Dans un monde où les marchés évoluent plus vite que les méthodes qui les gouvernent, prévoir les ventes n’est plus un luxe ni une intuition métier — c’est une décision stratégique, un socle de résilience, de performance et d’agilité.
Pourtant, nombreuses sont encore les entreprises qui s’appuient sur des modèles empiriques, construits sur des moyennes passées, dans l’espoir d’en tirer des vérités futures. Mais l’intuition seule ne suffit plus. La donnée, si elle est bien utilisée, peut devenir une boussole.
📉 Un constat : des prévisions basées sur la « double moyenne »
Notre client, un acteur industriel disposant d’un catalogue complexe et de volumes irréguliers, prévoyait ses ventes avec une méthode maison, simple à calculer :
Moyenne du mois en cours + moyenne du même mois l’année précédente
Divisé par 2
Cette “double moyenne” avait l’avantage d’être rapide, mais elle ignorait les fondamentaux d’un marché mouvant :
- L’impact des campagnes marketing,
- Les effets calendaires,
- Les ruptures passées ou anomalies,
- Les tendances saisonnières ou émergentes.
Résultat ? Un MAPE moyen de 64 %, révélateur d’une grande instabilité entre prévisions et réalité.
🔍 Un POC pour révéler le potentiel de la donnée
Nous avons proposé de mener un proof of concept (POC) sur une sélection de produits représentatifs, pour confronter cette méthode manuelle à un modèle de prévision basé sur la data science.
Malgré un environnement de données :
- Volatile,
- Fragmenté,
- Peu mature, le modèle de séries temporelles que nous avons conçu a permis de capter les variations réelles de la demande, en intégrant :
- Les pics et creux anormaux,
- Les effets saisonniers,
- Les campagnes promotionnelles,
- Les jours fériés, ponts, jours ouvrés…
📈 Résultat : un MAPE de 27 %, soit +37 % de précision
Le modèle prédictif a atteint un MAPE de 27 %, contre 64 % pour la méthode initiale.
👉 Soit une amélioration de 37 % de la précision des prévisions, dans un environnement instable et à faible maturité data.
Ce seul écart a permis d’ajuster les stocks de manière plus fine, de réduire les ruptures critiques et d’alléger les surstocks coûteux.
⚙️ Au-delà des chiffres : un changement de posture
Ce POC a démontré que l’enjeu n’était pas seulement technique. Il a ouvert la voie à un pilotage plus éclairé, plus souple, plus proactif.
Ce que l’entreprise y a gagné :
- 🔄 Une boucle d’amélioration continue, alimentée par des données à jour,
- 🎯 Une meilleure fiabilité des prévisions, suivie via des KPIs comme le Forecast Bias ou le Forecast Accuracy,
- 📦 Une logistique plus fluide, moins tendue, plus économe,
- 🧠 Des équipes outillées et formées à la lecture de scénarios prévisionnels.
🔧 De la prévision à la stratégie d’entreprise
Prévoir ses ventes, ce n’est pas juste une tâche logistique. C’est une fonction de pilotage stratégique, à la croisée du marketing, des opérations et de la finance.
Bien anticiper, c’est :
- Mieux dimensionner ses ressources,
- Réduire les immobilisations et libérer du cash-flow,
- Servir le client sans rupture,
- Réduire son empreinte environnementale,
- Gagner en réactivité face à la volatilité du marché.
🧮 Piloter avec des indicateurs fiables
Un bon modèle n’a de valeur que s’il est piloté. Voici les KPI clés à intégrer pour suivre l’impact des prévisions sur la performance :
- MAPE (Mean Absolute Percentage Error) : mesure l’écart global entre prévision et réalité.
- Forecast Bias : détecte les sur- ou sous-estimations systématiques.
- Taux de service (OTIF) : reflète la capacité à livrer en temps et en quantité.
- Taux de rupture : alerte sur les manques critiques.
- Taux d’obsolescence : mesure la part de produits invendus ou périmés.
- Rotation et couverture de stock : pour évaluer la fluidité des flux.
📌 En résumé
Ce cas démontre une vérité simple mais puissante : la donnée ne remplace pas l’expertise, elle l’amplifie. Passer d’une méthode statique à un modèle prédictif a permis, en quelques semaines, de :
- Mieux anticiper la demande,
- Réduire les erreurs critiques,
- Instaurer une culture de pilotage fondée sur les faits.
Même dans un contexte complexe et imparfait, une prévision mieux outillée devient un levier de performance global.
Comment passer d’une intuition métier à une prévision pilotée par la donnée ?
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