Prédire la demande avec précision : le rôle clé des données

Pour anticiper et prévoir la demande dans la supply chain, la capacité à ingérer et analyser rapidement les données, puis à prendre des décisions éclairées, est essentielle. Bien que ce constat s’applique à l’ensemble de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, il revêt une importance particulière lorsqu’il s’agit de confronter la demande réelle aux prévisions établies. Or, cette exigence peut être freinée, voire compromise, par plusieurs facteurs : manque de visibilité de bout en bout, processus de gestion des données dépassés ou encore informations inexactes.

Les perturbations majeures qui affectent la supply chain — qu’elles soient liées à des événements géopolitiques, à des problèmes de capacité chez les fournisseurs, à une faible visibilité des stocks dans le réseau ou encore à l’évolution constante des comportements d’achat — rendent la synchronisation entre l’offre et la demande particulièrement difficile. La situation est encore complexifiée par des données inexactes issues de dizaines d’applications et de systèmes disparates, internes comme externes. Les méthodes de prévision traditionnelles peinent à suivre le rythme des changements rapides au sein des chaînes d’approvisionnement mondiales, et échouent souvent à anticiper correctement la demande en période de forte volatilité.

Historiquement, les entreprises se sont appuyées sur leurs données internes et sur l’analyse des historiques pour établir leurs prévisions de demande. Mais cette approche montre vite ses limites face à des évolutions soudaines du marché. La capacité à détecter en temps réel des perturbations de la demande et à améliorer la qualité des prévisions reste difficile à atteindre, surtout si l’on vise un haut niveau de satisfaction client. Elle met également en lumière la réactivité nécessaire pour s’adapter rapidement aux imprévus. Les entreprises qui adoptent la détection de la demande sont ainsi mieux armées pour traverser les disruptions et en ressortir renforcées, avec un positionnement plus compétitif.

La détection de la demande et la prévision de la demande sont deux leviers essentiels pour optimiser la supply chain, mais elles remplissent des fonctions différentes. La détection de la demande s’appuie sur des données en temps réel et sur l’analytique pour identifier et répondre immédiatement aux fluctuations, tandis que la prévision de la demande exploite les données historiques pour anticiper l’évolution future (sur plusieurs mois ou années). Méthodes statistiques et machine learning permettent d’accroître la précision et la flexibilité de ces approches.

Les deux dimensions sont essentielles pour projeter les ventes, gérer les stocks et planifier les réapprovisionnements. L’objectif ultime : prédire le plus finement possible la demande client.
D’un point de vue opérationnel, les entreprises doivent mesurer avec précision l’écart entre prévisions et ventes réelles, le taux de rotation des stocks, les ruptures, l’obsolescence, le taux de service à la commande ou encore la performance de livraison. Les outils avancés d’analytique et d’IA apportent une vision granulaire des ventes, des niveaux de stock et des indicateurs financiers, soutenant une prise de décision plus pertinente.

Conscients de la complexité croissante de ces enjeux, InterSystems a interrogé 450 décideurs et praticiens de la supply chain sur les défis technologiques, les tendances et les stratégies mises en œuvre dans cinq cas d’usage clés : optimisation du fulfillment, détection et prévision de la demande, orchestration de la supply chain, planification de la production et ESG. Cette enquête montre notamment que 42 % des entreprises recourent encore à des méthodes manuelles (tableurs inclus) pour intégrer et préparer leurs données — un outil pratique mais limité.

Comme l’illustre l’étude, les tableurs ne constituent pas un outil adapté pour l’intelligence décisionnelle. Celle-ci vise à comprendre comment les décisions sont prises, et à utiliser l’IA et le machine learning pour en optimiser les résultats. Dans la supply chain, une plateforme d’intelligence décisionnelle pilotée par l’IA permet de gérer les perturbations en amont et au moment où elles surviennent, garantissant la disponibilité des produits tout en améliorant les performances commerciales.

