De la feuille de calcul à la planification de la demande par IA : la prévision de la production fait sa révolution

Jun 12, 2025 • 16 min

Dans un contexte de très forte concurrence et de marges en baisse, la prévision de la production et la planification de la demande de fabrication sont devenues plus stratégiques que jamais. Dans le retail comme dans l’industrie, les entreprises expriment de plus en plus un besoin critique d’outils et de process de pointe pour gérer la sensibilité du marché et être plus agiles dans leur prise de décisions.

Et ce constat est parfaitement fondé : les entreprises qui parviennent à mettre en œuvre des capacités avancées de planification de la demande réduisent fortement leurs stocks tout en maintenant des niveaux de service, des gains de marge mesurables et une meilleure réactivité face aux évolutions du marché. Ces résultats commerciaux tangibles montrent à quel point une planification efficace de la demande est devenue un élément central de la réussite dans un contexte concurrentiel.

Ces dernières décennies, la fonction de planificateur de la demande a connu une profonde transformation. Elle s’est muée d’une simple fonction de prévision à une fonction pilote complexe et très technologique à la base de la stratégie commerciale. Autrefois considérée comme une fonction support, elle est aujourd’hui un pilier de la réussite organisationnelle.

Nous allons retracer l’évolution de ce métier, sa situation actuelle et nous nous projetterons dans l’avenir pour envisager le profil du planificateur de la demande de demain.

Remarque : les dates données dans l’article correspondent aux périodes approximatives d’adoption par les entreprises. Si certaines technologies (comme les modèles d’apprentissage automatique) existent depuis plus longtemps dans les milieux universitaires et spécialisés, c’est le moment où elles ont été généralisées dans les systèmes de planification de la production avancée (APS) des entreprises que nous avons pris en référence.

20^e siècle : évolution de la prévision de la production

Bref rappel historique : l’évolution de la planification de la demande

Avant d’aborder le paysage actuel à base d’IA, retraçons rapidement l’évolution de la planification de la demande, depuis ses débuts jusqu’aux portes de la révolution actuelle. Cette évolution reflète non seulement les progrès technologiques, mais aussi un changement fondamental dans la façon dont les entreprises considèrent la prévision : du besoin opérationnel à l’avantage stratégique.

La période « intuition » (avant les années 1980) : l’art de la prévision

Au tout début, la planification de la demande de fabrication reposait essentiellement sur le jugement humain et sur de simples calculs. Les planificateurs se fondaient sur des moyennes mobiles simples et des analyses de données faites à la main. Ils étaient des « experts prévisionnistes » opérant dans des environnements cloisonnés. Cette approche fonctionnait plutôt bien dans un environnement commercial caractérisé par des assortiments de produits plus simples, des campagnes de promotions limitées, une concurrence moins forte et des marges bénéficiaires plus élevées qui permettaient de compenser les écarts entre prévisions et réalité. Pendant toute cette période, la planification de la demande est restée reléguée à un rôle secondaire, à savoir une fonction opérationnelle d’influence stratégique minime.

La période statistique (1980-2005) : l’essor de la prévision analytique

L’arrivée des tableurs et des premiers systèmes ERP dans les années 1980 a enclenché un premier changement majeur dans les pratiques de planification de la demande de fabrication. Tout à coup, les planificateurs ont eu à disposition des outils pour mettre en œuvre des méthodes statistiques telles que le modèle ARIMA et le lissage exponentiel de Holt-Winters. Les planificateurs se fondant jusque-là sur leur intuition deviennent alors des analystes de données capables de sélectionner et de configurer des modèles de prévision adaptés aux différentes catégories de produits.

À la fin des années 1990 sont apparus des systèmes de planification de la production avancée (APS) dédiés proposant des algorithmes plus sophistiqués et des fonctionnalités allant au-delà de ce qu’offraient les systèmes ERP. Malgré les limitations de l’informatique de l’époque, ces systèmes ont marqué une étape importante dans la reconnaissance de la planification de la demande comme fonction essentielle de l’entreprise. En effet, c’est à partir de cette période que la planification a progressivement cessé d’être vue comme une simple tâche administrative pour prendre le statut de processus critique, les entreprises comprenant de mieux en mieux les intérêts financiers de prévisions fiables.

La période collaborative (2005-2020) : décloisonner les silos

L’adoption généralisée des processus de planification des ventes et des opérations (S&OP) a constitué la grande évolution suivante, faisant passer la planification de la demande d’une fonction technique isolée à un écosystème collaboratif. Les planificateurs sont devenus des facilitateurs entre les services, orchestrant le consensus entre les ventes, la supply chain, les achats et les finances. L’arrivée de l’Integrated Business Planning (IBP, planification des activités) a encore renforcé les considérations financières dans le processus de planification.

