Predictive Agent
Forecasts, simulations et alertes proactives. Détecte les dérives avant que vous les remarquiez.
Questions supportées
Modèles & algorithmes
Time series — Prophet, ARIMA, LSTM
Regression — XGBoost, LightGBM, Random Forest
Alertes dynamiques à seuils adaptatifs
What-if simulation en temps réel
Push proactif email / Teams / Slack
Comment fonctionne le Predictive Agent ?
Modèles de prévision
Le Predictive Agent s'appuie sur des modèles de séries temporelles (Prophet, ARIMA, LSTM) et des modèles de régression (XGBoost, LightGBM, Random Forest) pour anticiper l'évolution de vos indicateurs clés : demande commerciale, trésorerie, taux de rupture de stock, churn client. Ces modèles sont entraînés sur vos données historiques et recalibrés automatiquement à mesure que de nouvelles données arrivent.
Alertes proactives
Au-delà de la prévision, l'agent surveille en continu les écarts entre la réalité et la trajectoire attendue. Dès qu'un seuil critique est franchi — une chute de marge, un risque de rupture, une dérive de trésorerie — une alerte est envoyée automatiquement aux équipes concernées par email, Teams ou Slack, avant que le problème ne devienne visible dans les tableaux de bord classiques.
Simulations what-if
Le Predictive Agent permet également de simuler des scénarios (« what-if ») : impact d'une hausse de prix, effet d'une rupture de stock sur trois références, conséquence d'une baisse de la demande sur une région. Ces simulations aident les équipes Finance, Supply Chain et Commerce à arbitrer plus vite, avec des données chiffrées plutôt que des intuitions.
Quelle quantité de données historiques est nécessaire pour obtenir des prévisions fiables ?
En général, 12 à 24 mois d'historique permettent d'obtenir des prévisions exploitables ; l'agent indique systématiquement son niveau de confiance et s'améliore avec le temps.
Les alertes proactives peuvent-elles être personnalisées par équipe ?
Oui, chaque seuil d'alerte et chaque destinataire sont configurables par métier, par région ou par ligne de produit.