Supply Zone Forecast
Decathlon
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Prédit la demande avec des modèles deep learning pour optimiser stocks et approvisionnements à toutes les échelles.
DATA
PROCESS
Cette solution de prévision de la demande repose sur des modèles de deep learning avancés, comme le Temporal Fusion Transformer (TFT). Elle utilise des données de ventes historiques, des tendances saisonnières, des prix et d'autres facteurs exogènes (météo, événements) pour estimer la demande future de produits à différentes granularités (zone géographique, magasin). L’outil permet d’améliorer la planification des stocks et d’optimiser l’approvisionnement en fonction des fluctuations du marché.Cet outil permet à Decathlon de faire 300 M€ de chiffre d’affaires additionnel.
Identifie visuellement les produits similaires pour enrichir automatiquement les recommandations du catalogue.
Identifie les produits et détecte les défauts via IA pour standardiser l’évaluation de l’état et du prix de reprise.
