Avec l’IA, Beretta prévoit la demande du marché

Prédire – ou mieux prévoir – la demande de produits qui arriveront du marché est l’une des ambitions et des objectifs les plus pertinents des entreprises.

Afin d’adapter et de planifier l’ensemble du cycle de production et de vente, de l’approvisionnement, des commandes et de l’approvisionnement depuis la chaîne d’approvisionnement, jusqu’aux activités de marketing et commerciales.

Après avoir rejeté la boule de cristal magique en raison de son inefficacité et de son imprécision, une option de plus en plus sur la table des managers consiste à se tourner vers les algorithmes et l’intelligence artificielle.

Tout comme l’entreprise la plus historique du paysage productif et manufacturier italien – la plus ancienne dynastie industrielle du monde, 15 générations, ayant démarré l’entreprise en 1526 -, l’usine d’armes Pietro Beretta.

Quand la demande du marché augmente rapidement

Cette histoire commence cependant en novembre 2024 : lors des dernières élections présidentielles américaines – remportées plus tard par le républicain Donald Trump -, la demande d’armes sur le marché américain a littéralement explosé, augmentant de 8 fois par rapport à la norme moyenne.

L’Amérique était appelée à désigner son prochain leader, et dans le même temps de nombreux Américains se précipitaient pour s’armer jusqu’aux dents, signe du climat de forte opposition et de tension entre les partis politiques au sein de l’ensemble de la société civile.

Peut-être aussi en pensant à l’assaut du Capitole, siège du Congrès américain à Washington, en janvier 2021 par des partisans et des fanatiques de Trump, alors que celui-ci venait de perdre les élections présidentielles face au démocrate Joe Biden.

Gérer une demande croissante de produits

Un boom du marché – celui de 2024 – que les opérateurs du secteur n’avaient pas prévu et n’ont pas pu prévoir, pas même les spécialistes qui opèrent sur place chez la multinationale de Gardone Val Trompia (Brescia).

Pris par surprise, il n’a pas été facile pour les travailleurs de faire face et de gérer une demande de produits – en l’occurrence des pistolets, des fusils et d’autres armes – qui en peu de temps s’est multipliée par 8. Ils ont pris des mesures, essayant d’augmenter la production et l’offre, mais une partie de la demande est restée non satisfaite, perdant ainsi du potentiel d’affaires et de chiffre d’affaires.

L’utilisation de l’intelligence artificielle prédictive

À partir de là, à partir de ce cas très concret d’incapacité à prévoir le marché et de perte de ventes potentielles, Beretta a décidé de recourir aux ressources mises à disposition par les nouvelles technologies, les algorithmes et l’intelligence artificielle prédictive.

Comme l’explique Elisabetta Zola, directrice principale de la logistique de distribution de la multinationale de Brescia, s’exprimant lors du Sommet sur la fabrication intelligente 2026.

« Dans notre secteur, le marché américain joue un rôle fondamental, puisque la majorité de la demande mondiale vient de là », souligne Zola : « les planificateurs de la demande résident en Amérique, car prévoir fidèlement la demande est stratégique pour maintenir les entrepôts en phase avec les ventes et éviter les pics de production dans les usines européennes ».

Une mauvaise prédiction a plusieurs conséquences négatives

Concernant le thème des données, les entreprises disposent souvent d’énormes quantités d’informations collectées au fil du temps qui ne peuvent cependant pas être directement utilisées ou n’ont jamais été analysées correctement. Une prévision incorrecte entraîne des stocks élevés, un mauvais service et une perte de marges.

« À la suite des dernières élections présidentielles, il y a eu un pic de demande huit fois supérieur à la normale, ce qui n’était pas prévu par les entrepôts locaux », remarque le responsable principal de la logistique de distribution de Beretta.

« Cela a poussé les managers à se demander si la planification de la demande devait s’appuyer uniquement sur des séries et des expériences historiques, ou sur des outils plus sophistiqués. Une collaboration a donc débuté avec différents partenaires technologiques pour trouver des solutions intégrant l’apprentissage automatique et des éléments de détecterou la capacité d’investiguer des données – sociopolitiques, économiques ou encore météorologiques – sur le web, pour anticiper les signaux faibles ». Ce qui peut cependant avoir un impact et une répercussion forts sur la demande du marché.

IA pour la logistique, les achats et la supply chain

Les difficultés rencontrées étaient plus managériales et de gouvernance que technologiques.

« Il était difficile de démontrer le ROI, le retour sur investissement, car calculer l’augmentation des ventes liée à un outil de prévision est une activité complexe », observe le responsable logistique de l’entreprise.

De plus, se posait le problème de savoir qui devait s’occuper du projet : ceux qui opèrent en Amérique et ceux qui gèrent la chaîne d’approvisionnement en Europe.

En comparant avec ses collègues américains, il est apparu qu' »eux aussi recherchaient des solutions similaires, et il a été décidé d’adopter la suite d’un grand acteur technologique, avec des outils avancés de chaîne d’approvisionnement et d’IA pour la prévision de la demande », explique Zola.

« Cet outil, enrichi par des algorithmes d’IA, rendra le rôle de planification de la demande plus avancé et plus précis, en rendant les décisions managériales plus prédictives et concrètes. Et l’entreprise Beretta, étant familiale, a eu en sa possession le premier promoteur de la recherche de ces solutions ».