Cette recherche empirique menée en plusieurs étapes est synthétisée à l’aide de la Figure 2. Les différents axes de recherche sont imbriqués de sorte que les résultats obtenus suite à la réalisation du premier axe de recherche sont utilisés dans le traitement du second axe de recherche. De la même façon, les travaux portant sur le second axe sont par la suite utilisés dans le traitement du troisième axe.
Cette thèse est structurée en sept chapitres. Le premier chapitre présente la raison d’être de cette thèse en exposant la problématique rencontrée par l’entreprise partenaire et les défis à relever. Le second chapitre présente une revue de la littérature qui expose brièvement les différents thèmes traités dans les différentes recherches effectuées. Le troisième chapitre traite du premier axe de recherche consistant au développement d’une méthode de prévision tenant compte de la double
9 saisonnalité et des jours spéciaux influençant la demande de produits de consommation. Deux articles sont issus de ce premier axe de recherche. Le premier, porte sur une méthode de prévision journalière dans le cas de séries chronologiques à double saisonnalité. Il s'intitule «Méthode de prévision
journalière de séries temporelles saisonnières». Il a été présenté dans le cadre du Congrès
International de Génie Industriel tenu à Bagnère de Bigorre (France) en juin 2009. Le second article, «Prévisions journalières de séries temporelles saisonnières avec effets calendaires», présente une méthode de prévision journalière permettant de considérer dans sa modélisation les jours spéciaux tels les congés annuels (l’Action de Grâce, Pâques) ou encore des périodes de grands soldes. Cet article a été présenté lors du Congrès de Génie industriel tenu à Saint-Sauveur (Québec) en octobre 2011. Il a d’ailleurs reçu le prix du meilleur papier étudiant du congrès. Par la suite, les deux articles ont été intégrés en un seul article enrichi dans le but d’une soumission à une revue telle qu’International Journal of Forecasting.
Figure 2. Liens entre les différents axes de recherche
Le quatrième chapitre porte sur le deuxième axe de recherche. Il consiste à présenter une méthode de prévision journalière d’un vaste portfolio de produits de consommation à cycle rapide. Cette méthode de prévision exploite une procédure de désagrégation des prévisions journalières de vente ou de demande pour une catégorie de produits, obtenue à partir de la méthode de prévision développée à l’axe 1, afin d’estimer les ventes ou demandes futures d’un très grand nombre de
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produits différents et ses déclinaisons. Un article est issu de ce quatrième chapitre. Il s’intitule « Prévisions de ventes journalières de produits de mode ». L’article a été soumis et présenté dans le cadre du Congrès International de Génie Industriel tenu à La Rochelle (France) en juin 2013. Le chapitre cinq porte sur le deuxième volet de l’axe 2, il présente une méthode permettant de calculer des prévisions cumulées de vente ou demande et d’estimer la précision de la prévision à l’aide d’un intervalle de confiance pour des produits récemment introduits dans les magasins d’une chaîne. Le calcul d’un intervalle de prévision nécessite l’estimation d’erreurs de prévisions, réalisée à partir des erreurs de prévision de tous les produits de la même catégorie dans la structure hiérarchique présentée à la Figure 1, pour la même saison de vente de l’année précédente. Ces prévisions sont élaborées à partir de la méthode développée dans le premier volet de l’axe 2, traitée au chapitre 4. Un article a été soumis et accepté dans le cadre du 10e Congrès International de Génie Industriel ayant
eu lieu à Québec (Canada) en octobre 2015. L’objectif est de regrouper ces deux articles en un seul article enrichi pour soumission dans une revue telle qu’International Journal of Production Research ou International Journal of Production Economics.
Le chapitre 6 présente le troisième axe de recherche portant sur le développement d’une méthode de classification des produits et sur le calcul de prévisions de ventes ou demandes de produits en considérant l’inventaire et le déploiement dans le réseau de magasins. La méthode proposée met à profit la méthode de prévisions, pour chaque produit spécifique dont l’historique de vente ou de demande est limité, développée dans l’axe 2 de la recherche. De plus, ce chapitre propose des recommandations de taille de commande basées sur les résultats d’une analyse prévisionnelle, sur le déploiement des produits ciblés et sur l’analyse de la demande et des inventaires des produits substituts potentiels.
Un article intitulé Prévisions de ventes et aide à la décision de réapprovisionnement de produits à cycle rapide. Il a été soumis et accepté dans le cadre du 10e Congrès International de Génie Industriel
de Québec (Canada) en octobre 2015. Tel que pour les chapitres précédents, cet article sera enrichi pour soumission à une revue scientifique. Enfin, le chapitre sept présente une conclusion et les avenues de recherches futures.
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Chapitre 2
2 Revue de la littérature
La littérature scientifique traitant de méthodes de prévision est particulièrement abondante. L’objet de ce chapitre est donc de présenter un survol des travaux publiés en lien avec les différents thèmes et problématiques rencontrées dans cette thèse. Les lecteurs intéressés par un état de l’art des différentes méthodes de prévision au fil du temps sont invités à lire Armstrong (1984), Fildes (1985), Winklhofer et al. (1996), Gardner (2006) et De Gooijer et Hyndman (2006).
La présente revue bibliographique aborde tout d’abord, à la section 2.1, la pratique de la prévision de la demande en entreprise, suivi à la section 2.2 de la problématique de la saisonnalité composant les séries chronologiques de demande et de vente. Le traitement des jours spéciaux est présenté à la section 2.3. La section 2.4 porte sur les outils de prévision dans le cas d’un grand nombre de produits à prévoir. La section 2.5 traite de la prévision d’un nouveau produit alors que la section 2.6 porte sur les prévisions par intervalle de confiance. Les sections 2.7 et 2.8 présentent respectivement le problème du réapprovisionnement et de la substitution de produits.