Toute l’année, le stock théorique et le stock réel divergent en silence : une sortie non déclarée, une erreur de réception, un conditionnement mal converti, de la casse non enregistrée. À l’inventaire, on constate les écarts, on les régularise — et on recommence, sans savoir lesquels viennent d’une erreur de saisie et lesquels révèlent un vrai problème de processus. Entre-temps, on a vendu des produits qu’on n’avait pas et raté des ventes sur des produits qu’on avait.
1. L’IA connaît la vie normale de chaque référence. Rythme de rotation, mouvements habituels, écarts historiques : votre propre historique de stock sert de référence.
2. Chaque mouvement est analysé. Réceptions, sorties, transferts, retours : l’IA repère les mouvements inhabituels et les incohérences (une sortie supérieure au stock disponible, une réception qui ne correspond à aucune commande).
3. L’écart remonte immédiatement, avec sa piste. « Écart détecté — Réf. C-074 » : l’alerte montre les derniers mouvements de la référence. L’écart est traité pendant que la cause est encore identifiable — pas six mois plus tard.
Une PME de négoce à 1 500 références régularisait plusieurs dizaines de k€ d’écarts à chaque inventaire annuel, sans explication possible. Avec la détection en continu, les écarts sont traités à la semaine : la cause principale (des conversions d’unités erronées à la réception) est identifiée et corrigée en 2 mois. À l’inventaire suivant, les écarts résiduels sont divisés par 5.
Un stock fiable toute l’année : les disponibilités affichées correspondent à la réalité — vos engagements clients aussi.
Les causes deviennent visibles : traité à chaud, un écart s’explique ; traité à l’inventaire, il se constate.
L’inventaire annuel devient une formalité courte de confirmation, pas une semaine de crise.
Est-ce que ça remplace l’inventaire légal ?
Non — l’inventaire reste une obligation. Mais il devient rapide et sans surprise, parce que les écarts ont été traités au fil de l’eau.
Faut-il des inventaires tournants en plus ?
L’IA les rend beaucoup plus efficaces : plutôt que de compter au hasard, elle vous suggère les références à contrôler en priorité — celles dont les mouvements sont suspects.
Mes données de stock sortent-elles de France ?
Non. Hébergement en France, aucune donnée utilisée pour entraîner des modèles tiers.
En démo, on analyse un extrait de vos mouvements et on vous montre ce qui en ressort.
