Data & AI for Operations
Prévision de la demande et chaîne d'approvisionnement pilotée par l'IA : des moteurs prédictifs personnalisés pour optimiser les processus opérationnels.
La prévision des ventes est l'un des principaux défis auxquels sont confrontées aujourd'hui la plupart des entreprises manufacturières.
Grâce à nos solides connaissances techniques en matière d'apprentissage automatique et de techniques d'IA avancées, nous construisons des modèles de prédiction des ventes très complets et fiables, capables de s'adapter aux effets imprévisibles du marché et aux spécifications de l'industrie.
Les moteurs de prédiction existants présentent des limites importantes pour trois raisons principales :
1. La complexité de l'extraction de data à partir de la plupart des sources data (fichiers Excel tels que les plans médias, les rapports PDF...).
2. L'incapacité à prévoir plusieurs effets qui ont un impact sur les ventes finales (médias sociaux, concurrence...)
3. L'incapacité à prendre en compte les effets spécifiques de l'industrie (effet des acheteurs mondiaux - luxe, initiatives environnementales des gouvernements - industrie automobile...).
Nous concevons et mettons en œuvre des actions concrètes à l'aide d'un cadre exhaustif.
De la stratégie de gestion data à la mise en conformité des organisations avec la GDPR, notre équipe aide et conseille les dirigeants sur la façon d'optimiser leur gouvernance data pour améliorer leur performance.>Nous croyons en la création de solutions uniques pour chacun de nos clients, et nous intégrons leurs équipes pour concevoir une organisation sur mesure et efficace.
Prévoir l'impact des promotions sur les ventes
Les fabricants et les détaillants partagent l'objectif de stimuler les achats, de sorte que les campagnes promotionnelles sont souvent axées sur cet objectif mutuellement bénéfique. Les promotions offertes par les détaillants et les fabricants ont une structure complexe, qui comprend des éléments monétaires et non monétaires, ainsi que des effets immédiats et à long terme.
Afin d'optimiser la stratégie des promotions (quantité, prix, temps, produit,...) et l'impact sur le sell-out, il est nécessaire de pouvoir apprécier la valeur et l'impact de celles-ci.
Cependant, les promotions ont un coût : soit la perte de ventes pour des 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-apprenante des promotions pour en suivre et en optimiser l'utilisation. Artefact est en mesure de construire de tels modèles prédictifs afin d'améliorer les décisions en matière de promotion.
Détection de motifs et de régularités
La détection de modèles est une branche fondamentale de l'analyse data . Elle consiste principalement à reconnaître des modèles et des régularités sur le site data afin de 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 utilisons au mieux les données brutes disponibles sur le site data ( data structuré tel que les journaux d'exploitation ou même les images et les enregistrements vidéo) avant les étapes de traitement et de modélisation afin de mettre en évidence les anomalies souhaitées.
Nos contenus d'experts sur Data et la transformation de l'IA
Case-study on the pharmaceutical industry
In our previous articles, we challenged conventional ROI models for AI and introduced a multi-layered, context-driven framework for measuring AI’s unique value.
Our framework for AI ROI assessment
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In today’s rapidly evolving technological landscape, IT has evolved from a traditional operational backbone to a strategic business partner. This shift is fueled by accelerating...
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