Solution IA de prédiction de la demande

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Gestion prédictive de la « long tail » - Chaire

Un premier projet de recherche postdoc a été développé dans le cadre de la Chaire Supply Chain du Futur sur une durée de 18 mois, d’août 2018 à février 2021.

Le thème général de ce 1er projet de recherche consiste à trouver l’assortiment optimal de produits « long tail » pour un ensemble de magasins ou d’entrepôts dans un système intégré de chaîne d’approvisionnement. Le projet de recherche est divisé en deux phases : (i) identification et classification des produits « long tail », et (ii) détermination de la politique d’assortiment optimale pour les produits « long tail » en ce qui concerne les magasins ou les entrepôts.

Le projet a donné lieu aux livrables suivants :

  • Etat de l’art en termes de gestion prédictive.
  • Une solution IA de prédiction de la demande, commune aux quatre partenaires de la Chaire et performante sur la « long tail », avec un enjeu d’optimisation des stocks en anticipation de la demande.
  • Une transmission des connaissances notamment en termes d’évolution de l’IA.
     

Ce projet de recherche postdoc a été encadré par Lucas Mencarelli, chercheur au CERMICS (laboratoire de l’École des Ponts ParisTech).

Pour en savoir plus, se reporter aux publications associées.

Des activités qui rallient les enjeux scientifiques, technologiques, organisationnels, sociaux et environnementaux