Avis de tempête sur la supply chain [Tribune]
Le monde connait de plus en plus d’épisodes météorologiques graves ou extrêmes qui sont autant de facteurs pouvant impacter sérieusement les besoins des consommateurs. Et pour Raphaël Bertholet, vice-président R&D de Symphony RetailAI, la prévision de la demande et l’intelligence artificielle sont incontournables pour s’adapter à ces évènements et s’assurer de disposer du bon produit pour les clients.
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S’il la saisonnalité de la demande et la récurrence des cycles demeurent des facteurs incontournables, le fait est que la probabilité et la gravité des épisodes météo inhabituels augmentent depuis plusieurs années. Certes, les changements météo les plus petits vont continuer d’influencer l’humeur des consommateurs et leur comportement d’achat. Par exemple, des températures légèrement plus hautes entrainent une augmentation de la consommation d’eau et de glaces. Si ces petites fluctuations de températures jouent sur les choix quotidiens des consommateurs, les événements plus graves tels que les inondations ou les tempêtes entraînent des pics de demande autrement plus forts pour certains produits, et peuvent se traduire par des problématiques logistiques importantes pour les retailers (ruptures de stock ou surstocks).
Lors d’une tempête, certains magasins se retrouveront avec des quantités excédentaires de produits, là où d’autres en manqueront cruellement. Lorsque les consommateurs se préparent face à l’imminence d’un tel événement extrême, les retailers voient généralement un plus grand nombre de clients sur une courte période. Beaucoup de consommateurs stockent les produits de première nécessité comme le pain, l’eau et la nourriture en conserve pour ne pas avoir à quitter leur domicile et mettre leur vie en danger s’ils devaient sortir pour se ravitailler. Les enseignes alimentaires ne sont d’ailleurs pas les seules concernées : lorsqu’une tempête est passée, les consommateurs affluent aussi dans les magasins de bricolage afin de réparer les dégâts et tout nettoyer. Face à ces imprévus climatiques, comment les retailers peuvent mieux anticiper la demande et répondre localement aux besoins spécifiques des citoyens habitant autour de leurs magasins ?
Convergence des données historiques et prédictives
L’abondance de données permet aujourd’hui aux retailers d’y voir plus clair en matière de prévision de la demande. L’agrégation des données métier et client disponibles avec une nouvelle couche d’analyse contextuelle – notamment l’analyse des données météo – permet une approche prédictive performante et fiable favorisant une bien meilleure prévision de la demande. Grâce à l’automatisation de la prévision de la demande, de plus grands volumes de données peuvent être analysés en très peu de temps, et produire des résultats plus précis.
S’appuyer uniquement sur les données historiques des précédents épisodes météo extrêmes pour prévoir la demande lors des futurs événements n’est plus suffisant. Aujourd’hui, les technologies d’intelligence artificielle (IA) permettent de prédire les ventes et générer des prévisions de meilleure qualité en se basant sur les données internes et externes des retailers. L’intégration des données météo historiques et prédictives dans la supply chain peut aider les distributeurs à anticiper les besoins des consommateurs avant, pendant et après un événement climatique grave. Et c’est d’autant plus important pour les produits qui sont déjà compliqués à gérer en temps normal pour les prévisions quotidiennes – typiquement les produits laitiers et les plats cuisinés.
Prévision de la demande pour les supply chains
De meilleures prévisions de la demande intégrant l’analyse des données météo grâce à l’IA peuvent aider les retailers à anticiper les plus petits changements météo pouvant se répercuter sur l’ensemble de la supply chain. Les retailers connaissent les impacts des saisons sur les ventes de produits. Mais un changement inhabituel sur une semaine ou même un jour peut tout bouleverser : les quantités de commandes, le choix des fournisseurs, le traitement des commandes, la logistique, la répartition des chargements de camions et les prix. Par exemple, si une tempête a déjà touché certaines régions en laissant les routes impraticables et des foyers privés d’électricité, l’organisation de la distribution et du stockage des produits frais/secs doit rapidement être redéfinie afin de livrer les produits à temps aux consommateurs et préserver leur fraicheur. Les prévisions doivent être faites avant qu’un événement climatique grave ne frappe, car la situation pourrait rendre impossible la livraison des produits dans les zones les plus touchées pendant plusieurs jours ou semaines.
Quelle que soit la problématique qu’il a à traiter sur sa supply chain, un retailer devrait pouvoir le faire avec une approche plus globale en intégrant la prévision de la demande. Cela lui permettrait d’assurer des approvisionnements dans les délais et une supply chain plus efficace.
Plus que de simples tempêtes
Il est loin le temps où les responsables des stocks arrivaient aux aurores à leur bureau les jours de fortes températures pour approvisionner manuellement les magasins avec les produits qui allaient être les plus demandés. Aujourd’hui, les données et la technologie permettent aux prévisionnistes d’avoir plus de temps pour définir des plannings pertinents, sans avoir à recourir au traitement manuel. Avec les technologies de prévision de la demande de nouvelle génération, les distributeurs peuvent se préparer plus efficacement à tous les types d’événements météo – les plus habituels comme les plus extrêmes – et s’assurer que les besoins (et la sécurité) des consommateurs restent les premières des priorités.
