{"id":15235,"date":"2020-12-16T11:46:43","date_gmt":"2020-12-16T11:46:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.argonandco.com\/?post_type=article&p=15235"},"modified":"2020-12-18T15:09:40","modified_gmt":"2020-12-18T15:09:40","slug":"comment-utiliser-le-machine-learning-pour-ameliorer-la-prevision-des-ventes-et-du-cash","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.argonandco.com\/fr\/news-insights\/articles\/comment-utiliser-le-machine-learning-pour-ameliorer-la-prevision-des-ventes-et-du-cash\/","title":{"rendered":"Comment utiliser le Machine Learning pour am\u00e9liorer la pr\u00e9vision des ventes et du cash ?"},"content":{"rendered":"

Du pr\u00eat garanti par l\u2019Etat \u00e0 la restructuration de la dette, beaucoup de CFO ont aujourd\u2019hui pour mission essentielle de s\u00e9curiser le cash pour assurer la p\u00e9rennit\u00e9 de l\u2019entreprise. En p\u00e9riode d\u2019incertitude et de crise, la pr\u00e9vision de cash est vitale et, en la mati\u00e8re, les ventes sont le n\u0153ud gordien. <\/span><\/p>\n

En effet, d\u00e8s lors que les ventes sont r\u00e9alis\u00e9es, l\u2019entr\u00e9e de cash est assez pr\u00e9visible. Il ne s\u2019agit alors plus de pr\u00e9voir, mais d\u2019agir pour le collecter. Quant \u00e0 la pr\u00e9vision de sortie de cash, elle est aussi moins probl\u00e9matique. Par exemple, sur le p\u00e9rim\u00e8tre des d\u00e9penses fournisseur, l\u2019entreprise dispose de processus d\u2019approvisionnement et d\u2019engagement de d\u00e9penses qui permettent de contr\u00f4ler la consommation et les sorties de cash qui en d\u00e9coulent.<\/p>\n

Quel est l\u2019apport du Machine Learning dans la pr\u00e9vision des ventes ?<\/h3>\n

Les pr\u00e9visions utilisant des algorithmes de Machine Learning sont souvent plus fiables, car ces algorithmes exploitent plusieurs sources de donn\u00e9es, sans pour autant n\u00e9cessiter un grand volume de donn\u00e9es. Le volume de donn\u00e9es doit \u00eatre suffisant pour garantir des r\u00e9sultats satisfaisants. C\u2019est toute la diff\u00e9rence avec des applications de reconnaissance d\u2019image qui exploitent g\u00e9n\u00e9ralement une quantit\u00e9 gigantesque de donn\u00e9es. Nous parlons alors de Deep Learning.<\/p>\n

Pouvez-vous nous donner un cas d\u2019usage pr\u00e9cis ?<\/h3>\n

Les approches de pr\u00e9vision des ventes varient selon les secteurs d\u2019activit\u00e9. Notre exp\u00e9rience r\u00e9cente sur le sujet concerne le secteur des parfums et de la cosm\u00e9tique aupr\u00e8s d\u2019une entreprise leader de ce march\u00e9. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, la pr\u00e9vision des ventes \u00e9tait r\u00e9alis\u00e9e de mani\u00e8re statistique sur la base d\u2019un historique de ventes. La pr\u00e9vision du Sell-in (ventes au distributeur) \u00e9tait bas\u00e9e sur l\u2019historique de Sell-in ; et celle du Sell-out (ventes du distributeur aux consommateurs) sur l\u2019historique de Sell-out. La qualit\u00e9 des pr\u00e9visions n\u2019\u00e9tait pas satisfaisante et l\u2019objectif du projet \u00e9tait d\u2019utiliser le Machine Learning pour am\u00e9liorer la fiabilit\u00e9 de la pr\u00e9vision. Dans cet exemple, 1 million de lignes de donn\u00e9es ont ainsi \u00e9t\u00e9 exploit\u00e9es, soit trois ann\u00e9es de ventes.<\/p>\n

Dans un premier temps, l\u2019objectif \u00e9tait de pr\u00e9voir le Sell-in sur toute l\u2019Europe sur une p\u00e9riode de six mois et plus. Trois sources de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 exploit\u00e9es : l\u2019historique de Sell-out, l\u2019historique de stock, et enfin les donn\u00e9es de promotion. L\u2019algorithme de Sell-in a produit des pr\u00e9visions d\u2019une fiabilit\u00e9 de l\u2019ordre de 60%, c\u2019est-\u00e0-dire sup\u00e9rieure de 10 pts aux mod\u00e8les statistiques utilis\u00e9s jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent.<\/p>\n

Dans un deuxi\u00e8me temps, nous nous sommes focalis\u00e9s sur la pr\u00e9vision du Sell-out dont les r\u00e9sultats \u00e9taient fiables \u00e0 80%, donc tr\u00e8s satisfaisants par rapport \u00e0 la situation actuelle. Davantage de sources de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 exploit\u00e9es : l\u2019historique des promotions, l\u2019historique de Sell-out, l\u2019historique des stocks, la saisonnalit\u00e9, le comportement des consommateurs (hausse des ventes en d\u00e9cembre et l\u2019\u00e9t\u00e9), la hi\u00e9rarchie des produits, les prix des produits. En somme le Machine Learning am\u00e9liore la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions de vente, et donc celles du cash.<\/p>\n

Quel a \u00e9t\u00e9 l\u2019impact sur l\u2019algorithme, de l\u2019incertitude li\u00e9e \u00e0 la crise sanitaire ?<\/h3>\n

Le premier mois du confinement, l\u2019algorithme n\u2019a pas fonctionn\u00e9, mais il a r\u00e9agi rapidement les mois suivants. En effet, l\u2019algorithme analyse qu\u2019un \u00e9v\u00e8nement anormal s\u2019est produit et s\u2019adapte. Aujourd\u2019hui l\u2019algorithme de pr\u00e9vision des ventes r\u00e9agit rapidement aux nouvelles tendances du march\u00e9 qu\u2019elles soient positives ou n\u00e9gatives.<\/p>\n

Quelle est l\u2019approche d\u2019Argon & Co en mati\u00e8re de Machine Learning ?<\/h3>\n

Nous combinons expertise m\u00e9tier et Data Science pour am\u00e9liorer la performance des op\u00e9rations de nos clients. Notre exp\u00e9rience nous a permis de d\u00e9velopper des mod\u00e8les de Machine Learning sur lesquels nous nous appuyons pour construire les algorithmes pertinents r\u00e9pondant aux besoins client. La r\u00e9alisation d\u2019un \u00ab proof of value \u00bb permet de d\u00e9montrer la valeur du machine Learning et nous accompagnons son industrialisation avec les \u00e9quipes m\u00e9tier, data et IT du client pour p\u00e9renniser la d\u00e9marche et cr\u00e9er de la valeur. R\u00e9cemment, nous avons ainsi men\u00e9 plusieurs projets concluants de Machine Learning appliqu\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9vision des ventes et du cash.<\/p>\n

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