CHICAGO, IL — 4 novembre 2025 — Algo, un fournisseur de premier plan de solutions de prévision et de planification de la demande basées sur l'IA pour les détaillants, les fabricants et les fournisseurs de produits de grande consommation, a annoncé aujourd'hui le lancement de Demand Forecasting Services (DFS) lors du Data & Analytics Summit à Chicago.
DFS transforme la prévision d'un problème technologique en un résultat concret, offrant aux dirigeants des biens de consommation courante un accès instantané aux capacités de prévision de pointe d'Algo, sans la charge de la mise en œuvre de nouveaux logiciels.
Grâce à DFS, les entreprises fournissent simplement leurs données, et Algo livre des prévisions propres, connectées et mises à jour en continu qui s'intègrent directement dans tout outil de planification ou ERP existant. Le résultat : des données prêtes à être utilisées pour les prévisions en seulement 90 jours, un délai de mise en valeur plus rapide et aucun surcoût informatique.
“ Algo DFS est votre service de prévisions sur appel, sans les tracas liés à l'embauche, à la formation ou aux logiciels ”, a déclaré Usman Barket, vice-président exécutif stratégie et opérations chez Algo. “ Vous obtenez des prévisions précises, prêtes à l'emploi et intégrées de manière transparente à vos systèmes existants. ”
En externalisant la prévision via DFS, les clients éliminent le risque de mise en œuvre et accélèrent le délai de rentabilisation tout en garantissant l'exactitude et la gouvernance des données. Le service aide également les organisations à abandonner les processus de prévision manuels basés sur Excel qui consomment le temps des planificateurs et limitent la scalabilité.
“ Nous nous occupons du travail ardu ; vous obtenez une prévision digne de confiance ”, a ajouté Wayne Sim, PDG d'Algo. “ Les premiers utilisateurs économisent déjà jusqu'à vingt heures par planificateur chaque semaine et constatent des améliorations significatives dans la précision des prévisions. ”
Pourquoi le DFS est important
Alors que le comportement des consommateurs devient moins prévisible et que les chaînes d'approvisionnement des PGC sont de plus en plus volatiles, les services de prévision de la demande donnent aux planificateurs la capacité de réagir plus rapidement et plus intelligemment. Les DFS offrent :
- Délai de mise sur le marché plus rapide : Données prêtes pour la prévision en 90 jours.
- Aucune charge d'implémentation : Aucun nouveau logiciel ni aucune intégration requis.
- Prévision IA évolutive : apprentissage continu des modèles et enrichissement des données.
- Flexibilité indépendante du système : Fonctionne avec n'importe quel environnement de planification ou ERP.
Rencontrez Algo au Sommet Données et Analyse
Rendez-vous au stand Algo dans le Michigan Ballroom ou rejoignez Usman Barket pour la session du déjeuner :
“Prévisions en tant que service : transformer l'incertitude des PGC en avantage prédictif”
📅 Mardi 4 nov. | 13h05
À propos d'Algo
Algo aide les fabricants, les distributeurs et les détaillants à prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et basées sur les données pour la chaîne d'approvisionnement. Sa plateforme alimentée par l'IA connecte la détection de la demande, la prévision et la planification de l'approvisionnement pour améliorer la visibilité et la rentabilité. Avec les Demand Forecasting Services (DFS), Algo étend ces capacités en tant que service géré, simplifiant la prévision pour les marques de produits de grande consommation qui exigent rapidité, précision et agilité.
Karen McNaughton
Karen est vice-présidente du marketing mondial chez Algo, où elle dirige les stratégies visant à améliorer la notoriété de la marque et à générer de la demande pour la plateforme d'intelligence de la chaîne d'approvisionnement de l'entreprise. Avec plus de vingt ans d'expérience dans des fonctions marketing de haut niveau au sein de diverses organisations technologiques SaaS, Karen apporte une grande expertise dans la direction d'équipes marketing mondiales et dans l'exécution de stratégies de mise sur le marché.
