Forecast saisonnier par ML : anticiper demandes pour périodes critiques

Le machine learning améliore prévisions saisonnières en intégrant données externes (événements, météo, tendances). Il réduit surstock et ruptures sur campagnes clés.

Réponse immédiate : implémentez modèle hybride (time series + features exogènes) et établissez seuils d’alerte pour réappro.

Étapes pratiques
– Données : historiques ventes, campagnes, lead times, calendrier événements.
– Modèle : Prophet / SARIMAX / Gradient boosting avec features exogènes.
– Activation : output → règles min/max dynamiques et alertes.

Checklist ML forecast
– [ ] Pipeline data et features construit
– [ ] Modèle testé vs baseline (MAPE)
– [ ] Automatisation alertes & process réassort

FAQ
Q : Combien de données pour démarrer ?
R : 12–24 mois d’historique aide ; sinon combiner règles heuristiques et features événementielles.

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