FuturMaster dévoile Forecast at Scale, technologie de planification de la demande fondée sur l'IA

L'éditeur de solutions de supply chain planning FuturMaster enrichit sa plateforme Bloom, avec le lancement en fin d'année 2023 de Forecast at Scale, « une innovation qui redéfinit la planification de la demande et s'aligne sur notre vision d'aider les entreprises à exploiter la complexité de leur supply chain et à la transformer en avantages concurrentiels », explique Gilles Lefebvre, directeur produit et R&D chez FuturMaster. Associant le machine learning à une capacité de traitement de volumes de données importants, Forecast at Scale prend en compte les variables externes impactant la demande, telles que les conditions météorologiques, les événements et les tendances sur les réseaux sociaux. La solution exploite également des données plus près des consommateurs, « souvent sous-utilisées dans les pratiques actuelles », affirme l'entreprise. « Forecast at Scale permet aux entreprises de prospérer dans le contexte actuel de volatilité et d'incertitude », résume Gilles Lefebvre.

Une technologie de demand planning innovante

Présentée comme une « innovation de rupture » par ses concepteurs, Forecast at Scale affiche les spécificités suivantes :
• Big data processing : permet de combiner le stockage distribué et le traitement massivement parallèle pour gérer de vastes volumes de données.

• Système de sélection dynamique des modèles de prévision : système classant les produits et les sites en fonction de modèles de vente spécifiques, comme les ventes saisonnières, stationnaires ou discrètes. Il sélectionne ensuite un ensemble de modèles de prévision adaptés à chaque catégorie. Grâce à l'IA, le système détermine et applique automatiquement le modèle de prévision le mieux adapté à chaque produit et à chaque site.
• Intégration des variables externes pilotée par l'IA : l'intelligence artificielle offre la possibilité d'évaluer et intégrer de manière autonome des variables externes pertinentes dans l'analyse de chaque produit et de chaque site en fonction du modèle de vente. Elle transforme les données brutes pertinentes en informations actionnables.
• Capacités OLAP* et d'ajustement en temps réel : apporte une analyse instantanée et des ajustements de prévisions à la volée, y compris avec des ensembles de données volumineux, ce qui facilite l'élaboration de stratégies business plus agiles et mieux éclairées.

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* Online analytical processing, ou traitement analytique en ligne, pour analyser simultanément les données issues de plusieurs bases de données multidimensionnelles, les comparer de nombreuses façons et fournir des analyses transversales (rapports financiers, prévisions des ventes, budgétisation, analyse des tendances...) afin de faciliter notamment la planification. 

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