{"id":3101074,"date":"2025-10-16T09:00:31","date_gmt":"2025-10-16T09:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clicdata.com\/?p=3101074"},"modified":"2025-10-16T09:00:46","modified_gmt":"2025-10-16T09:00:46","slug":"demand-forecasting-supply-chain-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/blog\/demand-forecasting-supply-chain-python\/","title":{"rendered":"Mettre en place un mod\u00e8le de demand forecasting pour la supply chain avec Python"},"content":{"rendered":"\n

Entre surstockage, qui immobilise du capital, et ruptures de stock, qui entra\u00eenent des pertes et de l\u2019insatisfaction client, la gestion des inventaires est un d\u00e9fi central pour toute entreprise de distribution.<\/p>\n\n\n\n

La r\u00e9ponse \u00e0 ces probl\u00e9matiques se trouve dans la pr\u00e9vision de la demande<\/strong> (demand forecasting<\/em>). En analysant les ventes historiques et les facteurs externes (promotions, saisonnalit\u00e9, jours f\u00e9ri\u00e9s), il devient possible d\u2019anticiper les fluctuations de la demande et d\u2019optimiser la planification, la production et la distribution.<\/p>\n\n\n\n

Cet article explique comment construire un mod\u00e8le complet de demand forecasting avec Python<\/strong>, de la collecte de donn\u00e9es jusqu\u2019\u00e0 l\u2019int\u00e9gration des pr\u00e9visions dans un tableau de bord BI.<\/p>\n\n\n\n

Public cible :<\/strong> data analysts et data engineers d\u00e9butants souhaitant d\u00e9ployer un projet de supply chain forecasting<\/strong> efficace.<\/p>\n\n\n

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\"R\u00e9seau<\/figure>\n<\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Comprendre le demand forecasting en supply chain<\/h2>\n\n\n\n

La pr\u00e9vision de la demande (demand forecasting)<\/strong> consiste \u00e0 estimer les ventes futures \u00e0 partir de donn\u00e9es pass\u00e9es et de variables explicatives.<\/p>\n\n\n\n

En supply chain, elle permet de :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • planifier la production et les approvisionnements,<\/li>\n\n\n\n
  • ajuster les niveaux de stock,<\/li>\n\n\n\n
  • r\u00e9duire les co\u00fbts logistiques li\u00e9s au surstock ou \u00e0 la rupture.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Par exemple, un distributeur peut identifier l\u2019impact des soldes ou des f\u00eates sur ses ventes et ajuster ses commandes en cons\u00e9quence. Le supply chain demand forecasting<\/strong> devient alors un levier direct d\u2019efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle.<\/p>\n\n\n\n

    Collecte et pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

    Un mod\u00e8le de supply chain forecasting<\/strong> est aussi performant que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es utilis\u00e9es. Les principaux champs \u00e0 inclure sont :<\/p>\n\n\n\n

    Colonne<\/th>Description<\/th><\/tr><\/thead>
    Date<\/code><\/td>Date ou p\u00e9riode d\u2019enregistrement<\/td><\/tr>
    Product_ID<\/code><\/td>Identifiant du produit<\/td><\/tr>
    Quantity<\/code><\/td>Quantit\u00e9 vendue<\/td><\/tr>
    Promo<\/code><\/td>Indicateur de promotion<\/td><\/tr>
    Holiday<\/code><\/td>Indicateur de jour f\u00e9ri\u00e9 ou d\u2019\u00e9v\u00e9nement sp\u00e9cial<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
    <\/div>\n\n\n\n
    Python<\/span>