Demand sensing : définition et apport en machine learning

Le concept de demand sensing permet d'anticiper les tendances et les évolutions d'un secteur. Il traduit essentiellement ses résultats sous forme de diagrammes et graphiques. Grâce à l'intégration d'algorithmes spécifiques, ce processus s'inscrit dans une démarche de machine learning.

Qu’est-ce que le demand sensing ?

Le terme de demand sensing peut littéralement se traduire par « détection de la demande ». Il s’agit d’une technique qui exploite des fonctions prédictives afin de dégager une tendance sur une échelle de temps variable. Les perspectives peuvent se réaliser sur le court, moyen ou long terme. Cela permet d’équilibrer l’offre et la demande, notamment pour éviter toute rupture dans la supply chain.

Son usage sert à obtenir des résultats qui gagnent en fiabilité par rapport à d’autres techniques d’analyse qui, elles, s’appuient uniquement sur les précédents chiffres d’affaires et leur fluctuation. Afin de préserver la compétitivité d’une entreprise, il fait dorénavant partie intégrante des outils d’exploitation pour mettre en œuvre la stratégie de la chaîne d’approvisionnement.

Comment le demand sensing fonctionne-t-il ?

Le demand sensing implique la sollicitation d’une intelligence artificielle (IA) spécifique. Dans ce cas, le principe du machine learning (apprentissage automatique) permet de déployer les algorithmes nécessaires à l’usage des fonctions prédictives. Pour ce faire, le système ne s’appuie pas sur une seule catégorie de données, mais sur plusieurs variables. Pour ne citer que quelques exemples, on peut évoquer :

  • les stocks actuels ;
  • les commandes à venir ;
  • les insights consommateurs et les évolutions des modes de consommation.

Il est même possible d’intégrer des facteurs indirects, apparemment étrangers à l’activité elle-même, comme le changement climatique ou le contexte social. En règle générale, le demand sensing se sert d’une série temporelle ou chronologique. Autrement dit, il s’agit d’un ensemble de valeurs qui évolue au fil du temps.

Qu'apporte le machine learning au demand sensing ?

Egalement appelé apprentissage automatique, le machine learning permet au système de demand sensing de s’améliorer par lui-même. Il n’est donc pas nécessaire de recourir à l’intervention d’un programmeur pour intégrer de nouvelles règles ou données. Grâce à un réseau de couches neuronales artificielles, le système dispose de la structure de base pour gérer cette opération de manière autonome. La sélection des variables se montre plus pertinente pour réaliser les perspectives et les tendances désirées.

Les algorithmes de ce type d’intelligence artificielle génèrent les prévisionnels (diagramme, graphique…) en fonction d’un calendrier prédéterminé ou de demandes spécifiques. A terme, cela permet d’amoindrir la charge de travail de ses équipes en interne, notamment les membres opérationnels des services du marketing, de la finance ou de la supply chain. Le demand sensing s’avance comme une ressource innovante et performante dans la gestion des écosystèmes numériques professionnels.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle