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Process IA · Contrôle de gestion

Anticipez la demande avec des prévisions IA fiables · Contrôle de gestion

Atlas cadre, prototype et met à l'échelle la prévision de la demande par l'IA dans le contrôle de gestion — avec des jalons mesurables à chaque étape.

Enjeux IA · Contrôle de gestion

L'IA au service de le contrôle de gestion

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision.

  • Reportings et tableaux de bord générés et commentés automatiquement
  • Analyse des écarts entre réel, budget et atterrissage avec explication des causes
  • Modélisation budgétaire et rolling forecast assistés par apprentissage automatique
  • Allocation analytique des coûts et calcul de rentabilité par produit, client ou canal

Les contrôleurs de gestion équipés d'IA réallouent jusqu'à 40% de leur temps de la production vers l'analyse à valeur ajoutée.

Concrètement

Notre dispositif pour la prévision de la demande par l'IA

Dans le contrôle de gestion, la prévision de la demande par l'IA touche des données sensibles : nous intégrons sécurité, traçabilité et conformité AI Act dès le cadrage.

Prévisions granulaires par référence et par site

Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.

Intégration de la saisonnalité et des promotions

Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.

Prise en compte d'événements externes

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Réduction simultanée des ruptures et des surstocks

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de la prévision de la demande par l'IA pour le contrôle de gestion, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

-35%
d'erreur de prévision
J+90
premiers gains mesurés
×2
de capacité traitée
−25%
de coûts opérationnels
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

L'IA apprend l'effet des promotions passées pour intégrer leur impact dans les prévisions futures.

Oui, par analogie avec des produits similaires en attendant d'accumuler un historique propre.

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision. Sur la prévision de la demande par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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