Ce que nous cherchons à faire

Les cours intègrent des données de stocks issues de secteurs variés - distribution, fabrication, commerce de détail. Chaque participant travaille sur des jeux de données proches de son contexte réel.

Les exercices portent sur des cas où la demande est saisonnière, irrégulière ou soumise à des ruptures - pas sur des courbes lisses qui n'existent pas en pratique.

Les parcours individuels permettent d'avancer à un rythme adapté aux contraintes professionnelles. Les sessions de groupe suivent un calendrier fixe, avec des plages horaires en soirée et le week-end.

Choisir entre les deux formats dépend de la vitesse souhaitée et du niveau d'interaction recherché avec d'autres apprenants.

Former des personnes capables de construire un modèle de prévision fonctionnel dans leur propre environnement de travail, avec les outils qu'elles utilisent déjà - Excel, Python, ou des ERP courants.

La maîtrise de la prévision prend du temps. Les résultats dépendent de la régularité du travail et de la qualité des données disponibles dans chaque organisation.

Chaque module est conçu pour s'appuyer sur le précédent. Les apprenants partent des méthodes statistiques de base pour progresser vers des modèles plus complexes intégrant des variables externes.

Des évaluations courtes à la fin de chaque module permettent de vérifier la compréhension avant de passer à la suite, sans pression de notation.