Guide des prévisions : comment la planification continue basée sur l’IA atténue la volatilité économique
Les responsables d’entreprise font face à des défis en constante évolution : nécessité d’accélérer la croissance, de prévoir avec précision la demande future ou encore d’anticiper des évolutions imprévues du marché, comme la volatilité des droits de douane. Face à des volumes de données toujours plus importants dans l’ensemble de l’entreprise, il peut être difficile pour les décisionnaires d’identifier les données pertinentes et d’en tirer les bons enseignements pour passer de cycles de planification statiques à une planification continue et prendre des décisions en toute confiance. Pour aggraver encore la situation, de nombreux outils s’appuient principalement sur des données historiques agrégées, obligeant les décisionnaires à reprendre leurs prévisions depuis le début dès qu’une évolution imprévisible du marché survient, ce qui peut coûter des millions aux entreprises en opportunités manquées ou en coûts irrécupérables.
Avec Board Foresight, les équipes Finance, Supply Chain et Ressources Humaines peuvent prendre des décisions avec davantage de confiance grâce à des prévisions plus précises. Cette solution fait partie de la plateforme de planification agentique Board, reconnue comme Leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2024 pour les logiciels de planification financière. Elle donne accès en temps réel à plus de 5 millions de jeux de données mondiaux, à une modélisation prédictive basée sur l’IA et à des analyses d’experts afin de produire rapidement des prévisions plus précises.
Que vous soyez responsable de la planification des marchandises chez un distributeur international ou à la direction FP&A d’un constructeur automobile multinational, notre guide des prévisions, « Comment la planification continue basée sur l’IA atténue la volatilité économique », aidera vos équipes à gérer l’incertitude et à planifier en toute confiance dans un environnement en évolution rapide.
Nous avons rassemblé les réponses de l’équipe d’économistes de Board aux principales questions sur la manière dont la planification continue basée sur l’IA peut contribuer à atténuer l’incertitude liée à l’émergence de la volatilité économique.
Comprendre le contexte économique actuel
De quelles manières la volatilité économique se manifeste-t-elle pour les entreprises en 2025, aux États-Unis comme à l’international ?
L’environnement économique actuel est particulièrement complexe. Aux États-Unis, notre scénario de référence suggère que nous traversons une période de légère stagflation, caractérisée par une croissance inférieure à la tendance, associée à des pressions inflationnistes persistantes et à un affaiblissement du marché du travail. Cette situation crée une dynamique difficile dans laquelle les entreprises doivent composer avec une demande intérieure plus faible tout en continuant à subir des pressions sur les coûts dues aux hausses de prix et aux contraintes de la supply chain.
À l’international, la situation varie considérablement selon les régions, mais de nombreuses entreprises doivent composer avec des politiques monétaires divergentes, des incertitudes liées aux politiques commerciales et l’évolution des comportements des consommateurs.
Quels sont les indicateurs ou les données les plus importants que les équipes de planification doivent surveiller dans l’environnement économique volatil actuel ?
Au-delà des indicateurs traditionnels tels que le PIB et l’inflation, les équipes de planification accordent une attention particulière aux indicateurs de tension de la supply chain, à la dynamique du marché du travail et au sentiment des consommateurs, à un niveau beaucoup plus granulaire. Les flux commerciaux, les prix des matières premières et les annonces en matière de politique réglementaire sont devenus des indicateurs avancés essentiels, en particulier pour les entreprises disposant de supply chains complexes.
Il est particulièrement utile de combiner des données à haute fréquence, telles que les mouvements de conteneurs maritimes ou même les tendances des dépenses par carte bancaire, avec les indicateurs économiques traditionnels. Les équipes de planification disposent ainsi d’une vision plus complète des conditions économiques à mesure qu’elles évoluent réellement, plutôt que d’attendre des statistiques officielles qui peuvent accuser plusieurs mois de retard.
Quels sont les principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles établissent des prévisions sur un marché très dynamique ?
Le principal défi tient au fait que les modèles de prévision traditionnels, construits à partir de relations historiques, peuvent devenir moins fiables lorsque la structure économique sous-jacente évolue. Dans tous les secteurs, les entreprises rencontrent des difficultés à maintenir la précision de leurs prévisions, car les relations entre les inducteurs économiques et les résultats de l’entreprise ont fondamentalement changé.
De nombreuses entreprises sont également confrontées à des silos de données : leurs hypothèses économiques ne sont pas intégrées à leurs prévisions opérationnelles, ce qui entraîne des processus de planification déconnectés. Lorsque les conditions économiques évoluent rapidement, les équipes finissent par reprendre leurs prévisions depuis le début au lieu d’ajuster dynamiquement leurs modèles, mobilisant ainsi un temps et des ressources précieux à des moments critiques pour la prise de décision.
