En plus des méthodes classiques d’apprentissage automatique, nous utilisons Google Document AI et Google Gemini, des modèles d’apprentissage profond à la pointe de la technologie, basés sur des réseaux neuronaux, pour détecter des schémas complexes, même dans de grands ensembles de données. Cela permet de présenter des informations et des recommandations de manière fondée et dynamique.
Un grand défi dans le traitement des commandes est qu’elles nous parviennent via diff érents canaux de communication (e-mail, serveur fax, etc.) et dans divers formats (PDF, texte, Excel) — souvent dans diff érentes langues et avec des numéros et descriptions d’articles propres à chaque client. ChiruK@i reçoit automatiquement les commandes, les traduit si nécessaire et les enregistre sans erreur dans notre système de gestion commerciale. Grâce à l’apprentissage profond, ChiruK@i reconnaît également de nouveaux schémas d’articles et traite les modifications de manière fiable.
Pour les entreprises commerciales, il est essentiel de disposer à tout moment d’un stock suff isant, tout en immobilisant le moins de capital possible. Dans notre cas, nous devons également tenir compte des délais de livraison variables en Europe. ChiruK@i gère désormais la planification des stocks de manière autonome : elle compare les niveaux de stock actuels aux commandes et aux données de consommation, identifie les tendances et prend en compte les délais de livraison ainsi que les prix d’achat de nos fournisseurs européens. Sur cette base, elle élabore des propositions d’achat optimisées en termes de coûts. En plus des données historiques, elle intègre également des facteurs externes tels que les variations saisonnières ou les retards de livraison dans ses prévisions. ChiruK@i vérifie quotidiennement toutes les données de stock et les ajuste dans notre système de gestion commerciale afin de tenir compte rapidement des évolutions à court terme.
Les données articles nous parviennent de la part des clients et des fournisseurs dans divers formats, langues, et souvent de manière non structurée — dispersées dans des dossiers, e-mails ou sur des postes de travail. Le mappage de données identiques ou similaires ainsi que l’accès rapide aux comparaisons de prix et d’articles nécessitent un travail manuel considérable. ChiruK@i construit progressivement une base de données européenne centralisée des produits et des prix. Pour ce faire, elle lit chaque jour toutes les informations disponibles provenant des fournisseurs et des clients, identifie les articles identiques ou similaires et les regroupe intelligemment. Il en résulte une base de données complète qui permet le traitement automatisé des demandes clients et l’élaboration d’offres sur mesure à partir des données articles disponibles. Grâce à la prévision de la demande, les luctuations de la demande peuvent être anticipées avec beaucoup plus de précision. L’IA ajuste continuellement ces prévisions, réduisant ainsi les incertitudes de planification.