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Pricing et prédiction des ventes par IA : le cas Eco-SI

Découvrez comment l’entreprise a réduit ses pertes produits grâce à l’IA prédictive appliquée à la gestion des stocks.

Complexe•01 juin 2026•3 min

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Rédigé par Vincent Criquebec, mis à jour le 17 juin 2026

Chef de projet Diag Data IA chez Bpifrance

summary icon En résumé

  • Difficulté à gérer les stocks de produits frais (saisonnalité, variabilité)
  • Modèle prédictif combinant données internes et externes (météo, calendrier)
  • Aide à la décision pour ajuster les commandes en magasin
  • Réduction des pertes de 30% et meilleure gestion des stocks
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Directeur chez Eco-SI

Pierre Voirin

Si on ne fait pas de l’IA métier en 2025, on n’est pas bon. Il faut le voir comme de l’innovation. Il y aura un jour un agent dans chaque magasin.

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-30% de taux de perte chez les clients d'Eco-SI

L'entreprise

Entreprise

Eco-SI

Région

Auvergne-Rhône-Alpes

Effectif

PME

Maturité Initiale

Débutant

Chiffre d'affaires

1,5 M€

Année de déploiement

2026

Secteur

Problématique et enjeux de l'entreprise

Eco‑SI est spécialisée dans l’édition de logiciels à destination des magasins bio et des commerces de proximité. Au contact de ses clients, l’entreprise a mis en évidence une difficulté récurrente : la gestion des stocks de fruits et légumes. Ces produits sont particulièrement complexes à piloter en raison de multiples facteurs, comme la saisonnalité, les durées de conservation ou encore la variabilité de la demande, ce qui peut entraîner des erreurs de commande et des pertes importantes. Afin de répondre à cet enjeu, Eco‑SI a engagé une démarche de construction d'une solution IA pour développer un outil d’aide à la commande des fruits et légumes. L’objectif est de mieux ajuster les volumes commandés aux besoins réels des magasins et de réduire significativement les pertes de fruits et légumes, avec une cible de baisse estimée à 30 %.

summary icon Prévoir les ventes et/ou mieux gérer les stocks

summary icon Enrichir son offre de service

Solution déployée

Un moteur d’intelligence artificielle est déployé afin d’anticiper les besoins en fruits et légumes bio des clients en combinant les données issues des outils de caisse avec des facteurs externes tels que la météo, les périodes de vacances et les horaires d’ouverture des magasins, permettant ainsi aux clients de Eco‑SI de mieux dimensionner leurs commandes et d’optimiser leur gestion des stocks.

Niveau de complexité

Complexe

Fonctions concernées

Marketing et ventes

Impact

Transformation

Durée de mise en œuvre

1 an : mise en qualité des données d'entrée nécessaires par une équipe d'ingénieur

Echelle de déploiement

La solution a été co-construite avec les responsables de rayon et a été déployée chez les clients de Eco-SI

Coût de mise en œuvre

>100 K€ - <200 K€

Coût récurrent (annuel)

N/A

Technologies et outils

IA générative (production de rapports, Chatbot, LLM, RAG,...)

Approche de mise en oeuvre

Mix

summary icon Point d'attention

Le projet est long et exigeant car il implique un volume massif de données réparties sur de multiples magasins. Les données sont hétérogènes, parfois incomplètes, et nécessitent un effort important de : • mise en qualité • nettoyage • homogénéisation Des mises à jour régulières des données doivent être prévues pour maintenir la performance du modèle.

Résultats

-30% de taux de perte

chez les clients de Eco-SI

summary icon Retour sur investissement

Le ROI est porté par une réduction significative des pertes (-30%), ce qui améliore directement les marges. L’optimisation des stocks permet également d’augmenter la satisfaction client tout en réduisant les coûts liés au gaspillage.
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Impact extra-financier

  • Confort dans le travail des équipes grâce à un gain de temps sur des tâches répétitives

Les audacieux de l'IA : 20 cas à fort impact à découvrir

Retrouvez une sélection de cas d'usage d’intelligence artificielle appliqués en entreprise, tous secteurs confondus. En téléchargeant ce document vous acceptez de recevoir des communications de Bpifrance.

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