Data IA au service des opérations
Prévision de la demande et chaîne logistique basée sur l'IA : des moteurs prédictifs sur mesure pour optimiser les processus opérationnels.
La prévision des ruptures de stock constitue aujourd'hui l'un des principaux défis pour la plupart des entreprises manufacturières.
Grâce à notre solide expertise technique en matière d'apprentissage automatique et de techniques avancées d'intelligence artificielle, nous développons des modèles de prévision des ventes très complets et fiables, capables de s'adapter aux aléas du marché et aux spécificités du secteur.
Les moteurs de prédiction existants présentent des limites importantes pour trois raisons principales :
1. La complexité liée à l'extraction data à partir de la plupart data (fichiers Excel tels que les plans médias, les rapports PDF…)
2. L'impossibilité de prévoir certains facteurs qui influent sur les ventes finales (réseaux sociaux, concurrence…)
3. L'incapacité à tenir compte des effets spécifiques à certains secteurs (effet « Global Shoppers » – secteur du luxe, initiatives gouvernementales en matière d'environnement – secteur automobile…).
Nous concevons et mettons en œuvre des mesures concrètes grâce à un cadre exhaustif.
De la stratégie data à la mise en conformité des organisations avec le RGPD, notre équipe accompagne et conseille les dirigeants sur la manière d'optimiser leur data afin d'améliorer leurs performances.>Nous croyons en la création de solutions uniques pour chacun de nos clients, et nous travaillons en étroite collaboration avec leurs équipes pour concevoir une organisation sur mesure et efficace.
Prévision de l'impact des promotions sur l'écoulement des stocks
Les fabricants et les détaillants partagent l'objectif commun de stimuler les achats ; c'est pourquoi les campagnes promotionnelles sont souvent axées sur cet objectif mutuellement avantageux. Les promotions proposées par les détaillants et les fabricants présentent une structure complexe, qui comprend à la fois des éléments financiers et non financiers, ainsi que des effets immédiats et à long terme.
Afin d'optimiser la stratégie promotionnelle (quantité, prix, durée, produit, etc.) et son impact sur les ventes, il est nécessaire de pouvoir en évaluer la valeur et l'impact.
Cependant, les promotions ont un coût : soit la perte de ventes de produits similaires qui auraient été achetés autrement, soit la perte de revenus due à la promotion elle-même. Il est indispensable de disposer d'une évaluation claire et auto-adaptative des promotions pour en suivre et optimiser l'utilisation, et Artefact en mesure de créer de tels modèles prédictifs afin d'améliorer les décisions en matière de promotion.
Détection de motifs et de régularités
La détection de modèles est un domaine fondamental de data . Elle consiste principalement à identifier des modèles et des régularités dans data comprendre des comportements spécifiques.
L'identification d'un problème au sein de votre chaîne d'approvisionnement, la détection d'opérations frauduleuses ou la mise en évidence de comportements suspects au sein d'une foule sont des cas d'utilisation concrets et à forte valeur ajoutée. La méthodologie d'Artefactest est conçue pour détecter ces comportements aberrants tout en évitant le piège du phénomène de rareté.
Nous exploitons au mieux data brutes disponibles data data structurées data que les journaux d'exploitation ou encore les images et les enregistrements vidéo) avant les étapes de traitement et de modélisation afin de mettre en évidence les anomalies recherchées.
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