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Les 3 piliers d'une transformation réussie

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‍La culture data au cœur des décisions ‍

Pour ancrer la culture data au sein de l’entreprise, Prosol et Equancy ont mis en place des pratiques concrètes :

• Participation active des managers de rayon, qui adaptent les recommandations d'IA selon les spécificités locales, tout en conservant une autonomie stratégique.
• Transition collaborative entre experts data et acteurs terrain, garantissant une adoption réussie.
• ‍Formation continue des équipes opérationnelles pour intégrer les outils prédictifs dans leur quotidien

Entre gouvernance agile et responsabilisation

Pour assurer une coordination optimale et maximiser l'impact de l'IA, Prosol et Equancy ont eu recours :

• A une collaboration transverse pour unifier stratégie et exécution.
• Au développement d’un modèle prédictif unique, qui couvre toutes les séries de données (produit/magasin).
• A des mesures d'ajustements utilisateurs pour affiner les recommandations en temps réel, en veillant à ce que les outils restent au service des employés.

Des technologies avancées et de l'IA performante

Pour tirer pleinement parti des technologies avancées et de l'IA performante, Prosol et Equancy ont mis en place :

• Des modèles prédictifs de pointe (Prophet et XGBoost) qui intègrent des données historiques et contextuelles.
• Une analyse en temps réel des promotions et événements atypiques pour ajuster les prévisions.
• La simplification des processus grâce au machine learning, avec une infrastructure unique pour gérer et optimiser des milliers de séries de données.

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Des bénéfices stratégiques immédiats

Les résultats de cette transformation se traduisent par des bénéfices stratégiques immédiats pour Prosol et Equancy, tels que :

• Amélioration de la précision prédictive de 20 à 40 % : Réduction des stocks excédentaires et des ruptures de stock.
• Satisfaction client accrue : Moins de gaspillage et des produits toujours frais disponibles en rayon.
• Gain de temps opérationnel : Les responsables de rayon économisent des heures grâce aux recommandations automatiques.
• Impact financier significatif : Une optimisation des prévisions a permis d’augmenter le chiffre d’affaires de 5 à 10 %, soit des millions d'euros économisés annuellement.
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Les recommandations du HUB Institute

• Adopter une culture de la donnée proactive : formez vos équipes pour exploiter pleinement les outils prédictifs et sensibilisez-les aux avantages et aux limites de l’IA pour favoriser une adoption éclairée.
• ‍Mettre en place une gouvernance hybride : décentralisez la gestion de vos données auprès des équipes métiers tout en assurant une supervision stratégique par  une équipe dédiée.‍
• Investir dans des technologies évolutives : intégrez des solutions capables de traiter des données complexes en temps réel, et testez régulièrement les algorithmes pour maximiser leur efficacité.‍
• Associer l'IA et l'expertise humaine : maintenez les collaborateurs au cœur du processus décisionnel pour préserver leur savoir-faire et améliorer les outils en fonction de leurs retours.

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Timecodes de la vidéo

• 00:00:15 - Introduction et vision stratégique : Objectifs d’optimisation de la chaîne logistique via l’IA.
• 00:02:30 - Objectifs des prévisions : Réduction des stocks et satisfaction client.
• 00:04:50 - Méthodes algorithmiques : Utilisation des modèles Prophet et XGBoost.
• 00:10:45 - Résultats mesurables : Baisse des erreurs et gains financiers.
• 00:14:50 - Synthèse et perspectives : Importance de l’adoption des outils IA et prochaines étapes.
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