Optimiser ses stocks grâce au machine learning

machine learning optimiser ses stocks

Le NRF Retail’s BIG Show, qui se tiendra à New York du 15 au 17 janvier prochain, devrait attirer plus de 30 000 visiteurs et plus de 3000 distributeurs. Ainsi, la rédaction de l’Usine Digitale a décidé d’en apprendre plus sur les start-up présentes. En commençant par Vekia, fier représentant de la French Tech et adepte du machine learning, en interviewant Nicolas Pétain, Directeur des opérations clients.

La puissance du machine learning : des millions de calculs effectués chaque nuit… et plus encore…

Nicolas Pétain machine learning« Nos solutions prévoient les ventes en se basant sur un historique des ventes de l’enseigne sur 1 à 2 ans. Elles savent corriger les événements exceptionnels à l’instar d’une rupture de stock, d’un produit, voire d’un pic de vente d’un produit en raison du climat. Nous ne recopions pas l’historique d’une année sur l’autre. Nous lissons les ventes aléatoires. De plus, les algorithmes basés sur le Machine Learning permettent de prédire le potentiel de vente du meilleur produit dans le meilleur magasin. Par exemple, pour une enseigne de l’habillement, nous sommes capables de déterminer que tel pantalon, en taille 5 ans, se vendra plus dans un magasin qu’ailleurs » explique Nicolas Pétain.

 

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