Machine Learning pour le forecasting Supply Chain
Cette formation cible particulièrement la fonction supply chain en entreprise et permet d’apporter des outils supplémentaires aux opérationnels / managers travaillant dans la prévision des ventes (demand planners par exemple). Les dernières avancées basées sur l’intelligence et le machine learning pour la prévision des ventes sont abordées et mises en pratique
Programme Détaillé
Objectifs pédagogiques
- Connaître les fondamentaux de l'intelligence artificielle et du machine learning
- Comprendre les bases de la modélisation à base de machine learning
- Connaître et savoir utiliser les dernières avancées en machine learning pour le forecasting
Ces objectifs seront traités à travers de 3 modules dont voici le détail.
Module 1 : panorama de l’IA en entreprise aujourd’hui
- Découvrir les applications de l’IA en entreprise et l’état de l’art
- Zoom sur les dernières évolutions pour la Supply Chain
- Les concepts clés et comment ils s’articulent entre eux : Intelligence Artificielle, Machine Learning, Data Science, Big Data
Mise en pratique
- Installer un environnement Python sur sa machine
- Utiliser l’essentiel de Python et les packages nécessaires pour analyser des données
Module 2 : les bases du machine learning au service de la supply chain
- Appréhender la conception d’un modèle machine learning
- Connaître les différents types d’apprentissage et leurs applications
- Savoir mesurer la performance d’un modèle et des prévisions
- Savoir comment entraîner un modèle : train/test/validation set, cross-validation, bonnes pratiques et erreurs à éviter
Mise en pratique
- Explorer des données historiques avec Python : analyses statistiques et graphiques sur des données retail
- Entrainer un premier modèle de machine learning
Module 3 : état de l'art du machine learning pour le forecasting
- Connaître les modèles utiles pour le demand planning et leurs atouts vs méthodes statistiques traditionnelles
- Utiliser des variables exogènes internes et externes
- Gérer des variables catégorielles (segment produit, météo, ...)
- Savoir optimiser ses modèles : grid search
- Analyser les résultats des modèles avec la feature importance
Mise en pratique : construction d'un modèle de forecasting à l'état de l'art
- Méthode globale pour approcher le problème
- Exploration des données
- Création d’une baseline de référence
- Création de plusieurs modèles de machine learning, entrainement, optimisation et analyse des résultats
Durée et format
2 jours, 9h - 17h
Ateliers pratiques et quizz pour valider les acquis
Coût
2 000 euros pour les 2 jours par participant en inter-entreprise
Tarif intra-entreprise : nous contacter
Financement
Data Adepts est certifié Qualiopi pour la formation professionnelle. Cette formation peut donc faire l'objet d'une prise en charge totale ou partielle sous condition par l'OPCO compétent
Pourquoi Data Adepts
Expertise
Notre formateur travaille depuis plus de 13 ans sur les enjeux data des entreprises
Pédagogie
Le développement de vos compétences est notre priorité. Tous nos contenus sont accessibles et concrets
Engagement
Nous sommes à vos côtés pour la réussite de votre projet de formation
Satisfaction client
Plus de 90 % de nos clients recommandent nos formations
Témoignages Clients
