Tendances actuelles dans l'utilisation de l'Intelligence Artificielle pour la prévision de la demande : Une revue de la littérature

Abstract

La prévision de la demande est une composante cruciale de la gestion efficace des stocks et de la planification des opérations commerciales dans les entreprises. Cependant, les défis posés par la volatilité des marchés et les changements imprévisibles dans le comportement des consommateurs ont longtemps entravé les efforts visant à produire des prévisions précises. Cette revue de littérature examine les tendances actuelles dans l'utilisation de l'Intelligence Artificielle (IA) pour la prévision de la demande. L'étude offre une analyse approfondie des récentes avancées, des méthodologies et des études de cas dans ce domaine en constante évolution. L'intégration de techniques d'apprentissage automatique se positionne comme une approche essentielle en prévision de la demande. Elle permet de surmonter le défi de la variabilité des données, conduisant à une précision accrue des prévisions. De plus, l'incorporation de Réseaux de Neurones et d'Apprentissage Profond a démontré des résultats prometteurs dans la prédiction de la demande. Des études de cas pratiques, mettant en avant l'applicabilité et l'adaptabilité des méthodologies pilotées par l'IA, viennent renforcer ces avancées. En conclusion, cette revue met en lumière l'évolution rapide des techniques d'IA dans la prévision de la demande, offrant une vue d'ensemble complète des dernières tendances. Ces avancées promettent d'améliorer considérablement la précision et l'efficacité des prévisions de demande.