solangeParlons de votre projet

SOLANGE / PRÉVISIONS IA

Prévisions IA et modèles prédictifs pour entreprises à Clermont-Ferrand.

Anticiper les besoins avec vos données métier.

Solange développe des logiciels sur mesure qui intègrent des modèles de prévision existants à vos historiques d’activité. Les estimations deviennent consultables dans un tableau de bord et peuvent préparer des décisions de stock ou de planification.

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Un logiciel de prévision utilise des observations passées pour estimer une évolution future sur un horizon défini. Son utilité se vérifie sur des périodes historiques non utilisées pour préparer la prévision, en comparant les erreurs à une méthode de référence simple.

01 / LES USAGES

Quelles prévisions intégrer à votre logiciel métier ?

LOGICIEL SUR MESURE · SCÉNARIO

Estimer les ventes et les besoins de stock

Un distributeur rapproche ses ventes par famille de produits de ses disponibilités et délais fournisseurs. Les prévisions aident à préparer une liste de réapprovisionnement.

Historique demande estimée règles de stock proposition à valider

Les ruptures passées, promotions et changements de gamme doivent être identifiés. Une prévision ne déclenche pas une commande sans les règles prévues.

LOGICIEL SUR MESURE · SCÉNARIO

Préparer la charge d’une équipe

Une entreprise de services suit les demandes reçues par semaine. Une estimation du volume à venir aide le responsable à préparer les capacités nécessaires.

Demandes passées volume attendu capacité disponible planning proposé

La décision de planning reste au responsable. Les événements exceptionnels et changements d’organisation doivent être pris en compte.

LOGICIEL SUR MESURE · SCÉNARIO

Anticiper les volumes de SAV

Un distributeur observe le nombre de tickets par famille d’équipements pour préparer les moyens de traitement et suivre les écarts entre attendu et réalisé.

Historique SAV volumes estimés suivi des écarts ajustement

Ce scénario prévoit des volumes de demandes ; il ne diagnostique pas une panne et ne prédit pas à lui seul la défaillance d’un équipement.

Scénarios types, adaptés à votre entreprise lors du cadrage.

02 / CHOISIR LE BON PÉRIMÈTRE

Des estimations que vos équipes peuvent examiner

Un historique exploitable

Dates, unités, valeurs manquantes et changements d’activité doivent être explicités. Le logiciel distingue une absence de vente d’une donnée absente.

Des résultats évalués

Le modèle est comparé à une prévision simple sur plusieurs périodes passées. Les erreurs sont examinées à l’échelle où votre équipe prend ses décisions.

Une application reliée aux décisions

Les utilisateurs retrouvent la prévision, sa période, les données utilisées et les écarts observés. Les règles de stock ou de planification restent distinctes du modèle.

Une prévision est une estimation, pas une garantie. Si elle n’apporte pas d’amélioration utile face à une méthode simple, il faut adapter le projet avant son déploiement.

03 / DU BESOIN À L’USAGE

Comment se déroule un projet de prévision par IA ?

01

Choisir une décision et un horizon

Définir ce qu’il faut anticiper, à quelle fréquence et pour quelle action : commandes de la semaine, besoins du mois ou charge de l’équipe.

02

Préparer et comprendre l’historique

Vérifier la régularité, les unités, les données manquantes et les événements qui expliquent les variations.

03

Comparer sur des périodes passées

Tester sans utiliser les informations futures, comparer plusieurs périodes et mesurer les conséquences métier des surestimations et sous-estimations.

04

Intégrer et suivre les écarts

Rendre les estimations disponibles dans le logiciel, enregistrer le réalisé et prévoir les réévaluations lorsque l’activité évolue.

04 / BUDGET & PRÉPARATION

Prix d’un modèle de prévision

Repères de prix : un modèle de prévision évalué sur votre historique et intégré à un tableau de bord se situe généralement entre 3 000 et 12 000 € HT selon la qualité des données et les connexions.

Le budget dépend des sources de données, du nombre de séries à prévoir, de l’horizon et des connexions. Le nettoyage de l’historique, les essais et les écrans de suivi font partie du périmètre. Le calendrier dépend aussi de la disponibilité des données et des responsables qui valident leur sens métier.

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05 / VOS QUESTIONS

Questions fréquentes sur les prévisions par IA

Faut-il développer notre propre modèle prédictif ?

Non. Le projet peut intégrer un modèle de prévision existant. La préparation des données, le choix de la méthode, son évaluation et son intégration dans votre logiciel constituent le travail à réaliser.

Combien de données faut-il pour commencer ?

Il n’existe pas de volume universel. Cela dépend de la fréquence, de la stabilité de l’activité et de la saisonnalité à observer. Un historique trop court ou très irrégulier peut limiter les conclusions du test.

Un LLM peut-il simplement prévoir nos ventes ?

Il peut aider à analyser un contexte ou expliquer les résultats, mais une réponse chiffrée ne prouve pas la qualité d’une prévision. La méthode retenue doit être évaluée sur votre historique et comparée à une référence.

Peut-on intégrer les prévisions dans notre ERP ?

Oui si ses interfaces permettent les échanges nécessaires. L’application peut aussi présenter les résultats dans un tableau de bord séparé et préparer les actions à faire valider.

Comment savoir si les prévisions restent utiles ?

En rapprochant régulièrement les estimations du réalisé, avec les mêmes indicateurs et horizons. Une modification importante de l’activité peut nécessiter de revoir la méthode ou de suspendre son usage.

PARLONS DE VOTRE PROJET

Quelle décision voulez-vous anticiper grâce à l’IA ?

Présentez votre activité, les données disponibles et votre façon actuelle de prévoir. Nous définirons un premier périmètre testable pour votre entreprise.

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