Cet article explique comment l’intelligence artificielle transforme la gestion des stocks en passant d’approches manuelles (Excel, seuils fixes) à des systèmes prédictifs et automatisés. Les limites historiques — données inexactes, faible visibilité, incapacité à capter les pics et saisonnalités — laissent place à des modèles IA (réseaux neuronaux, séries temporelles, apprentissage par renforcement) qui intègrent ventes, météo, événements locaux, marketing et signaux IoT pour anticiper la demande et réduire les ruptures.
Au-delà de prévoir, l’IA optimise activement les niveaux de stock : points de commande dynamiques, réapprovisionnement automatisé, ajustements selon délais fournisseurs, contraintes d’entreposage et remises sur volume. En entrepôt, l’optimisation du slotting (placement selon rotation et paniers fréquents), l’usage d’AMR/AGV et d’AS/RS accélèrent la préparation, réduisent l’espace requis et améliorent la productivité. La visibilité temps réel aligne magasins, entrepôts et e-commerce, tandis que la maintenance prédictive et la vision par ordinateur renforcent sécurité et disponibilité des équipements.
Côté intégration, l’IA se connecte aux ERP et plateformes e-commerce (WooCommerce, Shopify, BigCommerce) via API et connecteurs pour synchroniser l’inventaire, piloter le réapprovisionnement et exposer des données fiables aux équipes. Les bénéfices attendus incluent des niveaux de stock plus lean, moins d’obsolescence, une meilleure disponibilité produit et un service client plus constant.
CyberPerformance propose une démarche sur mesure : audit des données, preuve de concept, intégration progressive, transparence via Asana, formation et transfert de compétences. Les résultats dépendent toutefois de la qualité des données, des processus et des intégrations — d’où l’importance d’un déploiement itératif, mesuré et documenté.