MISSIONS

JOAILLERIE Optimisation prédictive des ventes : une gestion des stocks plus intelligente grâce à la Data Science

Anticiper la demande pour optimiser la gestion des stocks et des ventes d’exception

Dans le secteur des articles d’exception, chaque vente a un impact fort, mais ces ventes sont sporadiques et difficilement prévisibles. La gestion des stocks est donc un enjeu stratégique majeur : disposer des bonnes pièces, au bon endroit et au bon moment, peut faire toute la différence en termes de chiffre d’affaires.

L’objectif de ce projet était d’anticiper où et quand se réaliserait la prochaine vente, afin d’optimiser la disponibilité des produits et d’ajuster les stocks en conséquence. Pour cela, nous avons travaillé sur l’analyse de plusieurs types de données :

• Les stocks disponibles et leur historique,
• Les ventes passées, pour identifier des tendances,
• Les données externes (cours des métaux précieux, événements mondiaux, saisonnalité…) afin de maximiser la précision des prédictions.

En combinant ces sources de données, nous avons cherché à modéliser et prédire la demande, avec un niveau de granularité allant jusqu’à la ville ou la boutique.

Exploration et modélisation : une approche data pour optimiser la prédiction des ventes

Notre approche a débuté par un PoC (Proof of Concept) pour tester différentes méthodologies et valider leur pertinence avant un déploiement à grande échelle.

1. Identification des données clés

Nous avons d’abord effectué un travail d’analyse pour sélectionner les données les plus pertinentes : stocks, ventes historiques, mais aussi des indicateurs externes influents, comme l’évolution des prix des matières premières ou l'impact d’événements économiques et sociaux.

2. Exploration et modélisation

Différents algorithmes de séries temporelles et de modélisation prédictive ont été testés pour obtenir une précision optimale, notamment :

• SARIMAX (modèle statistique avancé pour séries temporelles)
• Modélisation autorégressive des chaînes de Markov
• Modèles à événements discrets

L'objectif était de trouver le modèle le plus fiable pour anticiper la demande au niveau le plus fin possible (boutique, ville, région).

3. Évaluation et ajustement

Les résultats obtenus ont été analysés et comparés afin d’évaluer la pertinence des prédictions. Cette phase a permis de sélectionner les modèles les plus performants et de définir les axes d’amélioration avant le passage à l’industrialisation.

Une stack technologique avancée et des modèles prédictifs pour une optimisation fine des ventes

Pour garantir des analyses performantes et exploitables, nous avons mis en place une stack technologique robuste basée sur :

• Python, avec des bibliothèques spécialisées en Data Science et Machine Learning (pandas, scikit-learn, statsmodels, etc.).
• Analyse de séries temporelles, pour identifier et modéliser les tendances de la demande.
• Algorithmes de prévision avancés, testés et optimisés pour s’adapter aux spécificités du secteur.

Grâce à cette approche data-driven, nous avons pu offrir une vision prédictive fine et stratégique, permettant d’optimiser la gestion des stocks et de mieux anticiper la dynamique des ventes.