En parallèle, les marchés sont devenus beaucoup plus complexes, les entreprises comptant de plus en plus sur les promotions et l’introduction de nouveaux produits pour conserver leur part de marché. Cette complexité, conjuguée à l’explosion des unités de stock et des options de personnalisation, a mis à mal les approches classiques de planification.

Pour la première fois, les entreprises ont pu faire des prévisions à des niveaux véritablement granulaires (jusqu’à l’unité de stock et au magasin près), ce qui a permis d’améliorer considérablement la précision et la réactivité. Malgré ces avancées, les entreprises avaient encore du mal à gérer cette complexité écrasante et à décloisonner les silos organisationnels tout en maintenant la productivité et l’efficacité des planificateurs humains. C’est cette tension qui a ouvert la voie à la révolution de l’IA qui allait suivre.

Comparaison des tâches d’un planificateur de la demande de fabrication avant et après arrivée de la prévision sans contact. Avant, on peut voir que les tâches manuelles de prévision intègrent beaucoup de saisie de données tandis qu’après, on constate une baisse des tâches répétitives. Le planificateur passe alors d’un simple rôle de prévisionniste tactique à celui de conseiller stratégique. — ***Figure 1*** : en planification de la demande de fabrication, la prévision sans contact se sert de l’IA pour générer automatiquement des prévisions précises avec un minimum de travail manuel. Cette évolution réduit les tâches répétitives tout en valorisant le rôle du planificateur de la demande. De fait, celui-ci cesse de simplement émettre des prévisions tactiques pour devenir un conseiller stratégique qui fournit des recommandations pratiques tirées d’enseignements issus des données.

La révolution apportée par l’IA dans la prévision de la production

Depuis 2020 et l’arrivée des fonctions d’analyse avancée et des technologies d’apprentissage automatique, rendues possibles par l’explosion des capacités informatiques, la planification de la demande de fabrication vit une véritable révolution. Contrairement aux méthodes statistiques en usage jusque-là, les prévisions d’aujourd’hui à base d’IA s’appuient sur tout un arsenal de techniques de pointe :

Réseaux neuronaux
Modèles à renforcement du gradient
Apprentissage par renforcement

Ces technologies ont permis d’établir des « prévisions sans contact », c’est-à-dire des systèmes capables de générer automatiquement des prévisions sur la base de données en temps réel et de facteurs externes futurs, avec un minimum d’intervention humaine. Par exemple, les grands acteurs du retail exploitent aujourd’hui des modèles de prévision reposant sur les données météo qui peuvent automatiquement ajuster les prévisions en fonction du temps à venir, traduisant les prévisions de température et de précipitations en modifications attendues de la demande au niveau du magasin.

En savoir plus : Comment la détection de la demande aide à surmonter le chaos de la chaîne d’approvisionnement des PGC

Le nouveau rôle de planificateur de la demande

Dans ce nouveau contexte, les planificateurs de la demande cessent d’être de simples spécialistes de la prévision pour devenir de véritables data scientists et experts en données commerciales. Plutôt que d’analyser manuellement chaque prévision, ils :

Étudient et intègrent des sources de données externes pour améliorer les performances du modèle et fournir des informations contextualisées.
Traduisent les données techniques de prévision en recommandations commerciales.
Émettent des prescriptions au niveau organisationnel pour une prise de décision fondée sur les données.
Prennent de plus en plus d’influence stratégique du fait de leur rôle plus au cœur de la planification des activités.
Ont une place centrale au sein des équipes en modélisant de multiples scénarios et en faisant les arbitrages difficiles entre les différents services.
Gèrent et corrigent les exceptions complexes que les systèmes d’IA signalent comme nécessitant un jugement humain.

Cette évolution a renforcé le rôle du planificateur de la demande au sein des organisations, transformant une fonction autrefois considérée comme simple support technique en un rôle stratégique de conseil en matière de prévision de la production.

L’enjeu de la maîtrise de l’outil

Malgré les avantages indéniables des prévisions par IA, de nombreuses organisations se heurtent à un obstacle psychologique de taille : la peur de perdre la maîtrise. Cette crainte revêt plusieurs aspects :

Problèmes de confiance : les algorithmes en « boîte noire » qui donnent des résultats précis sans expliquer clairement leur raisonnement peuvent susciter le scepticisme des parties prenantes.
Peur face à la transition des compétences : les planificateurs qui ont bâti leur carrière sur l’expertise statistique peuvent se sentir menacés par des systèmes qui automatisent des compétences jusque-là valorisées.
Questions de responsabilité : par exemple, à qui incombe la responsabilité lorsque des prévisions générées par IA ont conduit à des décisions commerciales ayant eu des conséquences négatives ?