Dynamique des marchés et impacts sur les entreprises
Quels secteurs sont les plus vulnérables aux fluctuations économiques actuelles, et pourquoi ?
Les secteurs de la consommation discrétionnaire sont particulièrement exposés actuellement. Alors que l’inflation persistante pèse sur la croissance des revenus réels et que le sentiment des consommateurs reste morose, les entreprises du retail, de l’hôtellerie et des services non essentiels font face à une volatilité de la demande difficile à prévoir avec les méthodes traditionnelles.
Les secteurs manufacturiers dotés de supply chains internationales complexes sont également très vulnérables, en particulier ceux qui dépendent de routes commerciales ou de matières premières spécifiques. La combinaison de l’incertitude liée aux politiques commerciales et des contraintes de la supply chain oblige ces entreprises à adopter une planification intentionnelle de scénarios pour anticiper les perturbations potentielles.
Comment le comportement des consommateurs évolue-t-il face aux récentes pressions économiques, et quelles en sont les implications pour la planification ?
Nous observons une évolution persistante et fondamentale vers des comportements de consommation plus prudents et davantage axés sur la recherche de valeur. Les consommateurs privilégient de plus en plus les achats essentiels au détriment des dépenses discrétionnaires, tout en devenant plus sensibles aux signaux de prix et aux activités promotionnelles. Cette évolution crée à la fois des défis et des opportunités pour les entreprises.
Du point de vue de la planification, cela signifie que les prévisions de la demande doivent être beaucoup plus granulaires et réactives. Les entreprises ne peuvent plus s’appuyer uniquement sur de grandes tendances démographiques ou saisonnières : elles doivent comprendre comment les conditions économiques affectent des segments de clientèle spécifiques et adapter en conséquence leurs stratégies de stocks, de tarification et de promotion. C’est là que les prévisions basées sur l’IA deviennent particulièrement précieuses, car elles permettent de traiter en temps réel ces relations complexes et multidimensionnelles.
Quels exemples illustrent des entreprises ayant réussi à faire face à la récente volatilité en faisant évoluer leur approche des prévisions ?
Deux clients de Board illustrent cette approche : Milwaukee Tool et Whataburger.
Milwaukee Tool, l’un des principaux fabricants d’outils à main, d’outils électriques et d’accessoires de construction destinés aux professionnels, recherchait une solution lui permettant de mieux comprendre les tendances macroéconomiques et d’anticiper leur impact sur ses principales catégories de produits face aux perturbations majeures provoquées par la pandémie de COVID-19. Comme l’explique Brad Sayers, VP Supply Chain chez Milwaukee Tool : « Board Foresight se distingue par sa capacité à visualiser les données, à révéler des corrélations et à fournir des insights uniques sur notre activité. Cette solution tout-en-un, associée à des améliorations continues et à son alignement avec notre approche de la planification, a eu un impact tangible, confirmé la faisabilité de nos plans et guidé nos investissements stratégiques. »
Whataburger, chaîne de restauration rapide fondée au Texas comptant plus de 900 établissements et générant 3 milliards de dollars de chiffre d’affaires, rencontrait des difficultés en matière de précision des prévisions. Si l’entreprise disposait d’un important volume de données historiques, il lui manquait une perspective externe sur les facteurs influençant ses performances sur le marché. Whataburger a identifié le besoin d’une solution capable de l’aider à anticiper les tendances du marché, à éviter des écarts coûteux et à prendre des décisions éclairées pour évoluer dans un environnement commercial dynamique. Comme l’explique Pete Valadez, Director of Financial Planning & Analysis chez Whataburger : « Board Foresight a véritablement changé la donne pour Whataburger. En intégrant des données externes et l’analyse prédictive à notre processus de prévision, nous avons pu améliorer considérablement notre précision et éviter de manquer nos objectifs. Les alertes en temps réel et la dimension collaborative de la solution ont permis à l’ensemble de notre équipe de prendre des décisions fondées sur les données en toute confiance. »
Quel est l’impact, pour l’entreprise, de l’accès à des sources de données externes en temps réel permettant de détecter les premiers signaux de volatilité à des fins de planification ?
L’impact est considérable. Avec les cycles de planification traditionnels, les entreprises prennent souvent des décisions à partir de données datant déjà de 30 à 60 jours. Grâce à l’intégration de données externes en temps réel, les équipes de planification peuvent identifier les évolutions du marché plusieurs semaines plus tôt que leurs concurrents.
Cette capacité d’alerte précoce peut avoir un impact direct sur le chiffre d’affaires. Qu’il s’agisse d’ajuster les calendriers de production avant une hausse du coût des matières premières ou d’optimiser les niveaux de stocks avant une évolution de la demande, la capacité à agir sur des signaux précoces peut faire toute la différence entre saisir une opportunité et la manquer complètement.
