IA pour inventaire : optimisation des stocks de goodies par prévision et règles automatiques

L’IA améliore l’exactitude des prévisions et optimise niveaux de stock quand les volumes et la saisonnalité sont complexes. Un modèle simple de forecasting + règles business réduit ruptures et surstock.

Approche recommandée :
– Data : historiques ventes/distributions, campagnes planifiées, lead times fournisseurs.
– Modèle : algorithmes de séries temporelles (Prophet, ARIMA) ou modèles ML pour features exogènes (événements).
– Activation : outputs → seuils min/max dynamiques dans ERP → réappro automatique.

Avantages
– Moindre capital immobilisé, réduction ruptures.
– Ajustements rapides selon campagnes marketing.

Points d’attention
– Cold start : peu de données requiert règles heuristiques jusqu’à maturation du modèle.
– Gouvernance : garder superviseur humain pour exceptions (lancements, éditions limitées).

Checklist IA inventaire
– [ ] Data pipeline et DWH en place
– [ ] Modèle forecasting testé vs baseline
– [ ] Automatisation réassort validée en sandbox

FAQ
Q : L’IA supprime‑t‑elle l’intervention achats ?
R : Non : elle assiste et propose commandes optimisées ; les achats restent décisionnaires sur exceptions.

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