Les organisations performantes répondent à ces préoccupations par les moyens suivants :

Mise en œuvre de systèmes d’IA explicables qui jouent la transparence sur les facteurs clés à l’origine des prévisions.
Création de programmes de transition structurés afin d’accompagner les planificateurs dans l’acquisition de nouvelles compétences en matière de supervision de l’IA et d’analyse métier.
Développement d’une expertise dans le domaine et établissement de relations plus étroites avec les clients pour les accompagner plus efficacement.

La puissance de la gestion basée sur les exceptions

Avec une planification de la demande qui se fait plus complexe, des cadres de gouvernance clairs définissant les rôles et les responsabilités dans les processus de planification augmentés par l’IA deviennent aujourd’hui indispensables. Une fois mises en œuvre, ces stratégies de contrôle permettent une gestion efficace basée sur les exceptions, aujourd’hui au cœur de la planification de la demande moderne.

Avec l’augmentation des volumes de données, les planificateurs s’appuient sur les systèmes d’IA pour identifier et hiérarchiser les exceptions en fonction de leurs conséquences sur l’activité. Cela leur permet de se concentrer sur les problèmes qui ont un impact fort sur les stocks de produits, les mesures de service et la performance financière.

Les systèmes de planification à base d’IA ont évolué de telle sorte qu’ils permettent non seulement de traiter de grandes quantités de données, mais aussi d’expliquer le raisonnement découlant des informations clés. Cela permet une analyse plus en détail des causes profondes et une prise de décision plus stratégique. En filtrant le bruit et en mettant en évidence les écarts critiques, l’IA aide les planificateurs à se concentrer sur les questions les plus importantes, améliorant ainsi l’efficacité et la précision des prévisions.

Graphique montrant la progression de l’IA dans l’industrie manufacturière, depuis l’IA 1.0 (automatisation en silo avec modèles économiques statiques) à l’IA 2.0 (automatisation entre services avec prévision par apprentissage automatique), à l’IA 3.0 (cycles d’innovation rapides avec intégration de données externes), jusqu’à l’IA 4.0 (agents autonomes capables d’adapter les modèles économiques en temps réel et automatisation de bout en bout), avec une augmentation de l’efficacité et l’adaptabilité à chaque génération. — ***Figure 2*** *: l’évolution de l’IA dans la prévision de la production : de l’automatisation cloisonnée aux agents autonomes favorisant l’adaptabilité de bout en bout.*

Perspectives : assistants IA et collaboration système à système

Les avancées remarquables dont nous avons été témoins en matière de planification de la demande jusqu’à aujourd’hui ne sont que le début d’une transformation bien plus importante. Tout comme le cloud computing et les solutions SaaS ont redéfini la planification lors de la précédente vague technologique, l’émergence de l’IA agentique marque le prochain bond en avant pour les planificateurs de la demande, un changement qui promet d’être encore plus profond.

Les assistants IA d’aujourd’hui, tels que ChatGPT et Gemini Professional, ne donnent qu’un aperçu de ce que l’avenir nous réserve. Ces systèmes évoluent à un rythme sans précédent, les assistants IA devenant des agents de plus en plus autonomes doués de capacités décisionnelles sophistiquées qui vont remodeler le monde en profondeur, y compris la planification de la demande telle que nous la connaissons.

Pour les planificateurs travaillant en prévision de la production, cette évolution va transformer le métier. Elle le rendra plus gratifiant et plus stimulant intellectuellement parlant, en apportant des améliorations dans trois domaines essentiels :

Une efficacité sans précédent

À l’avenir, la planification de la demande passera du modèle actuel à alertes d’exception et résolution manuelle à un modèle de type gestion des exceptions avec résolution automatisée. On prévoit une baisse considérable des tâches manuelles répétitives au fur et à mesure que les agents IA gagneront en autonomie pour les tâches de correction ou de résolution d’exception.

Prenons l’exemple pratique d’un planificateur de la demande qui corrige toujours d’une même façon l’uplift promotionnel (9 fois sur 10, il corrige l’exception de la même manière). Demain, les systèmes d’IA sauront reconnaître ces profils et anticiperont les corrections à appliquer.

