Réinventer les prévisions grâce aux tableaux de bord IA et à l’intégration

Tout a commencé par une frustration commune : des données partout, mais aucune véritable vision. Les équipes étaient submergées par les chiffres, les rapports de ventes, les données de la chaîne d’approvisionnement, les états financiers… Pourtant, les décisions se prenaient encore à l’instinct. Ce n’était pas le manque d’informations, mais celui de clarté.

La transformation s’est fixée des objectifs ambitieux : passer le taux de service supply chain de 20 % à 60 %, réduire les coûts d’approvisionnement de 20 % grâce à une meilleure prévision de la demande, et diminuer les coûts de stockage de 15 %.

L’entreprise a donc décidé de changer les choses, sans recourir à une solution impressionnante mais temporaire, mais par une transformation méthodique et progressive, qui allait redéfinir la circulation des données, le mode de travail des équipes et la vision même de l’avenir.

La première étape a consisté à poser une base solide. Tous les systèmes fragmentés ont été regroupés dans un environnement unique et scalable. Grâce à l’intégration fluide de l’ERP Sage X3 avec Google Cloud Storage, toutes les données ont enfin été centralisées. Le résultat ne fut pas seulement une efficacité technique, mais aussi une confiance renouvelée. Pour la première fois, les équipes de différents départements pouvaient travailler à partir d’une même source fiable, ce qui leur permettait d’agir plus vite et avec plus de certitude.

Mais la centralisation des données n’était qu’une partie de l’histoire. Ces données devaient être structurées, enrichies et mises en perspective. À l’aide d’outils comme Dataform, des pipelines intelligents ont été créés pour transformer les données brutes en couches propres et réutilisables, des modèles évolutifs qui grandissaient avec l’entreprise. Il ne s’agissait plus de rapports figés, mais de cadres dynamiques convertissant l’information en actions concrètes.

Une fois les données structurées, les véritables découvertes ont pu commencer. Avec BigQuery, l’équipe d’analytique a pu explorer en profondeur les comportements d’achat, les schémas logistiques et les flux de ressources. Des tendances auparavant cachées dans des feuilles de calcul sont apparues en temps réel, guidant les décisions impactant l’approvisionnement comme la production.

Puis est venue la grande avancée : la prédiction. En phase de R&D, des modèles de séries temporelles ont commencé à anticiper la demande, ajuster les commandes de matières premières et projeter le chiffre d’affaires par unité métier. Les premiers résultats ont été frappants : moins de gaspillage, moins de ruptures, des marges améliorées. La prévision n’était plus un simple exercice d’estimation, mais un levier stratégique central.

Mais le changement le plus visible fut la synthèse de tout ce travail complexe : systèmes cloud, modèles intelligents, prévisions, rassemblés dans des tableaux de bord clairs et intuitifs grâce à PowerBI. Fini l’attente des rapports, fini les approximations. Tous, des commerciaux aux financiers, pouvaient voir l’essentiel et agir en conséquence.

Il ne s’agissait pas seulement de technologie, mais d’une transformation profonde de la manière dont l’entreprise pense et décide. Passer de la réaction à l’anticipation. De données éclatées à une intelligence partagée. Et ce n’est que le début.