Prévision des ventes : comment les modèles d'IA surpassent les méthodes traditionnelles

La prévision de la performance des ventes se doit d’être plus qu’une simple projection des résultats passés. Elle est le fruit d'un écosystème complexe de variables internes (promotions, prix, force de vente) et, surtout, externes. C'est sur ce point qu'Excel éprouve des difficultés particulières.

Un modèle de prévision sur tableur est fondamentalement statique. Pour intégrer des facteurs externes, un analyste doit manuellement :

Ce processus est laborieux, mais aussi en retard sur la réalité. Le temps que les données soient collectées et intégrées, le marché aura déjà changé.

b. Les manipulations manuelles - facteur de risques élevés

On estime que près de 88 % des feuilles de calcul d'entreprise contiennent des erreurs. Souvent, ce sont des erreurs en cascade, liées à des fichiers antérieurs.

Ces erreurs ne sont pas anodines. Elles peuvent conduire à des ruptures de stock coûteuses, à un surstockage qui immobilise la trésorerie, à des campagnes marketing mal ciblées et, au final, à une perte de confiance dans les chiffres, pourtant censés guider l'entreprise.

2. Ce qu’apporte l’IA

a. Prenez en compte une myriade de variables

La force première de l’IA spécialisée en prévision des ventes réside dans sa capacité à ingérer et à analyser simultanément un volume et une variété de données qu’aucun humain ne pourrait traiter. Elle peut connecter et croiser en temps réel :

Les modèles de machine learning identifient des schémas et des corrélations invisibles à l'œil nu. Le résultat est une prévision plus fine et plus granulaire, qui se traduit directement par une meilleure gestion de stock. En anticipant plus précisément la demande pour chaque produit avec l’IA, l'entreprise peut réduire les coûts opérationnels en minimisant à la fois:

b. Machine learning - une progression permanente

Le cœur de la performance de l'IA réside dans sa capacité d'apprentissage, inexistante dans un fichier Excel. Le processus est cyclique :

Votre oracle IA s'adaptera automatiquement aux changements de comportement des consommateurs, à la saisonnalité et aux nouvelles dynamiques du marché. Ce processus d'amélioration continue, intrinsèque à l’IA, assure un gain de productivité conséquent. Il élimine en effet la nécessité pour les équipes de reconstruire manuellement et constamment leurs modèles de prévision.

c. Lisez le futur plus clairement

Que se passe-t-il en cas d’une augmentation des prix de 5 % ? Si un concurrent lance soudainement une promotion agressive ? Si une nouvelle réglementation impacte votre supply chain ?

Avec Excel, la modélisation de ces scénarios "what-if" peut vite devenir très fastidieuse et limitée. Les modèles peuvent exécuter des milliers de simulations en quelques minutes, en modifiant les variables pour cartographier un éventail de futurs possibles et leur probabilité. Cela permet aux dirigeants de prendre des décisions plus éclairées et proactives. L’IA devient alors un assistant stratégique, conseillant les décideurs.

Par exemple, dans le cadre d'une optimisation des prix, l’intelligence artificielle peut simuler l'impact de différentes stratégies tarifaires sur le volume des ventes et le revenu global, permettant de trouver le point d'équilibre optimal avant même de changer la moindre étiquette en magasin.

Voici un récapitulatif plus visuel des raisons de privilégier l’IA au tableur:

Comparaison Excel vs. IA

Caractéristique	Méthode Traditionnelle (Excel)	Solution IA pour la Prévision
Intégration des Données	Manuelle, statique, limitée à quelques variables.	Automatisée, en temps réel, intègre des centaines de variables internes et externes.
Taux d'Erreur	Élevé, dû aux saisies manuelles et erreurs de formule.	Très faible, calculs systématisés et anomalies de données détectées.
Capacité d'Apprentissage	Nulle. Modèle statique et doit être reconstruit manuellement.	Continue. Le modèle s'améliore automatiquement avec chaque nouveau cycle de vente.
Analyse des Relations	Principalement linéaire (difficile de modéliser des effets complexes).	Non-linéaire. Détecte des corrélations complexes et des effets de seuil.
Simulation de Scénarios	Basique et laborieuse (gestionnaire de scénarios limité).	Poussée et rapide. Permet de simuler des milliers de scénarios "what-if".
Mise à l'échelle	Difficile. Les performances se dégradent avec l'augmentation du volume de données.	Élevée. Conçue pour traiter des pétaoctets de données (Big Data).

3. Limites de l’IA

Comprendre comment mener un projet IA implique de connaître ses limites. L'IA n'est pas une solution magique <- son efficacité est conditionnée par plusieurs facteurs critiques

a. Diagnostiquez vos données !

C'est le principe fondamental de l'informatique, exacerbé par l'IA : des mauvaises données au départ donneront des mauvais résultats.

Un algorithme de machine learning, aussi sophistiqué soit-il, aura des résultats inexacts voire complètement faux, si alimenté avec des données de mauvaise qualité. Avant même de penser à comment intégrer l'IA dans votre entreprise, un diagnostic data, ou encore un audit de maturité IA, est indispensable pour évaluer la qualité du patrimoine de données.

Il est donc crucial de mettre en place une solide gouvernance de l'IA et le nettoyage, la standardisation et l’enrichissement des données avant de lancer un projet. Le succès d'un projet d'IA dépend à 80 % de la qualité du travail de préparation des données.

b. Impossible de prévoir des cygnes noirs, même pour l’IA

Les modèles d'IA excellent dans l’identification de corrélations en se basant sur des données historiques. Leur faiblesse intrinsèque est par conséquent leur incapacité à prévoir des événements qui n'ont aucun précédent dans les données sur lesquelles ils ont été entraînés. Ces événements sont connus sous le nom de "cygnes noirs" : des événements rares, à impact extrême et qui ne semblent explicables qu'a posteriori.

La pandémie de COVID-19 en est l'exemple parfait. Aucun modèle de prévision des ventes n'aurait pu prédire l'effondrement de la demande dans le secteur du tourisme et l'explosion de celle du commerce en ligne en mars 2020. En effet, un tel événement n'existait pas dans les données historiques. De même, une crise géopolitique soudaine, une catastrophe naturelle sans précédent ou une rupture technologique disruptive sont, par définition, hors de portée des prédictions de l'IA.

c. L’IA - aide à la décision stratégique, pas un décisionnaire

L'intelligence artificielle doit être conçue comme un copilote pour les dirigeants.

En effet, l'aide à la décision stratégique est le rôle le plus pertinent de l’IA. Le modèle fournit les chiffres, les scénarios, les probabilités ("le quoi"), mais c'est à l'expert humain de comprendre le contexte et d’avoir l'intuition, la connaissance du marché et le jugement éthique ("le pourquoi" et "le comment"). L'humain valide ou invalide la recommandation de l'IA, surtout si elle parait contre-intuitive. Par exemple, le directeur des achats peut prévoir un changement de tendance encore invisible dans les données ou le PDG prendre une décision stratégique à long terme même si les prévisions à court terme ne sont pas optimales.

Cette limite est la plus importante d'un point de vue stratégique. L’IA ne délivre pas une vérité absolue, elle émet une recommandation basée sur des probabilités. L'erreur serait de la laisser prendre des décisions stratégiques relevant de l’expérience et de l’intuition d’un dirigeant.

Nous ne sommes pas un oracle, mais Flowt, cabinet de conseil spécialisé en IA, Data Science et Business Intelligence. Discutons de votre stratégie IA et de son application à la prévision des ventes.