Industrialisation de la prévision de vente pour la Monnaie de Paris : Un Enjeu Clé pour la Supply Chain

Industrialisation de la prévision de vente pour la Monnaie de Paris : Un Enjeu Clé pour la Supply Chain

Dans le cadre de sa transformation digitale, la Monnaie de Paris a lancé un projet d’amélioration de ses prévisions de vente afin d’optimiser sa production et ses stocks. En tant qu’expert en Supply Chain, j’ai eu l’opportunité d’accompagner cette initiative, qui visait à mieux anticiper la demande grâce à la data et aux nouvelles technologies.

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Les Défis et Objectifs

La Monnaie de Paris fabrique des pièces courantes et de collection, soumises à une forte variabilité de la demande. Avant le projet, les prévisions reposaient sur des approches historiques, entraînant des écarts significatifs entre offre et demande. L’objectif était donc d’adopter une solution plus analytique, intégrant intelligence artificielle et modélisation statistique.

Mise en Œuvre de la Solution

1. Choix et Déploiement d’un Outil de Prévision

Après analyse des besoins, une solution combinant machine learning et analyse statistique a été sélectionnée, permettant de mieux capter la saisonnalité et les tendances du marché.

2. Structuration des Données

Nous avons travaillé sur l’amélioration de la qualité des données, l’intégration d’indicateurs externes (précommandes, tendances de recherche) et l’automatisation des modèles prédictifs.

3. Accompagnement au Changement

L’adoption par les équipes a été facilitée par des formations, une gouvernance dédiée et un dialogue renforcé entre Supply Chain et Commerce.

Résultats et Bénéfices

✅ Réduction des écarts de prévision de 30 % sur certaines gammes.
✅ Diminution des surstocks et meilleure gestion des ruptures.
✅ Optimisation des approvisionnements et du taux de service.

Ce projet démontre comment une approche data-driven renforce l’agilité et la performance de la Supply Chain.

Conclusion et Perspectives

L’amélioration des prévisions constitue un levier stratégique pour toute entreprise soumise à des variations de demande. À la Monnaie de Paris, cette initiative s’inscrit dans une démarche plus large d’optimisation continue.

🔎 Et vous, où en êtes-vous dans l’optimisation de vos prévisions ? Partagez votre expérience en commentaire ! 🚀

Sources :

• Monnaie de Paris, rapports d’activité (https://www.monnaiedeparis.fr)

• Études sur les prévisions de vente et Supply Chain (Gartner, McKinsey, 2024)