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Comment éviter les ruptures de stock avec l’IA ?

Dans les entreprises, et notamment dans celles du secteur de la grande distribution, la rupture de stock est souvent une crainte quotidienne. Au-delà de l’expérience client qui peut s’en voir inévitablement impactée, puisque ces derniers pourront trouver leurs produits chez un concurrent et ne plus revenir, cela implique aussi de considérables pertes financières pour le magasin concerné.

Pour éviter une telle situation et optimiser la gestion de son stock, l’entreprise doit anticiper ses ventes et prévoir les comportements d’achat de ses clients. Si les méthodes du passé n’étaient pas toujours précises, on peut désormais compter sur l’IA, à savoir l’intelligence artificielle, basée sur le machine learning, une innovation de haute précision déjà adoptée par plusieurs géants de la grande distribution.

Pour vous aider à comprendre comment éviter les ruptures de stock avec l’intelligence artificielle, on fait le point sur cette solution d’avenir.

Qu’est-ce qu’une rupture de stock ?

Pour comprendre à quel point l’utilisation de l’intelligence artificielle peut rendre bien des services à la supply chain, il faut déjà assimiler ce qu’une rupture de stock implique et les raisons de cette dernière.

En effet, on parle de rupture de stock lorsqu’un magasin ou une entreprise rencontre un épuisement de certains des articles proposés à la vente. À noter que cela peut non seulement concerner un produit en particulier, mais aussi tous les produits d’une même marque, comme cela a pu être le cas lors d’un conflit commercial entre Coca-Cola et Leclerc en 2018. Dans ce cas de figure, le magasin ne dispose plus des articles qui intéressent les clients. Il ne peut donc plus répondre à leurs demandes, au contraire de ses concurrents qui continuent de les vendre la plupart du temps.

Une rupture de stock signifie donc une perte de chiffre d’affaires conséquente, non seulement pour l’entreprise qui procède à la vente, mais aussi pour le producteur du produit épuisé. Effectivement le client peut tout à fait réorienter son choix vers l’article similaire d’un concurrent. Pour toutes ces raisons, il convient alors d’éviter tout problème lié à l’approvisionnement et de prendre les mesures qui s’imposent.

Quelles sont les raisons d’une rupture de stock ?

Il peut y avoir plusieurs raisons derrière une rupture de stock, même s’il s’agit principalement de problèmes de gestion. Dans tous les cas, il faut garder à l’esprit que les stocks d’une entreprise dépendent en grande partie des nombreux acteurs de la supply chain et des solutions de chacun en matière de performance. Le moindre souci dans la chaîne d’approvisionnement peut donc avoir de profondes répercussions sur le magasin qui met les produits à la vente, à commencer par une rupture de stock.

De manière générale, les ruptures peuvent être causées par :

  • un brusque changement de comportement des clients ;
  • une différence de données entre le stock informatique et le stock physique ;
  • un problème de traitement de l’approvisionnement ;
  • une mauvaise prévision des ventes ;
  • un souci de logistique lié aux fournisseurs ;
  • une politique d’approvisionnement en flux tendu ;
  • etc.

Peu importe la cause de la rupture de stock, l’entreprise qui fait face à ce problème doit rapidement mettre en place des solutions pour se montrer plus performante et éviter qu’une telle situation se répète.

Pourquoi choisir l’IA pour prévenir les ruptures de stock ?

Assurer la disponibilité de ses produits doit être une priorité pour l’entreprise, ce qui implique que celle-ci prenne un minimum de dispositions. Alors que le marché peut parfois se montrer très incertain, comme celui de la grande distribution durant la crise sanitaire, de nouvelles solutions permettent aujourd’hui de se prémunir des soucis liés à l’approvisionnement. Parmi elles, on recense le machine learning, une innovation qui utilise l’intelligence artificielle pour analyser des données et faire des prévisions de haute précision.

Cette solution est d’autant plus performante que toute gestion efficace des stocks répond à une stratégie définie, qui englobe aussi bien les caractéristiques inhérentes à l’activité que celles de son environnement extérieur. Tendances du marché, saisonnalité, popularité d’un produit, grève des transporteurs, etc., une multitude de paramètres peuvent entrer en ligne de compte au fil de la supply chain et ainsi avoir un impact négatif sur l’approvisionnement.

Afin de mettre toutes les chances de son côté, une entreprise doit donc avoir la main sur son seuil d’approvisionnement, mais aussi sur le volume des commandes et les quantités nécessaires pour éviter tout risque de rupture ou de surstock. Cela passe alors par une connaissance accrue des tendances du marché, ainsi que par la maîtrise des comportements clients et des spécificités de la supply chain.

