Réseaux de neurones pour prédire le stock d'inventaire

Vous imaginez pouvoir anticiper combien d'unités de produit vous aurez besoin en stock la semaine prochaine ou même le mois prochain ? Avec les technologies actuelles, cela est possible grâce à l'utilisation de réseaux neuronaux et d'algorithmes d'apprentissage profond. Ces systèmes peuvent analyser les données historiques de ventes pour prédire le stock idéal et éviter ainsi les surachats et les ruptures de stock en entrepôt.

Comment fonctionne la prédiction de l'inventaire ?

Les réseaux neuronaux sont des modèles d'intelligence artificielle inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilisés pour traiter de grands volumes de données et détecter des modèles complexes qui seraient difficiles à identifier avec des méthodes traditionnelles. En particulier, les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit) sont utilisés pour travailler avec des séries temporelles, comme les données de ventes quotidiennes de produits.

Le processus commence par la collecte de données historiques de ventes de chaque produit que vous souhaitez prédire. Imaginons, par exemple, que vous avez une liste de ventes quotidiennes des deux dernières années pour un produit spécifique. Ces données sont converties en une série temporelle, qui est idéale pour alimenter un réseau neuronal récurrent (RNN) comme LSTM ou GRU.

Création du réseau neuronal avec Python et Keras

La prochaine étape consiste à configurer le réseau neuronal en utilisant un environnement de programmation comme Python et une bibliothèque d'apprentissage profond comme Keras. Keras fournit un moyen simple de créer des réseaux neuronaux complexes, grâce à sa syntaxe intuitive et à sa capacité à s'intégrer à TensorFlow, un framework de machine learning hautement optimisé.

Pour un modèle de prédiction d'inventaire, l'architecture du réseau pourrait être la suivante :

1. Couches d'entrée : Le réseau doit comprendre les relations des données historiques de ventes. La première couche serait une couche LSTM ou GRU, qui peut retenir des informations pertinentes des jours précédents pour faire une prédiction informée.

2. Couches cachées : En fonction de la complexité du problème, des couches LSTM ou GRU supplémentaires peuvent être ajoutées, en ajustant le nombre de neurones et en appliquant des techniques comme le dropout pour éviter le surajustement.

3. Couche de sortie : Ici serait définie la prédiction de la valeur attendue des ventes pour le jour suivant, la semaine ou le mois suivant, en fonction des exigences de l'entreprise.

Le modèle est entraîné en utilisant les données historiques, en ajustant les poids internes du réseau pour minimiser l'erreur de prédiction. Après quelques itérations (epochs), le réseau devrait être capable de générer des prédictions raisonnablement précises.

Un exemple basique d'implémentation en Keras :

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import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Supposons que nous avons un dataset de ventes quotidiennes dans un tableau numpy
# Pour simplifier, nous utilisons des données fictives
ventes_quotidiennes = np.array([30, 40, 35, 50, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# Normaliser les données
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
ventes_normalisees = scaler.fit_transform(ventes_quotidiennes.reshape(-1, 1))

# Créer des séquences d'entraînement
def creer_sequences(donnees, pas=3):
    X, y = [], []
    for i in range(len(donnees) - pas):
        X.append(donnees[i : i + pas])
        y.append(donnees[i + pas])
    return np.array(X), np.array(y)


X, y = creer_sequences(ventes_normalisees)

# Redimensionner X pour être compatible avec LSTM
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Créer le modèle LSTM
modelo = Sequential()
modelo.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(LSTM(units=50))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(Dense(units=1))

# Compiler et entraîner le modèle
modelo.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
modelo.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# Faire des prédictions
predictions = modelo.predict(X)

Quels sont les avantages de la prédiction de stock ?

Avec un système de prédiction basé sur des réseaux neuronaux, vous pourrez :

1. Optimiser les achats : En connaissant à l'avance la quantité de produit qui sera nécessaire, vous éviterez les surachats qui immobilisent le capital et les ruptures de stock qui pourraient affecter les ventes.

2. Minimiser le gaspillage : Une prédiction précise permet d'acheter juste ce qu'il faut et ce qui est nécessaire, en réduisant les produits obsolètes ou périssables qui ne se vendraient pas à temps.

3. Adaptation à la demande : La prédiction ne se base pas seulement sur des données historiques. Elle peut également intégrer des variables externes telles que les saisons de ventes, les campagnes de marketing ou les changements de tendances du marché.

Conclusion

La mise en œuvre d'une solution de prédiction de stock par le biais de réseaux neuronaux peut sembler compliquée, mais avec les outils appropriés et la structure adéquate, c'est une tâche réalisable. Peu importe que vous vendiez dans une petite entreprise ou dans un environnement mondial avec des magasins en ligne et plusieurs entrepôts : l'intelligence artificielle est là pour vous aider à prendre des décisions éclairées et à optimiser vos ressources d'inventaire.