Comment mettre en oeuvre l'analyse prédictive dans les achats d'entreprise ?

Comprendre l'analyse prédictive et son intérêt pour les achats

L'analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques pour prédire des événements futurs probables. Dans le cadre des achats d'entreprise, l'analyse prédictive permet d'anticiper les besoins en approvisionnement, d'optimiser les stocks et d'améliorer la planification.

En analysant les données passées sur les commandes fournisseurs, la demande des clients, les ventes et même la météo, il est possible de mettre en place des modèles statistiques et algorithmiques pour prévoir les volumes d'achats nécessaires.

L'intérêt est double : réduire les risques de rupture de stock et ainsi améliorer le service client, et diminuer le besoin en fonds de roulement en optimisant les stocks

L'analyse prédictive apporte donc une vision dynamique et tournée vers le futur, pour une gestion plus efficace des approvisionnements.

Les données nécessaires pour faire de l'analyse prédictive dans les achats

La qualité des prédictions dépend directement de la quantité et de la qualité des données collectées. Pour construire un modèle prédictif fiable, il faut disposer d'un historique de trois ans minimum. Ce registre doit couvrir les aspects clés de l'activité de l'entreprise, tels que les volumes commandés et livrés par produit, les délais de livraison des fournisseurs, la demande client et les ventes réalisées.

Il faut aussi intégrer des données sur les promotions, les soldes, les nouveaux produits et la saisonnalité et tenir compte des facteurs externes comme la météo et les événements exceptionnels.

Ces données proviennent généralement du système d'information de l'entreprise (ERP, CRM, SCM). Il est important de les consolider, de vérifier leur cohérence et de combler les éventuelles lacunes.

Choisir la méthode d'analyse prédictive la plus adaptée pour vos achats

Plusieurs méthodes permettent de construire des modèles prédictifs :

La régression linéaire et logistique

La régression linéaire permet de modéliser la relation entre une variable à prédire (la demande future par exemple) et des variables explicatives (ventes passées, saisonnalité, promotions, etc.) via une équation linéaire.

Les coefficients de la régression sont estimés grâce à l'historique des données. Cette méthode simple est adaptée pour des prévisions sur des agrégats (ex. : la demande globale).

La régression logistique est une variante pour prédire la probabilité qu'un événement survienne ou non (rupture de stock par exemple).

Les méthodes de lissage exponentiel

Ces méthodes utilisent une moyenne mobile pondérée où les données les plus récentes ont plus de poids.

L'intérêt est de suivre l'évolution des tendances dans le temps. Le lissage exponentiel simple ou double permet de modéliser la saisonnalité.

Le machine learning supervisé

Des algorithmes comme les réseaux neuronaux, les arbres de décision, les forêts aléatoires ou les SVM (Support Vector Machines) peuvent trouver des corrélations complexes dans une grande quantité de données.

Ils sont performants pour des prédictions fines par référence ou segment de produits. Le machine learning nécessite néanmoins beaucoup de données et de la puissance de calcul.

Construire le modèle d'analyse

Une fois la méthode choisie, la mise en oeuvre du modèle prédictif nécessite un travail en collaboration avec un data scientist. Il faut dans un premier temps sélectionner parmi toutes les données collectées celles qui sont réellement pertinentes et en lien avec ce que l'on cherche à prédire. Les données brutes doivent ensuite être nettoyées, complétées et transformées pour être exploitables par l'algorithme.

L'étape suivante est de diviser ces données formatées en deux ensembles : un jeu d'entraînement et un jeu de test. Le modèle apprend sur le premier jeu les relations entre les données selon la méthode choisie.

Le jeu de test sert ensuite à évaluer la précision et les performances du modèle en comparant les prédictions aux données réelles. Cette évaluation permet d'optimiser les hyper-paramètres du modèle pour améliorer sa précision. Plusieurs essais successifs sont souvent nécessaires avant d'obtenir un modèle fiable, robuste et suffisamment précis pour être opérationnel.

Intégrer les prévisions dans les systèmes internes

Une fois le modèle validé, les prévisions de demande doivent être intégrées dans le système d'information de l'entreprise, en particulier dans l'ERP et le logiciel de planification des approvisionnements.

La pertinence des prévisions doit être régulièrement contrôlée en comparant les prédictions aux demandes réelles sur une période donnée. Des indicateurs comme l'erreur moyenne ou le pourcentage d'erreurs permettent d'évaluer la performance du modèle.

Celui-ci doit être entraîné régulièrement sur les données actualisées pour intégrer les nouvelles tendances et améliorer sa précision.

L'analyse prédictive pour les achats doit donc être un processus continu, avec un suivi rigoureux des résultats et des mises à jour périodiques afin de tirer parti de l'historique toujours plus étendu de vos données.

Pour en savoir plus, lisez également :

• https://www.decision-achats.fr/Thematique/it-digital-1233/Breves/Big-Data-analyses-predictives-analyses-prescriptives-sont-sources-performance-future-nos-clients-309048.htm