L’un des principaux défis réside encore dans la nécessité d’une intervention humaine, l’IA ne parvenant pas toujours à saisir toute la complexité des schémas de demande. Or, cette dépendance peut être chronophage et source d’erreurs, surtout en présence de données de mauvaise qualité. Selon l’enquête, 36 % des entreprises utilisent plusieurs solutions nécessitant une intervention manuelle, générant souvent des silos de données cloisonnés. Ces discontinuités freinent la prise de décision et dégradent la précision des prévisions.

En outre, l’adoption de plateformes de données intelligentes reste limitée : seuls 27 % des répondants en disposent aujourd’hui, avec des taux encore plus faibles dans la logistique (18 %) et la pharmacie (19 %). Pour être efficaces, ces plateformes exigent des données validées, cohérentes et fiables, avant intégration dans les modèles de prévision.

Selon l’enquête, les principaux défis en matière de détection et de prévision de la demande sont directement liés aux données : leur collecte, leur visibilité et leur analyse. Sans surprise, tous ces problèmes découlent d’un même enjeu : les incohérences de données. Des données propres et fiables sont indispensables pour garantir la précision et la cohérence, en particulier lorsqu’il s’agit d’intégrer des jeux de données externes.

Lorsqu’on leur a demandé d’identifier leurs principaux défis en matière de détection et de prévision de la demande, les répondants ont cité les éléments suivants : absence de visibilité en temps réel sur la supply chain (41 %), des processus encore trop manuels (39 %), des données inexactes au sein de l’organisation, chez les partenaires et les fournisseurs (37 %), ainsi qu’une absence de détection en temps réel des évolutions de la demande et de l’offre (34 %).

Or, la compréhension des variations entre l’offre et la demande — et la capacité à y réagir — est au cœur même de la détection et de la prévision de la demande. Côté demande, ces variations résultent de l’évolution des préférences des consommateurs, de la fidélité aux marques ou encore de facteurs économiques. Côté offre, elles sont liées au prix ou à la disponibilité des matières premières, aux pénuries de main-d’œuvre ou à l’arrivée de nouveaux acteurs sur le marché. Les entreprises incapables de détecter ces signaux en temps réel voient alors la précision de leurs prévisions se dégrader, ce qui entraîne une perte de ventes et une hausse du coût des biens vendus.

La visibilité de la supply chain est devenue un sujet majeur ces dernières années, mais elle est encore trop souvent réduite à la seule dimension du suivi des expéditions. Les solutions de traçabilité point à point ont attiré des milliards de dollars d’investissements en capital-risque, mais la visibilité va bien au-delà. Elle permet aux entreprises de suivre l’emplacement et l’état des produits, composants et matières premières tout au long de leur parcours dans la supply chain. Elle couvre également l’ensemble du cycle, de l’approvisionnement en matières premières jusqu’à la livraison finale au consommateur. Au cœur de cette visibilité se trouve l’accès à des données en temps réel, essentielles pour optimiser les stocks, suivre les flux et anticiper les perturbations. Pour réagir efficacement aux variations de la demande, les entreprises doivent pouvoir ajuster rapidement leurs niveaux de stocks face à la volatilité du marché et à l’évolution des attentes des consommateurs.

Le deuxième défi identifié par les répondants est la dépendance aux processus manuels. On parle de plus en plus de la supply chain autonome : les processus automatisés de détection de la demande exploitent des données en temps réel et des analyses avancées pour anticiper les fluctuations de court terme, alors que les méthodes manuelles reposent sur l’interprétation humaine des données — une approche chronophage et sujette aux erreurs.

Le troisième défi mis en avant par les répondants concerne les inexactitudes dans les données, qu’elles proviennent de l’organisation elle-même, de ses partenaires ou de ses fournisseurs. Dès 1957, les informaticiens désignaient déjà ce phénomène par l’expression « garbage in, garbage out ». Dans un article de presse consacré aux travaux de mathématiciens de l’armée américaine avec les premiers ordinateurs, le spécialiste William D. Mellin expliquait que les ordinateurs ne peuvent pas « penser par eux-mêmes » et que des entrées mal programmées conduisent inévitablement à des résultats incorrects. Bien des choses ont évolué depuis, mais le principe reste le même : des données inexactes entraînent des erreurs dans la détection et la prévision de la demande, avec des impacts directs sur la gestion des stocks, les opérations de la supply chain et, in fine, la rentabilité.

