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Agent IA Sur Mesure
Retail & Distribution 8 semaines 2025

Retail — Prévision & Gestion de Stock

Prévision de demande et assistant d'achat pour réduire les ruptures.

-28%

Ruptures

-18%

Stock moyen

ROI 12 mois

Défi

Contexte & Problématique

Un réseau de distribution alimentaire de 35 magasins au Maroc faisait face à des ruptures de stock fréquentes sur les produits à forte rotation, tout en ayant un surstock de 20% sur les références secondaires. Les prévisions manuelles, basées sur l'intuition des acheteurs, généraient des pertes significatives.

Défis identifiés

  • Taux de rupture de 12% sur les produits phares
  • Surstock de 20% sur les références à faible rotation
  • Prévisions manuelles et subjectives
  • Pertes de CA estimées à 8% du chiffre d'affaires
  • Processus d'achat chronophage et peu fiable
Solution

Approche & Mise en Œuvre

AtlasAi a développé un agent IA de prévision de demande couplé à un assistant d'achat intelligent. Le système analyse l'historique des ventes, la saisonnalité, les tendances marché et les événements locaux pour générer des prévisions fiables et des recommandations d'achat automatisées.

Modèle prédictif avancé

Algorithmes de forecasting intégrant historique de ventes, météo, calendrier marocain (Ramadan, Aïd, rentrée) et tendances marché.

Assistant d'achat IA

Recommandations automatiques de réapprovisionnement avec quantités optimales par magasin et par référence.

Alertes proactives

Détection précoce des risques de rupture et notifications push aux équipes d'achat avec actions suggérées.

Dashboard de pilotage

Vue consolidée du stock réseau, prévisions à 7/14/30 jours, et indicateurs de performance par magasin.

Déroulement du Projet

1 Semaines 1-2

Audit data & processus

Inventaire des données disponibles, cartographie des flux d'achat

2 Semaines 3-5

Modélisation

Développement du modèle prédictif, calibration sur données historiques

3 Semaines 6-7

Pilote 5 magasins

Déploiement sur 5 magasins test, comparaison avec processus existant

4 Semaine 8

Déploiement réseau

Extension aux 35 magasins, formation des équipes d'achat

Résultats

Impact Mesurable

Réduction des ruptures de stock de 28% (de 12% à 8,6%)

Baisse du stock moyen de 18%, libérant du capital de roulement

ROI de 3× sur les 12 premiers mois

Temps de passation de commandes réduit de 60%

Amélioration de la marge brute de 2,3 points

Réduction du gaspillage alimentaire de 15%

Technologies utilisées

Machine Learning Time Series API ERP Python Dashboard BI

"Des gains tangibles sur la disponibilité produit, avec un ROI visible dès le T2. L'outil est devenu indispensable pour nos équipes d'achat."

C

COO

Réseau de distribution — Maroc

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