Une grande chaîne de magasins de vêtements rencontre des difficultés pour gérer ses stocks. Elle fait face à un déséquilibre entre les produits qui se vendent trop rapidement et ceux qui restent invendus en magasin. Cela entraîne à la fois des ruptures de stock fréquentes pour certains articles populaires et une accumulation de produits invendus pour d'autres, ce qui cause des pertes financières dues à des réductions de prix.
L’entreprise a mis en place une solution d’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage automatique (machine learning) pour prévoir les ventes de chaque produit en fonction des données historiques, des tendances saisonnières, et d’autres facteurs comme les conditions météorologiques ou les événements locaux. Grâce à ces prédictions, l’IA optimise la gestion des stocks en ajustant automatiquement les niveaux de commande, en assurant que les bons produits soient disponibles au bon moment dans chaque magasin. Cela a permis de réduire les ruptures de stock de 30 % et de diminuer le surplus de produits invendus de 25 %, tout en améliorant la satisfaction des clients.