Selon l’enquête, les capacités jugées les plus susceptibles d’améliorer la précision des prévisions de demande correspondent directement aux principaux défis identifiés. La capacité numéro un citée par les répondants est l’ingestion et l’analyse de données en temps réel, issues de nombreuses sources et sous des formats disparates (27 %).

InterSystems Supply Chain Orchestrator est une plateforme de données conçue précisément pour cela : elle ingère l’ensemble des données pertinentes, internes comme externes — qu’il s’agisse d’événements géopolitiques, d’informations sur l’intégrité des produits dans la supply chain, d’écarts de performance chez les fournisseurs, et bien plus encore. En harmonisant et en normalisant ces informations afin de fournir des données fiables en temps réel, la plateforme simule les processus métiers puis applique des capacités d’IA et de machine learning intégrées. Sans nécessiter de « rip-and-replace », les entreprises bénéficient ainsi d’un déploiement accéléré de nouvelles fonctionnalités puissantes, tout en réduisant leur coût total de possession d’une manière inégalée dans le secteur aujourd’hui.

La deuxième capacité identifiée par les répondants est l’intégration de la gestion des stocks avec les systèmes ERP et les points de vente électroniques (EPOS) afin d’automatiser la détection et la prévision de la demande (24 %). Supply Chain Orchestrator permet aux organisations d’ajuster leurs plans de prévision avec un haut degré de précision pour faire face aux événements soudains, aux disruptions ou aux tendances qui affectent la demande, transformant ainsi l’optimisation de l’exécution des commandes. En exploitant la détection de la demande, elles peuvent accroître leur performance en ajustant leurs plannings de production selon les prévisions, garantissant une réponse efficace aux besoins des clients. Elles peuvent également intégrer des capacités avancées de détection et de prévision avec leurs systèmes de point de vente, leurs ERP ou leurs applications, ce qui accélère leur time-to-value.

Basée à Salzbourg, SPAR Autriche (4 Md€, 800 magasins, 600 commerçants) recherchait un système ERP et POS de bout en bout pour donner aux responsables de magasins locaux un meilleur contrôle de leurs stocks. L’entreprise a choisi IMAge, une solution basée sur la technologie InterSystems.
Cette solution combine données locales et centralisées. L’ERP central gère stocks, commandes et analyses, tandis que chaque magasin dispose d’un module local qui pilote le POS et permet la saisie en rayon. Les responsables accèdent ainsi à une vue unifiée des ventes, stocks, commandes et livraisons, optimisant les niveaux de stock et réduisant les ruptures.
« Aujourd’hui, les responsables sont en mesure de contrôler les mouvements de marchandises, les stocks et les livraisons à venir », souligne Günther Kilian, Responsable Process chez SPAR Autriche. « De plus, le système est simple d’utilisation et parfaitement adapté aux besoins des équipes. »
« Nous avons créé, grâce à InterSystems, une interface utilisateur commune pour la partie centrale et locale de l’application », ajoute Gerd Karnitschnig, Directeur Général de SPAR IGT Slovénie. « Pour l’utilisateur, il n’y a qu’un seul système à maîtriser : c’est pour nous un véritable avantage concurrentiel. ».

Pour rester compétitives, les entreprises doivent pouvoir exploiter des informations critiques en temps quasi réel. Or, le manque de visibilité de bout en bout et la dépendance aux analyses manuelles limitent encore cette agilité. En matière de détection et de prévision de la demande, ignorer les causes des variations d’offre conduit à des prévisions faussées, des stocks inadaptés, des ventes perdues et des coûts accrus.
L’efficacité repose donc sur des données unifiées, fiables et harmonisées. Avec InterSystems Supply Chain Orchestrator, les organisations disposent d’une vision complète de leur supply chain, capable de révéler ce qui se passe, d’anticiper ce qui va se produire et de proposer les meilleures options grâce à des recommandations prescriptives. Résultat : une efficacité maximale, avec un minimum de délais.

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