Structuration et Classification des Stocks d'un Grossiste en Papeterie à l'aide de l'IA

Introduction

La gestion des stocks est un défi majeur pour les grossistes. Cette étude se concentre sur un grossiste en papeterie et matériel de bureau qui faisait face à une gestion inefficace des stocks en raison de problèmes liés à une structure de données inadéquate, des informations manquantes, des catégories trop nombreuses et inutiles, des différences de prix substantielles et un surstock constant. L'objectif est de montrer comment l'IA, incarnée par l'assistant GPT, a été appliquée pour résoudre ces problèmes.

Problématique

Le grossiste faisait face à plusieurs problèmes spécifiques. La base de données des stocks était non structurée, avec des données manquantes selon les années. Les catégories de produits étaient trop nombreuses et en grande partie inutiles, rendant la gestion difficile. La variabilité excessive des prix entre les catégories compliquait davantage l'analyse. Un surstock constant générait des pressions pour accroître les ventes.

Pourquoi un Assistant GPT ?

L'utilisation de l'assistant GPT a été motivée par sa simplicité d'utilisation, son interface conviviale et sa flexibilité pour les clients disposant d'un budget limité et ayant des besoins urgents. Sa capacité à traiter de grandes quantités de données rapidement et à fournir des analyses précises a permis une meilleure gestion des stocks.

Niveau Cybersécurité

Concernant la cybersécurité, le client était d'accord pour partager ses données avec OpenAI car les informations sur le stock n'étaient pas considérées comme sensibles dans leur entreprise. Pendant l'audit, il a été clairement expliqué que toutes les données sensibles devaient être exclues pour éviter toute fuite.

Méthodologie

Étape 1 : Audit

Une analyse préliminaire a été réalisée en collaboration avec les commerciaux et les gestionnaires de stocks pour évaluer la structure des données et identifier les faiblesses existantes. Cet audit a permis de définir des exigences spécifiques en termes de classification des produits, de structure tarifaire et de segmentation des clients.

Étape 2 : Restructuration des Données

L'assistant GPT a été utilisé pour restructurer la base de données, en supprimant les catégories inutiles et en réduisant le nombre de tarifs. La catégorisation des clients a été affinée, et les données manquantes ont été comblées en utilisant les tendances historiques des cinq années précédentes, intégrées dans la base de connaissances de GPT.

Étape 3 : Classification et Segmentation

Un prompt établi en collaboration avec le client a permis de segmenter la base de données. L'IA a créé un marronnier pour modéliser les tendances du marché tout au long de l'année. Un marronnier, dans ce contexte, se réfère à un calendrier des tendances du marché, basé sur les mois, qui aide à prévoir les besoins en stockage.

Étape 4 : Formation et Mise en Œuvre

Les commerciaux et le pôle de communication ont été formés à l'utilisation de GPT pour intégrer efficacement les données restructurées dans leur nouveau système de gestion des stocks.

Résultats

Trois mois après le déploiement, le surstock a reculé de 32 %. Le catalogue est passé de plus de 1 200 références à 340 catégories exploitables, ce qui a ramené le temps de reclassification d'un inventaire complet de 3 semaines à 4 jours. La grille tarifaire, jusque-là incohérente sur près d'un cinquième des références, a été harmonisée, et la segmentation client affinée par l'IA a permis de mieux cibler les relances commerciales.

Conclusion

Cette étude montre que l'utilisation de l'assistant GPT s'est avérée efficace pour améliorer la gestion des stocks d'un grossiste en papeterie, en restructurant les données et en affinant la classification des produits et des clients. Les résultats obtenus mettent en évidence le potentiel de l'IA pour transformer les pratiques de gestion des stocks et optimiser les performances commerciales.