Plutôt que de répéter manuellement la correction, les planificateurs n’auront qu’à valider la correction automatique de l’IA, ce qui améliorera considérablement les cadences et les libérera pour des tâches plus stratégiques. La planification de scénarios deviendra ainsi le quotidien des planificateurs de la demande, autrement dit la méthode type pour évaluer les effets de différentes options. En outre, il émergera un processus de méta-exception où les planificateurs analyseront périodiquement le profil des exceptions corrigées par l’IA pour s’assurer que le système continue d’effectuer les ajustements nécessaires et pour identifier les améliorations possibles.

Auditabilité et transparence accrues

Les futurs agents IA transcenderont le traitement des bases des données pour devenir de véritables partenaires analystes. Ils ne se contenteront pas d’identifier les paramètres clés nécessitant une attention particulière, mais ils contextualiseront également les informations de façon à améliorer la prise de décision humaine. Ces systèmes expliqueront plus en détail leur raisonnement, ce qui permettra de valider les corrections et ainsi de faire des choix plus éclairés.

En parallèle, la gestion collaborative de la planification, de la prévision et des réapprovisionnements (CPFR) va elle aussi faire sa mue. Alors que la CPFR traditionnelle se concentre sur les échanges de données entre fournisseurs et revendeurs, qui autrefois nécessitaient une médiation humaine importante, l’avenir se caractérisera par des prévisions véritablement de système à système : des plateformes à base d’IA qui s’échangent des données en parfaite autonomie et affinent les prévisions avec un minimum d’intervention humaine, avec à la clé des signaux de demande de meilleure qualité.

La prévision de la demande continuera de s’affiner grâce à deux avancées parallèles :

L’amélioration des algorithmes et des capacités de calcul : grâce à la montée en puissance des capacités de calcul et à des innovations majeures, les modèles se perfectionneront sans cesse tant en qualité qu’en capacités.
De nouvelles méthodes révolutionnaires d’acquisition et de préparation de données : les modèles, même les plus sophistiqués, restent soumis à la qualité de leurs données d’entrée. On récolte ce que l’on sème, n’est-ce pas ? À ce titre, les outils d’IA de nouvelle génération vont révolutionner la collecte et la préparation des données, donnant une vision plus précise et globale des conditions du marché et des moteurs potentiels de la demande.

Ces avancées offriront des capacités particulièrement puissantes pour l’optimisation des assortiments :

Une amélioration de l’analyse inter-produits : les systèmes d’IA développeront une capacité de compréhension très fine des interactions entre les produits grâce à une analyse optimisée du panier, mettant en lumière des effets de halo et de cannibalisation jusqu’alors invisibles.
Une prévision des nouveaux produits véritablement centrée sur le client et d’une qualité jamais vue : dans un monde de plus en plus connecté, la planification de la demande s’appuiera sur un niveau de market intelligence sans précédent. Les systèmes sauront analyser les activités avant-vente et le comportement des consommateurs dans les écosystèmes digitaux afin d’anticiper les variations de demande avant même qu’elles ne se concrétisent en données de vente classiques.

Graphique représentant la valeur (axe vertical) par rapport à l’effort (axe horizontal) pour trois approches de prévision : les méthodes par statistiques (courbe rouge) montrent une valeur en phase de croissance initiale mais qui décline avec un effort accru ; les prévisions à base d’IA/apprentissage automatique (courbe bleue) montrent une valeur plus élevée qui se maintient ; quant aux prévisions basées sur l’IA agentique (courbe verte), ce sont elles qui atteignent le plateau de valeur globale le plus haut. Cela démontre la meilleure efficacité des technologies de prévision avancées en matière de planification de la demande de fabrication. — ***Figure 3 :*** comparaison du retour sur investissement des technologies de prévision de la production : méthodes statistiques traditionnelles vs. approches modernes par IA/apprentissage automatique et de prévision agentique de nouvelle génération.

Implications au niveau organisationnel

À mesure que les organisations poursuivent leur transition vers une démarche analytique et orientée données, le rôle du planificateur de la demande va devenir de plus en plus central. Cette évolution ne se fera toutefois pas en vase clos, car d’autres fonctions vont se transformer elles aussi en même temps.

Les organisations les plus agiles peuvent évoluer vers des rôles intégrés qui fusionnent les fonctions de planification de la demande et de planification de l’offre, créant ainsi un poste unifié spécialisé sur l’optimisation de bout en bout et sur les arbitrages axés client. Le planificateur de la demande de demain sera un « planificateur agentique ambidextre », à savoir un professionnel capable de travailler en toute transparence avec les systèmes d’IA tout en conservant une perspective de bout en bout de l’entreprise. Il sera davantage un apporteur de solutions stratégiques qu’un planificateur tactique.

