Le Machine Learning améliore et enrichit les prévisions de ventes

Les méthodes de prévision des ventes basées sur l’intelligence artificielle, et plus précisément sur le Machine Learning, constituent aujourd’hui des pépites que les entreprises peuvent ajouter dans leur arsenal de méthodes et techniques pour élaborer leurs prévisions de ventes.

 

Comment le Machine Learning peut-il prévoir les ventes ?

Grâce au grand nombre de données concernant les ventes s’étalant sur de longues périodes, il est possible d’identifier les modèles de comportement d’achat et de consommation des individus.

Les algorithmes de « Machine Learning » prennent en compte, d’une part, une multitude de facteurs, externes et internes, qui ont un impact sur les ventes. Parmi ces facteurs citons les promotions et actions spéciales, la fidélisation des clients, le positionnement par rapport aux concurrents, … D’autre part, ils prennent en compte la probabilité que le processus de vente se réalise ou non.

Machine Learning vs Méthodes statistiques ?

Certains articles affirment , sans aucune nuance, que le Machine Learning permet de produire des prévisions plus fiables que celles obtenues par des modèles statistiques. Ceci reste à démontrer par des études comparatives (ou « benchmarking ») comme certains papiers publiés dans la revue International Journal of Forecasting (IJF). Des auteurs ont testé sur plusieurs séries temporelles des techniques et méthodes statistiques d’une part et des techniques basées sur l’Intelligence Artificielle dont le Machine Learning et le Deep Learning. Une des conclusions que je peux tirer à ce stade, c’est que dans certains cas, le Machine Learning fournit des prévisions plus fiables sur des données précises. Dans d’autres cas, ce sont des modèles statistiques qui sont plus performants pour prévoir.  

Lorsque des données statistiques ne sont pas bien structurées et qu’elles présentent des variations erratiques importantes, le Machine Learning peut fournir des prévisions plus précises que les techniques statistiques. Par contre, si les séries sont bien structurées avec une certaine stabilité, les modèles statistiques fournissent des prévisions plus fiables. Un autre avantage aussi des ces derniers c’est qu’ils peuvent intégrer des phénomènes accidentels et des variations importantes à conditions de les modéliser correctement. Par exemple, si une série de données est perturbée de temps en temps par des évènements accidentels (grèves, épisodes climatiques à fort impact, …), il est possible de les prendre en compte dans un modèle de Box-Jenkins avec fonction d’intervention. Idem si cette série statistique est impactée par des variations importantes de la structure du marché par exemple (concurrence, réglementation, …). Le modèle de Box-Jenkins avec fonction de transfert par exemple permet d’inclure dans la modélisation de tels changements de façon à ce que la prévision tienne compte des nouveaux évènements et effets.

En conclusion, il nous semble que, pour une entreprise qui possède des données très variées en termes de structure, l’utilisation les deux démarches citées ci-dessus peuvent être complémentaires et bénéfiques.

PREDICONSULT propose deux formations en Machine Learning

PREDICONSULT propose deux formations de un jour chacune. La première, intitulée « Prévoir avec le Machine Learning », vise à présenter les modèles de Machine Learning pour la prévision des séries chronologiques.  En effet, les bases de données disponibles pour les prévisionnistes sont de plus en plus grandes et échantillonnées à une fréquence élevée. Savoir traiter ce type de données nécessite des méthodes appropriées telles que le Machine Learning.  On y présentera en détail les modèles avec de nombreuses applications sur des données réelles.

La seconde formation, intitulée « Le Machine Learning : Théorie, démarche et étude de cas » présente une vision plus étendue du Machine Learning. Elle est très pratique et s’adresse à tous ceux et celles qui souhaitent être opérationnels rapidement en Machine Learning.  A l’issue de cette formation, les participants pourront mener une analyse approfondie de leurs données de bout en bout, exploiter les statistiques afin de faire parler les données, savoir faire les tests statistiques les plus courants et être en capacité de les interpréter.

MHA – 12 Février 2021

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