Comment améliorer sa prévision des ventes avec l’IA ?

Senior Manager Lead AI & Data au sein de l’équipe Pricing de Converteo, Elie Abitbol accompagne nos clients dans la transformation et l’optimisation de leur stratégie de pricing. Il pilote des équipes expertes à la croisée de la stratégie métier et de la modélisation avancée, en portant la vision « IA & Pricing » pour garantir l’impact business durable des nouveaux modèles.

A retenir 

• Les modèles avancés de prévision constituent un véritable outil d’aide à la décision en renforçant la capacité des organisations à anticiper la demande, à détecter des tendances complexes et à optimiser des décisions clés comme le pricing, les stocks ou l’allocation des ressources.
• La qualité des prévisions dépend avant tout de la qualité et de la pertinence des données exploitées, car l’identification des bons signaux (données internes, facteurs externes, tendances marché) est déterminante pour gagner en précision.
• La performance des modèles repose aussi sur la combinaison entre technologie et expertise métier, avec des algorithmes enrichis par la connaissance du terrain pour répondre aux enjeux opérationnels.

Dans la majorité des organisations, la prévision d’activité reste un exercice essentiellement manuel, les équipes s’appuient sur des tableurs avec des données historiques et sur l’avis d’experts pour estimer les prévisions futures. Cette approche présente des limites car la demande est influencée par de nombreux facteurs : l’évolution rapide des comportements clients, les actions de la concurrence, les conditions macroéconomiques. Des facteurs que les méthodes de prévision traditionnelles peinent à capturer. Sans bonne prévision, les organisations prennent des décisions commerciales sous-optimales :  des prix qui ne reflètent pas les conditions du marché, des promotions qui détruisent de la valeur. En conséquence de ces décisions, les stocks peuvent se retrouver déséquilibrés, les ressources peuvent être allouées de manière inefficace. Heureusement, des techniques de prévision avancées sont disponibles et peuvent améliorer la prise de décision. Alors, à quoi ressemble une prévision efficace ?

3 piliers pour réussir sa prévision d’activité avec l’IA

Pour établir une bonne prévision, il faut répondre à quelques pré-requis :

1. Disposer de données qualitatives
2. Utiliser un modèle de prévision adapté
3. Allier rigueur statistique et bonne compréhension du marché et des enjeux commerciaux

• Disposer de “bonnes” données

La précision des prévisions dépend davantage de la pertinence des signaux retenus et de la qualité des données, que de la performance des algorithmes. La météo, les actions des concurrents, les indicateurs macroéconomiques ou les tendances de recherche en ligne peuvent tous influencer considérablement la demande. Toutefois, les variables pertinentes varient selon l’activité et les spécificités de chaque entreprise ou secteur. Identifier et intégrer les variables qui influencent réellement l’activité nécessite à la fois une expertise métier et une base de données saine.

• Choisir un modèle de prévision adapté

Les modèles de prévision doivent refléter la relation entre la demande et ses facteurs déterminants, tout en restant alignés sur les besoins de l’entreprise. Selon les cas, plusieurs modèles peuvent être utilisés en fonction de la disponibilité des données, des exigences en matière d’explicabilité et des objectifs commerciaux.

Les modèles de séries temporelles permettent d’identifier les tendances et saisonnalités historiques, tandis que les modèles de régression isolent l’impact de chaque facteur explicatif, comme le prix ou les actions commerciales. Des approches plus avancées, comme le gradient boosting, capturent des relations plus complexes et peuvent, dans certains cas, permettre d’améliorer la précision des prévisions.

• Combiner la donnée avec l’expertise métier

Alors que les algorithmes identifient des tendances dans les données, les équipes métiers apportent un contexte critique, remettent en question les anomalies et tiennent compte des événements du marché que les données seules ne peuvent pas capturer.

Étude de cas : optimiser le pricing dynamique grâce au Machine Learning

Nous avons accompagné un groupe de distribution de pièces automobiles dans le développement d’un modèle de machine learning de prévision d’activité pour alimenter sa stratégie de pricing dynamique.

La première étape du projet a consisté à comprendre le modèle de pricing dynamique existant pour identifier comment notre modèle allait pouvoir s’y intégrer. Nous avons ensuite recensé l’ensemble des données internes (historiques des transactions, prix, volumes) et des données externes qui pourraient être disponibles (prix sur les sites des concurrents, vacances et jours fériés, événement externe pouvant impacter la demande comme la Loi Montagne*)

Dans un deuxième temps, nous avons identifié, avec les équipes métier, la bonne granularité de prévision que nous souhaitions effectuer (produit, point de vente, temporalité…) et proposé différents modèles de renforcement pour identifier le plus adapté. Après différents tests, sur des modèles tel que le LightGBM ou le Deep AR, nous avons conclu qu’un modèle de série linéaire de type Deep AR était le plus adapté au besoin exprimé et présentait les meilleurs résultats (MAPE** <25%) dans un environnement avec une volumétrie de ventes hebdomadaire par produit faible.

Depuis la mise en production du modèle, nous vérifions de manière régulière avec les équipes opérationnelles que les prévisions de ventes sont justes. Nous essayons aussi d’intégrer de nouvelles variables (ex: disponibilité produit, disponibilité des techniciens en point de vente… ) pour améliorer le modèle, de façon continue, et faire en sorte que les prix s’adaptent au mieux aux pics de demande. Ce nouveau modèle nous permet ainsi de répondre au mieux aux objectifs métier d’utilisation maximale des techniciens en points de vente et de mieux répartir les frais fixes.

Faire de la prévision un avantage concurrentiel

La prévision d’activité n’est plus une compétence analytique de niche réservée aux équipes supply, c’est un levier stratégique qui peut être utile pour de nombreuses équipes : commerciales, pricing, marketing, finance. Une bonne prévision permet aux organisations d’identifier les risques plus tôt, de réagir plus rapidement aux évolutions du marché et de saisir les opportunités avant leurs concurrents.

Les avancées récentes en matière d’IA permettent de rendre la prévision encore plus accessible et plus réactive, en facilitant l’exploitation des données, la détection des anomalies et le suivi de la performance des modèles. Pour autant, la technologie ne remplace pas les fondamentaux notamment ceux liés à la qualité des données et à la compréhension du métier.