Au-delà de la simple correction des prévisions, les futurs planificateurs de la demande développeront une expertise dans l’évaluation et l’optimisation de tout le processus de prévision au sein de leur organisation. Cette compréhension de haut niveau impliquera d’évaluer les modalités de structuration des prévisions, le choix des méthodologies les mieux adaptées aux différentes catégories de produits, et la façon d’améliorer en permanence les capacités de prévision de l’organisation.

Si l’on se place dans la perspective plus large d’un monde où l’IA est omniprésente, les possibilités se font encore plus nombreuses pour la planification de la demande. En effet, grâce aux applications de transfert de connaissances à base d’IA, les professionnels peuvent gagner en expertise dans un secteur donné (produits laitiers, fabrication de câbles, produits pharmaceutiques ou autres secteurs spécialisés). Comme ces outils sont capables de compiler en quelques semaines des années d’acquisition de connaissances dans un domaine, ils permettent aux planificateurs d’acquérir rapidement une compréhension approfondie des modèles de demande et des contraintes propres à certains secteurs.

Dans le domaine des logiciels de planification de la supply chain, on pourrait bien assister à une concentration des capacités qui profiterait aux plus performants. Dans cet environnement concurrentiel, les éditeurs qui tireront leur épingle du jeu seront sans doute ceux qui s’appuient sur :

Des processus de mise en œuvre très agiles associés à des microservices de résolution de problèmes capables de répondre à des défis commerciaux bien précis ;
Un fort niveau de prescription de la part de leurs clients, en raison de retours sur investissement éprouvés et de résultats commerciaux quantifiables qui créent une fidélité durable à la plateforme ;
Des relations pérennes avec leurs partenaires éditeurs de logiciels, capitalisant sur des équipes axées client et capables de transmettre les meilleures pratiques et autres enseignements tirés de l’IA.

En savoir plus : Tendances de la supply chain des PGC

L’avenir appartient au planificateur de la demande stratégique

L’évolution de la planification de la demande de fabrication a suivi une trajectoire remarquable, depuis les estimations basées sur l’intuition jusqu’aux processus stratégiques de pointe à base d’IA. Si cette transformation reflète des tendances technologiques et organisationnelles plus vastes, elle souligne l’importance stratégique croissante d’une prévision de la demande de grande précision pour assurer la réussite commerciale.

Comme nous l’avons vu, le rôle du planificateur de la demande s’est toujours adapté aux nouveaux défis et opportunités :

Des hypothèses isolées jusqu’à la recherche collaborative de consensus
Des méthodes statistiques simples jusqu’aux algorithmes d’apprentissage automatique de pointe
Des prévisions tactiques jusqu’au conseil stratégique

Aujourd’hui, les planificateurs de la demande se trouvent à un nouveau point d’inflexion qui, s’il est majeur, ne sera sans doute pas le dernier. En effet, les mutations technologiques et organisationnelles à venir créeront vraisemblablement d’autres points d’inflexion, toujours plus fréquents avec l’accélération des évolutions.

Puisque les organisations continuent d’adopter l’automatisation et l’analyse avancée, leur rôle se concentrera de plus en plus sur la supervision stratégique plutôt que sur l’exécution opérationnelle. À l’avenir, on prévoit que les planificateurs humains collaboreront avec les systèmes d’IA pour améliorer la prise de décision tout en composant avec les complexités des supply chains modernes.

Pour les entreprises, les implications sont profondes. Celles qui parviennent à intégrer ces capacités émergentes dans leurs processus de planification prendront des avantages concurrentiels significatifs grâce à :

Des prévisions fiables et plus justes, gages de meilleure gestion des stocks
Une meilleure réactivité face aux évolutions rapides des conditions de marché
Un meilleur alignement entre les signaux de demande et la stratégie générale de l’entreprise
Une meilleure allocation des ressources sur l’ensemble de l’organisation

Pour les planificateurs, cette évolution présente à la fois des défis et des opportunités. Si certaines compétences techniques risquent de passer au second plan, la demande de professionnels capables de faire le lien entre les systèmes d’IA et la stratégie commerciale ne fera que croître. Les experts en planification de la demande de demain conjugueront maîtrise de la technologie et sens aigu des affaires – une combinaison gagnante qui portera la profession à de nouveaux sommets.

Pour les organisations qui veulent rester compétitives dans un contexte de marché de plus en plus complexe et changeant, il sera indispensable d’adopter cette transformation. Les planificateurs de la demande qui parviendront à surfer sur cette évolution ne se contenteront pas de prévoir l’avenir, ils pourront le façonner !

Je reprends le contrôle de ma supply chain

Ecrit par

Jean Boilloz

Field Presales Principal CPG/MFG