IA/ML et prévisions dans la planification d’entreprise
Comment l’IA et le machine learning améliorent-ils la précision des prévisions par rapport aux méthodes traditionnelles ?
La différence fondamentale réside dans la capacité de l’IA à traiter d’immenses volumes de données externes que les méthodes traditionnelles ne peuvent tout simplement pas gérer. Alors que les prévisions conventionnelles reposent principalement sur vos données historiques internes, par exemple, les ventes réalisées au cours du dernier trimestre, les prévisions basées sur l’IA peuvent intégrer des milliers de signaux économiques externes qui influencent les résultats de votre entreprise. Il peut s’agir des tendances de l’emploi, des prix des matières premières, du sentiment des consommateurs, des flux commerciaux et de centaines d’autres indicateurs qui précèdent de plusieurs semaines ou plusieurs mois les évolutions de votre marché.
La puissance de cette approche réside dans la rapidité et l’ampleur de la reconnaissance des tendances. Les analystes humains peuvent suivre 10 à 20 indicateurs clés, tandis que l’IA peut surveiller simultanément des milliers de points de données et identifier les combinaisons qui permettent de prévoir de manière fiable les évolutions de votre activité. Avec Board Foresight, nous constatons régulièrement des améliorations significatives de la précision des prévisions, car nous donnons aux entreprises une forme de radar économique : la capacité à détecter les évolutions du marché avant qu’elles n’affectent leurs opérations, plutôt que de réagir après coup.
De plus, dans un avenir proche, les prévisions ainsi obtenues pourront être analysées et discutées grâce à nos nouvelles capacités d’IA agentique, notamment notre agent Économiste Board. Cet agent pourra transmettre directement les données à une solution de planification FP&A et fonctionnera de manière fluide avec notre agent FP&A Board. L’agent FP&A comprend le contexte de l’utilisateur, anticipe les besoins des équipes de planification et les accompagne de manière proactive grâce à des interactions en langage naturel et des workflows adaptés aux rôles. Les équipes de planification pourront interroger les prévisions, demander des simulations de scénarios ou déclencher des rapports en langage naturel, afin que les agents génèrent des insights explicables, suggèrent de nouvelles analyses, détectent les anomalies et puissent même recommander des actions correctives.
De quelles manières les outils de prévision basés sur l’IA peuvent-ils aider à identifier les causes profondes des écarts et à réduire les biais humains dans les projections ?
L’un des principaux avantages des prévisions basées sur l’IA est leur capacité à identifier automatiquement les facteurs externes à l’origine des écarts de prévision. Lorsque les résultats réels s’écartent des projections, Foresight peut rapidement déterminer si cet écart est lié aux conditions économiques, aux actions de la concurrence, aux perturbations de la supply chain ou à d’autres facteurs.
Cela réduit les approximations et les biais cognitifs qui s’immiscent souvent dans les processus de prévision traditionnels. Les personnes chargées des prévisions ont tendance à accorder une importance excessive aux événements récents ou à s’appuyer sur des tendances familières, tandis que les modèles d’IA évaluent objectivement l’ensemble des données disponibles et actualisent en continu leurs analyses à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles.
Comment la planification continue basée sur l’IA peut-elle aider les entreprises à réagir plus rapidement aux évolutions soudaines de la demande, de l’offre ou des prix ?
La rapidité est essentielle sur des marchés volatils. La planification continue basée sur l’IA permet aux entreprises de détecter les changements et d’y réagir au moment où ils se produisent, plutôt que d’attendre le prochain cycle de planification. Lorsque des indicateurs économiques suggèrent une évolution de la demande ou que les données de la supply chain signalent des perturbations potentielles, le système peut automatiquement déclencher des analyses de scénarios et recommander des ajustements. Board dispose également d’un moteur de corrélation basé sur l’IA qui permet de simuler des scénarios complexes pour les prévisions et l’allocation des ressources à partir de requêtes formulées en langage naturel. Nos agents Board peuvent par ailleurs produire de manière autonome des scénarios en interprétant de façon contextualisée les données internes et externes, interagir avec d’autres outils Board et d’autres agents, et même collaborer directement avec vos équipes de planification.
Les entreprises réduisent leur délai de réaction aux évolutions du marché de plusieurs semaines à quelques jours, simplement en automatisant la connexion entre les signaux externes et les modèles de planification internes. Cette agilité crée un avantage concurrentiel significatif lorsque les conditions économiques évoluent rapidement.
Quelles étapes les équipes de planification d’entreprise doivent-elles suivre pour intégrer de manière fluide l’IA et le machine learning dans leurs cycles de planification existants ?
L’essentiel est de commencer par l’intégration des données externes plutôt que de chercher à transformer l’ensemble des processus de planification en une seule fois. Commencez par identifier les indicateurs économiques externes présentant les corrélations les plus fortes avec les résultats de votre entreprise, puis intégrez progressivement l’analyse de ces signaux basée sur l’IA dans vos workflows de prévision existants.
