Prédiction de Demande & Optimisation des Stocks
Client : Retailer - 400 magasins
Le projet
Développement d'un modèle de prévision de la demande à 90 jours pour 400 magasins et 12 000 références produits. Prise en compte de la saisonnalité, des promotions, de la météo et des événements locaux.
Architecture & mise en œuvre
Couplage du modèle prédictif avec un algorithme d'optimisation des stocks pour minimiser les ruptures et le surstock. Prise en compte des contraintes logistiques, des délais fournisseurs et des coûts de stockage.
Pilotage & adoption
Déploiement d'un dashboard pour les 400 chefs de magasin : recommandations de réassort personnalisées, alertes de rupture imminente et suggestions de promotions pour écouler les stocks excédentaires.
Résultats & mise en production
Résultats sur 12 mois : -32% de ruptures de stock, -24% de surstock et +11% de marge brute. Le projet a été étendu à l'ensemble du réseau et est devenu un outil quotidien pour les équipes.
Captures d'écran
