles de machine learning peuvent-ils améliorer la précision de la prévision de la demande ? Quels types d’algorithmes sont couramment utilisés ?

Les modèles basés sur le machine learning ou l’IA peuvent fournir un niveau de précision supérieur à celui des modèles traditionnels, car ils peuvent prendre en compte davantage de facteurs lors de l’établissement d’une prévision. Pensez, par exemple, à la météo, aux ruptures de stock de produits connexes, aux vacances, aux tendances et à la saisonnalité, entre autres facteurs.

Il existe une grande variété de modèles qui peuvent être utilisés :

  • Réseaux neuronaux
  • Modèles basés sur des arbres
  • Modèles fondés sur la régression

Quels sont les avantages de l’IA par rapport aux méthodes traditionnelles de détection de la saisonnalité de la demande ?

L’IA présente des avantages significatifs par rapport aux méthodes traditionnelles de détection de la saisonnalité de la demande, car elle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique capables d’identifier des schémas saisonniers complexes en analysant de manière plus précise et efficace de vastes ensembles de données. L’IA est également capable d’incorporer de grandes quantités de données externes, ce qui contribue à une gestion plus efficace de la demande influencée par la saisonnalité.

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