En effet, l’IA permet aussi bien d’agir contre les ruptures de stock que contre les surplus de stock, qui représentent eux aussi des risques financiers pour une entreprise. En optimisant la prévision des ventes, le machine learning entraîne de facto :

  • une plus grande performance de vente ;
  • une amélioration de la gestion des stocks, en limitant par exemple l’approvisionnement sur les produits les moins populaires ;
  • une meilleure compréhension du comportement des clients et des causes inhérentes à celui-ci ;
  • une gestion optimisée de la livraison, mais aussi de la supply chain ;
  • un accroissement de la satisfaction du client ;
  • etc.

À noter que l’intelligence artificielle et le machine learning sont des solutions qui conviennent à de nombreux domaines, qu’il s’agisse du secteur médical, de la grande distribution, du retail, ou d’autres types d’entreprises.

Comment prévenir les ruptures de stock avec l’IA ?

Pour prévenir une rupture de stock, il convient de mettre en place un processus bien rodé, qui passe non seulement par l’anticipation des besoins et des volumes de stock étudiés, mais aussi par une communication efficace, autant avec les acteurs de la supply chain que vis-à-vis du client final, et ce, pour minimiser les conséquences d’une potentielle erreur. Dans tous les cas, la rupture de stock et le surstockage sont des évènements qui peuvent être évités grâce à l’intelligence artificielle. Ceci explique pourquoi des géants du commerce en ligne se sont d’ores et déjà emparés de cette solution, à l’image d’Amazon, qui a beaucoup investi et base une grande partie de son activité sur ces algorithmes. Toutefois, même en ayant recours au machine learning, il est nécessaire de suivre quelques étapes incontournables pour faire de cette innovation un outil efficace.

Réunir des données pour l’IA

Le principe de base de l’IA pour la prévention des ruptures de stock repose inévitablement sur l’analyse de données, que ces dernières soient internes ou externes à l’entreprise. Avant de choisir une telle solution pour optimiser son approvisionnement, il convient donc de disposer des informations suffisantes, ou de les récolter le cas échéant.

Du côté des données internes, il peut s’agir de détails sur les produits en vente, les prix, les promotions, ou encore les points de vente. Pour les données externes, on parle plutôt de tout ce qui concerne la saisonnalité (périodes de Noël, de Saint-Valentin, etc.), le contexte économique, le contexte sanitaire, la météo, ou même la concurrence.

Poser un objectif commercial précis

Avant d’aller plus loin dans la mise en place d’une solution de machine learning, l’entreprise qui se tourne vers cette innovation doit poser les bases de son objectif principal. Est-ce qu’il s’agit d’optimiser les stocks pour prévenir tout risque de rupture ? Est-ce qu’il est question de mieux comprendre le changement de comportement d’achat des clients ? Est-ce qu’il faut à tout prix éviter un problème de surstock et donc de pertes financières ?

Pour que l’intelligence artificielle montre toutes ses aptitudes, il est obligatoire de déterminer un modèle d’analyse, basé sur l’objectif fixé par l’entreprise. Plus ce dernier est adapté au questionnement de la structure et à son incertitude, plus il aboutit à des résultats précis.

Entraîner l’IA avec les données récupérées

Une fois les données internes et externes en main, en plus de l’objectif souhaité par l’entreprise, il est nécessaire d’entraîner l’IA et le modèle sélectionné. À titre d’exemple, pour que l’intelligence artificielle puisse reconnaître une voiture, il faut que celle-ci puisse analyser des centaines ou milliers de photos de véhicules. Dans le cas d’un objectif commercial, qu’il s’agisse de prévenir une rupture de stock ou un surstock, le fonctionnement de l’IA n’est pas très différent et se prête au même principe.

Ainsi, il convient d’entrer les données récoltées dans l’algorithme approprié pour lui permettre de littéralement « s’entraîner » avant de donner des résultats probants. Ce n’est qu’à l’issue de cette étape que le machine learning peut générer des prévisions sur la problématique concernée. Autant dire que l’optimisation des stocks par l’IA demande du temps et ne s’improvise pas en quelques jours.

Analyser les prévisions de l’IA

Une fois que l’intelligence artificielle a pu donner ses prévisions, il reste encore à les comprendre et à les analyser pour en tirer les conclusions qui s’imposent. Ceci implique donc de faire appel à de véritables experts et spécialistes, ainsi qu’à des outils spécifiquement conçus pour visualiser les résultats et aider à leur interprétation. De plus, il reste à adapter ces données aux attentes de l’entreprise et aux problématiques qui l’ont poussée à mettre en place cette solution.

Vous l’aurez compris, cette étape ne s’improvise pas. Elle exige au contraire des compétences et connaissances poussées, aussi bien en matière de data qu’en analyse de prévision.

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