Demand sensing ou detection de la demande : Quesako ?

A l’ère du big data, les données issues du marché, des machines ou de sa propre entreprise sont gigantesques. Alors pourquoi ne pas les mettre à profit pour définir avec précision et fiabilité sa demande prévisionnelle ? Nous vous présentons ici le demand sensing, une méthode de prévision des ventes redoutablement efficace, basée sur l’intelligence artificielle (IA). 

Qu’est-ce que le demand sensing ?

Le demand sensing est une technique basée sur l’intelligence artificielle et le machine learning pour détecter les tendances en termes de demande de vos produits (quand, où, combien) dans un avenir proche.  Il fournit une prévision précise basée sur les réalités actuelles de la supply chain.

Quels sont les bénéfices d’un logiciel de planification de la demande ?

Le demand sensing est mis en œuvre par un logiciel de planification de la demande. Grâce à ce dernier et aux tendances extrêmement fiables qu’il fournit, l’entreprise peut anticiper l’offre et la demande et ainsi prendre les bonnes décisions pour éviter toute rupture dans la supply chain. Elle peut également optimiser la charge de travail des équipes.

Avec l’apport de l’IA, le demand sensing établit des projections beaucoup plus fiables que des techniques basées uniquement sur les précédentes commandes, le CA de l’entreprise et les fluctuations observées sur ces deux éléments par le passé. Cette fiabilité permet de gagner en compétitivité.

Une fiabilité rendue possible grâce à l’IA

Le demand sensing sollicite une intelligence artificielle (IA) spécifique : le machine learning.

Ce système de demand forecasting s’appuie sur plusieurs variables telles que les commandes passées et à venir, les stocks actuels, les comportements des consommateurs ainsi que les modes de consommation et leurs évolutions.

 S’y ajoutent des facteurs externes tels que le réchauffement climatique, le contexte sanitaire etc.

Qu’apporte le machine learning au demand sensing ?

Le machine learning permet au système de demand sensing de s’améliorer par lui-même et de générer des tendances beaucoup plus fiables que n’importe quelle autre méthode. Apprenant de ses « erreurs », le machine learning fournit des prévisions de plus en plus fiables au fil du temps.