La prévision de la demande expliquée
Comment Flowlity construit la prévision de la demande et comment la prévision finale est déterminée.
Flowlity prévoit la demande sous la forme d'une plage de résultats probables, et non d'un chiffre unique. Cette plage est l'intervalle de confiance : plus il est large, plus la prévision est incertaine. Flowlity utilise cette incertitude pour dimensionner votre stock de sécurité : un produit à la demande irrégulière reçoit donc plus de marge qu'un produit stable.
Comment la prévision est construite
La prévision repose sur deux couches :
Modèle de fondation IA : entraîné sur tous les produits de votre site, il apprend les grandes tendances (saisonnalité, tendances, liens entre produits, signaux externes). Il est toujours actif et produit la Prédiction Flowlity.
Modèles experts : des modèles facultatifs que vous ajoutez à un produit pour y intégrer ce que vous savez de lui, par exemple une tendance, une forme saisonnière ou le profil de lancement de produits similaires. C'est la fonctionnalité Forecast Studio.
L'agent de prévision recalcule la prévision chaque semaine. Vous pouvez aussi la recalculer à tout moment avec Calculer la prévision, ce qui consomme des crédits.
Ce dont le modèle apprend
Demande passée nettoyée : votre historique de demande après que Flowlity a corrigé les anomalies (valeurs anormales, ruptures dues à un manque de stock, promotions passées) et retiré les effets de prix et de promotion. Il est ramené au dernier prix de base, pour qu'une promotion passée ne gonfle pas la prévision de référence. C'est l'historique dont le modèle apprend.
Demande passée brute : l'historique tel que reçu de vos systèmes, conservé pour comparaison.
Produits similaires : l'historique d'un produit que vous liez à un autre, surtout pour gérer les remplacements de produits. Pour un nouveau produit, le modèle expert Modèle de lancement est le meilleur choix : il apprend du lancement de produits similaires.
Événements de prévision : les promotions et les ajustements de prévision, gérés dans Promotions. Seules les promotions confirmées modifient la prévision. Les promotions planifiées et en révision sont affichées à titre indicatif uniquement.
Cycle de vie : une date de Début des ventes ou de Fin de vie définie dans Stratégie de produit. Flowlity détecte aussi les pics de lancement, pour que le modèle n'apprenne pas des premières commandes de mise en stock, et fait décroître la prévision à l'approche de la fin de vie d'un produit.
Sur les sites avec l'axe client, Flowlity prévoit chaque produit sur la totalité de son historique, puis répartit la prévision entre les clients selon leur part de la demande.
Comment la prévision finale est déterminée
La Prévision finale est la prévision qu'utilise la Planification. Pour chaque période future, Flowlity retient :
Ma Prédiction, si vous avez saisi une valeur pour cette période.
Sinon, la prévision de référence : la Prédiction Flowlity, ou la Prédiction externe quand la Source de prédiction du produit est réglée sur celle-ci.
Ensuite, si votre site affiche une demande ferme ou planifiée dans Demande, la prévision finale n'est jamais inférieure à cette demande future.
Pour les produits avec une stratégie de point de commande, la prévision finale suit la demande future.
Exemple. Un produit a une prévision Flowlity de 100 unités pour chacun des trois mois :
Janvier
100
aucune
40
100
Février
100
120
60
120
Mars
100
120
150
150
En mars, la demande future dépasse déjà les deux prévisions : c'est donc elle qui fixe la prévision finale.
Lire la prévision
Dans le détail du produit du module Demande, le graphique affiche la demande passée à côté de la Prévision finale, de la Prédiction Flowlity et de son Intervalle de confiance. Activez Demande passée brute (N-1) ou Demande passée brute (N-2) pour comparer la prévision aux mêmes mois des années précédentes.
Pour agir sur ce que vous voyez, suivez Comment vérifier la prévision d'un produit, Comment appliquer un modèle expert et Comment recalculer une prévision immédiatement sur la page Demande.
Précision des prévisions
La vue 🎯 Précision des prévisions de la liste Demande montre l'écart entre les prévisions passées et la demande réelle. Utilisez-la pour trouver les produits qui ont besoin d'une meilleure donnée d'entrée : un historique corrigé, un produit similaire, un modèle expert ou un événement de prévision. Voir le Glossaire des métriques pour la MAE, le MAPE et la FVA.
Agents impliqués
Agent de prévision : calcule la prévision Flowlity chaque semaine.
Agent d'anomalies de demande : corrige chaque semaine les valeurs anormales, les ruptures, les promotions passées et les pics de lancement dans votre historique.
Agent de similarité de produits : suggère chaque semaine jusqu'à cinq produits similaires pour chaque produit.
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