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Prévisions & analyses prédictives

Commandes, stocks, recrutements, trésorerie : vous devez décider aujourd’hui pour les mois à venir, souvent à l’intuition. Une prévision chiffrée, avec sa marge d’erreur, rend ces décisions plus sûres.

Démo interactive

Essayez : prévoir les ventes des prochains mois

Données fictives, saisonnières. Choisissez l’horizon : la zone colorée montre la fourchette probable, qui s’élargit à mesure que l’horizon s’éloigne.

Prévision des ventes · données fictives
Horizon
  • Ventes réelles
  • Prévision
  • Fourchette probable (80 %)
Voir la prévision en tableau

Méthode illustrée : tendance + saisonnalité, validée sur les 12 derniers mois connus. Sur vos données, plusieurs méthodes sont comparées avant d’en retenir une.

Ce que je livre

Concrètement

  • Prévisions de ventes, de demande ou de trésorerie
  • Prise en compte de la saisonnalité et des tendances
  • Fourchette d’incertitude, pas seulement un chiffre
  • Détection précoce des risques (clients qui décrochent, ruptures)
  • Intégration dans votre dashboard et mise à jour automatique

Outils

  • Python
  • Excel
  • Power BI
  • SQL
3–12 mois de visibilité
± marge d’erreur affichée et suivie
1 modèle expliqué, pas une boîte noire
Déroulé

Comment se passe la mission

  1. 1

    Historique

    On rassemble et on vérifie au moins 2 ans de données si possible.

  2. 2

    Modèle

    Je teste plusieurs méthodes et je garde la plus fiable sur le passé.

  3. 3

    Validation

    On compare la prévision à ce qui s’est réellement passé.

  4. 4

    Intégration

    La prévision se met à jour toute seule dans vos outils.

Questions fréquentes

Vos questions

Combien d’historique faut-il ?

Idéalement 2 ans ou plus pour capter la saisonnalité. Avec moins, on reste sur des tendances simples et une marge d’erreur plus large.

Est-ce de l’intelligence artificielle ?

Parfois, mais pas toujours. Une méthode statistique simple et bien expliquée bat souvent un modèle complexe. Je choisis ce qui est le plus fiable sur vos données.