Réseau National - 1200 Magasins
Plateforme IA de prédiction de la demande et d'optimisation automatique des stocks pour éliminer les ruptures et réduire les surstocks sur 85 000 références.
Avec 85 000 références dans 1200 magasins, Carrefour cherchait à optimiser sa gestion des stocks pour améliorer la satisfaction client et réduire les coûts.
18% de taux de rupture sur les produits phares, générant €45M de CA perdu
€120M immobilisés en surstocks avec 25% de démarque inconnue
Gestion simultanée magasins physiques, drive et e-commerce
Forger2030 a développé une plateforme IA qui analyse 300+ variables pour prédire la demande et optimiser automatiquement les niveaux de stock.
Algorithmes ML pour anticiper la demande avec 94% de précision
Calcul optimal des stocks de sécurité et points de commande
Dashboards et alertes pour un pilotage proactif des stocks
Synchronisation stocks entre tous les canaux de vente
Analyse des données historiques et mapping des processus actuels
Création des modèles prédictifs et algorithmes d'optimisation
Test sur 50 magasins région Île-de-France
Extension progressive à l'ensemble du réseau français
-73% de ruptures
-42% de surstocks
+27 points précision
amélioration rotation
Forger2030 a transformé notre supply chain. Nous avons enfin une visibilité prédictive sur nos besoins et nos clients trouvent toujours ce qu'ils cherchent. Les économies réalisées nous permettent d'investir dans l'expérience client.
Éliminez les ruptures et réduisez vos coûts de stockage grâce à l'IA prédictive.