Dans l’industrie pharmaceutique, une mauvaise prévision ne se mesure pas seulement en écart de stock. Elle se mesure en ruptures d’approvisionnement, en patients sans traitement, en parts de marché perdues au profit d’un concurrent plus fiable.
Pourtant, la majorité des processus de demand planning reposent encore sur des modèles statistiques monovariés, construits sur un seul historique de ventes, incapables d’intégrer la multiplicité des signaux disponibles : sell-out, stocks distributeurs, données épidémiologiques, plans marketing, pricing concurrentiel…
Le Machine Learning change fondamentalement la donne.
Non pas comme une promesse technologique abstraite, mais comme une réponse concrète à des problèmes opérationnels bien identifiés :
• Intégration de dizaines de features hétérogènes dans un modèle unique et scalable
• Modélisation des non-linéarités et des interactions entre variables impossibles à formuler statistiquement
• Résultats explicables, adoptables par les équipes de planification
• Automatisation du signal de base, pour que les demand planners se concentrent sur les décisions à fort enjeu
Sur le terrain, les résultats parlent d’eux-mêmes :
• +3,5% de chiffre d’affaires (via l’amélioration du fill-rate)
• -8,2% de stock de produits finis
• 80% d’automatisation du processus de forecast
Thibaut Dyen, Associate Partner, Mickail Voyiatzis, Principal, Franck Kakal et Guilhem Delorme, Partner chez Argon & Co, proposent un article de fond qui détaille notre approche – des enjeux sectoriels aux résultats mesurables, en passant par l’architecture technique et la transformation du rôle des équipes planning.
Pour en savoir plus sur ces résultats téléchargez le livre blanc ici
Nous serons présents à LogiPharma 2026, le rendez-vous mondial de la supply chain Life Sciences, du 14 au 16 avril à Vienne (Austria Center).
Si vous souhaitez échanger sur la transformation de vos processus de demand planning, rencontrer l’équipe Argon & Co & IRIS by Argon & Co, ou simplement débattre des enjeux du secteur : venez nous retrouver sur place.
N’hésitez également pas à nous contacter en amont pour planifier un échange.
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