Previsions des Ventes avec Prophet
Forecasting de séries temporelles pour l'optimisation de la supply chain retail
Solution de prévision ML démontrant l'analyse prédictive appliquée aux données de ventes retail. Conçue pour illustrer des applications concrètes d'IA pour la gestion de supply chain et des stocks dans un contexte PME.
- Algorithme Prophet : Forecasting robuste de séries temporelles (Facebook)
- Détection automatique de saisonnalité : Patterns hebdomadaires, mensuels, annuels
- Analyse de tendance : Identification des tendances business long terme
- Intervalles de confiance : Quantification de l'incertitude pour aide à la décision
- Analytics visuels : Graphiques clairs pour communication stakeholders
Python 3.10+ Prophet (bibliothèque forecasting Facebook) Pandas (manipulation de données) Matplotlib/Plotly (visualisation) Scikit-learn (métriques)
- Optimisation des stocks : Réduction surstock et ruptures
- Planification de la demande : Décisions production/commandes data-driven
- Réduction des coûts : Minimisation du gaspillage via prévisions précises
- Croissance du CA : Meilleure disponibilité stocks en périodes forte demande
- Prévisions de demande 30-90 jours
- Décomposition tendance et saisonnalité
- Métriques de performance (MAE, RMSE, MAPE)
- Insights actionnables pour responsables supply chain
- Gestion des stocks retail
- Supply chains agricoles
- Planification de la demande industrielle
- Optimisation centres de distribution
- Prévision stocks e-commerce
Lamarque - Consultant IA & Supply Chain
- 30 ans d'expérience en management supply chain
- Formation ingénieur agronome
- Spécialisé en forecasting par ML
- Focus sur solutions IA pratiques pour PME
Disponible pour missions de conseil en :
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Optimisation supply chain par IA
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Implémentation de forecasting demande
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Déploiement modèles ML pour opérations
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Portfolio demontrant applications ML concretes pour défis supply chain
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Janvier 2026