Il est également essentiel de maintenir une supervision et une interprétation humaines. L’IA excelle dans la reconnaissance des tendances et le traitement des données, mais l’expertise humaine reste indispensable pour comprendre le contexte métier et prendre des décisions stratégiques à partir des insights générés par l’IA. Les mises en œuvre les plus réussies associent la puissance analytique de l’IA au jugement humain et à la connaissance du secteur.
Vers la planification continue
Pourquoi la planification continue est-elle plus efficace que la planification périodique ou statique dans l’environnement économique actuel ?
Les cycles de planification statiques ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme des évolutions économiques actuelles. Lorsque les processus traditionnels de planification trimestrielle ou annuelle s’achèvent, les hypothèses sous-jacentes peuvent déjà avoir considérablement évolué. La planification continue permet aux entreprises de réajuster constamment leurs stratégies en fonction des dernières conditions économiques et des signaux du marché.
Cette approche est particulièrement importante en période de volatilité économique, car les fenêtres d’opportunité et de risque sont beaucoup plus courtes. Les entreprises capables d’ajuster leurs plans chaque mois, voire chaque semaine, disposent d’un avantage significatif par rapport à celles qui restent enfermées dans des cycles de planification trimestriels.
Comment les prévisions continues permettent-elles de réagir avec davantage d’agilité aux chocs économiques ou aux opportunités imprévues ?
Les prévisions continues créent un système d’alerte précoce qui aide les entreprises à anticiper les évolutions économiques et à s’y préparer avant qu’elles ne se matérialisent pleinement. Au lieu de réagir aux changements une fois qu’ils se sont produits, les entreprises peuvent adapter leurs stratégies de manière proactive à partir des signaux économiques émergents.
Cette approche proactive est particulièrement précieuse en période d’incertitude économique, lorsque la capacité à réorienter rapidement les stratégies, réallouer les ressources ou adapter les plans opérationnels peut déterminer si une entreprise parvient à s’adapter aux turbulences économiques ou se contente de les subir.
Quelles sont les bonnes pratiques pour faire évoluer les organisations de planification de prévisions annuelles statiques vers des prévisions de scénarios dynamiques et continues ?
La transition doit être progressive et commencer par les cas d’usage à fort impact. Identifiez d’abord les domaines de l’entreprise les plus exposés à la volatilité économique — généralement la planification de la demande, la gestion de la supply chain et les prévisions financières — puis mettez en place en priorité des processus de planification continue dans ces domaines.
L’évolution culturelle est tout aussi importante que la mise en œuvre technologique. Les équipes de planification doivent passer d’une logique visant à créer des plans annuels parfaits à une démarche d’amélioration et d’adaptation continues. Cela nécessite le soutien de la direction, une communication claire sur les avantages de l’agilité par rapport à la recherche de précision absolue, ainsi que la formation des équipes à une utilisation efficace des outils basés sur l’IA.
Comment l’IA permet-elle d’effectuer des analyses de scénarios ad hoc et de soutenir la prise de décision transverse en temps réel ?
L’IA réduit considérablement le temps nécessaire pour réaliser des analyses de scénarios complexes, qui passe de plusieurs jours ou semaines à quelques minutes ou quelques heures. Lorsque les conditions économiques évoluent de manière inattendue, les équipes transverses peuvent immédiatement modéliser différents scénarios de réponse et comprendre leurs impacts potentiels sur la Finance, les opérations et les ventes. Les équipes peuvent également élaborer en temps réel des prévisions de référence, optimistes et pessimistes.
Cette capacité en temps réel favorise une prise de décision beaucoup plus collaborative et éclairée. Plutôt que de laisser chaque fonction formuler ses propres hypothèses sur la manière dont les évolutions économiques pourraient affecter son activité, les équipes peuvent travailler à partir de scénarios partagés, créés par les utilisateurs, qui tiennent compte des interdépendances entre les différents domaines de l’entreprise.
Quels changements culturels et organisationnels sont nécessaires pour réussir la transition vers une planification continue basée sur l’IA ?
Le changement culturel le plus important consiste à passer d’une approche planifier et exécuter à une approche planifier, apprendre et s’adapter. Cela exige des entreprises qu’elles soient davantage à l’aise avec l’incertitude et qu’elles considèrent la planification comme un processus continu plutôt que comme un exercice périodique.
La direction doit porter ce changement en démontrant que l’agilité et la réactivité sont davantage valorisées que le strict respect des plans initiaux. Les équipes doivent également être formées non seulement à l’évaluation des outils d’IA, mais aussi à la manière de travailler avec l’IA pour interpréter les insights qu’elle génère et agir à partir de ceux-ci dans leur contexte métier spécifique.
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