La prévision devient plus accessible avec l'IA, mais les données font toujours la différence

Argon & Co estime que la prévision devient plus accessible pour deux raisons : les Supply Chains disposent aujourd’hui de davantage de données historiques exploitables, et le développement assisté par l’IA réduit l’effort nécessaire pour sélectionner, construire, tester et améliorer des modèles de prévision.

La distorsion liée au COVID s’atténue progressivement

L’article rappelle que la pandémie a perturbé les profils de demande, le comportement de l’offre et les relations entre variables. À mesure que les années récentes retrouvent des tendances saisonnières et de long terme plus cohérentes, les méthodes de prévision récupèrent un historique comparable permettant de mieux distinguer les comportements récurrents des anomalies.

L’IA réduit la barrière de développement, pas l’exigence de données

L’IA peut aider à choisir les métriques d’erreur et les approches de modélisation adaptées, tandis que le codage assisté par l’IA réduit les ressources nécessaires pour développer des capacités de prévision sur mesure. Ces gains restent toutefois dépendants d’un historique continu et fiable.

Les trous dans l’historique peuvent annuler le bénéfice

Argon & Co souligne que les ruptures de données liées à des défauts systèmes ou à des migrations sont particulièrement dommageables, car la prévision dépend de la continuité temporelle. Infrastructure de données fiable, conservation des historiques et responsabilités claires restent donc des prérequis.