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Le client, Mourtaza, un grossiste en produits électroniques, souhaite optimiser la gestion de ses stocks pour réduire les ruptures et limiter le surstockage. Cela affecte directement ses coûts d'inventaire et sa rentabilité. Le projet consiste donc à développer un système de gestion de stock incluant un module de prédiction basé sur le machine learning, capable d'anticiper les besoins de réapprovisionnement de manière plus précise, en se basant sur les ventes passées et les tendances de demande.
Ajouter et modifier les produits :
- Permettre l’ajout, la modification et la suppression de produits dans le stock (nom, description, référence, fournisseur, quantité disponible, seuil de réapprovisionnement).
Suivi des mouvements de stock :
- Enregistrer chaque entrée et sortie de produits pour fournir un historique de toutes les transactions. Ces informations seront utiles pour le module de prédiction.
Consultation en temps réel :
- Afficher l’état du stock en temps réel avec des indicateurs pour chaque produit (quantité disponible, statut, réapprovisionnement nécessaire).
Prévision de la demande :
- Intégrer un modèle de machine learning pour prédire les futurs besoins de stock, basé sur les historiques de ventes et les tendances saisonnières.
Alertes et recommandations :
- Proposer des recommandations de réapprovisionnement avec des alertes lorsque les stocks approchent du seuil critique.
Tableau de bord :
- Créer un tableau de bord simple et visuel, permettant aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations essentielles sur l’état des stocks et les prévisions.
Visualisations des données :
- Présenter des graphiques pour faciliter la compréhension des mouvements de stock et des prévisions de besoins.
Authentification et rôles :
- Mise en place d'un système de connexion sécurisé pour gérer les différents accès (administrateurs, gestionnaires de stock) avec des permissions spécifiques pour chaque rôle.
Frontend : React.js ou Vue.js pour une interface dynamique.
Backend : Node.js (Express) ou un framework comme Django pour la gestion des requêtes et de la logique métier.
Base de données : MySQL ou PostgreSQL pour stocker les informations des produits et les transactions de stock.
Machine Learning : Python avec des bibliothèques comme Scikit-Learn pour le modèle prédictif.
Visualisation des données : Utilisation de Chart.js pour afficher les tendances et les graphiques sur le tableau de bord.
Hébergement : Hébergement cloud (AWS, Google Cloud, ou Azure) pour garantir l’accessibilité et l’évolutivité.
API REST : Création d'une API REST pour la communication entre le frontend et le backend.
Sécurité des données : Mise en place du chiffrement des données sensibles (ex. : mots de passe), respect des bonnes pratiques de sécurisation des données.
Sauvegarde : Plan de sauvegarde régulier pour éviter toute perte de données.
Intégration : Le système doit être capable d'importer et d'exporter des données avec les outils actuels du client (CSV, Excel).
Performance : Les réponses de l’application doivent rester inférieures à 3 secondes pour garantir une bonne expérience utilisateur.
Budget : Utilisation de technologies open-source pour respecter les limites budgétaires.
Délais : La durée totale de réalisation est fixée à 6-9 mois, incluant les phases de conception, développement, tests, et déploiement.
Documentation du code : Fournir des commentaires dans le code et une documentation détaillée pour la prise en main future.
Manuel utilisateur : Un guide utilisateur pour expliquer les principales fonctionnalités de l’application.
Application déployée : Version fonctionnelle et hébergée de l’application accessible par URL.
Tableau de bord : Visualisation du stock et du module de prédiction.
Prédictions de stock : Modèle de machine learning opérationnel et adapté aux données du client.
Rapport de performance du modèle : Inclure une analyse des performances du modèle avec des pistes d'amélioration éventuelles.
Analyse des besoins (1 mois)
- Compréhension des besoins du client et création de l'architecture du système.
Développement du backend et base de données (2 mois)
- Création de l’API, développement de la base de données et des fonctionnalités backend.
Développement de l'interface utilisateur (frontend) (1,5 mois)
- Création de l’interface utilisateur et du tableau de bord, remise du MVP.
Développement du module de machine learning (1,5 mois)
- Entraînement du modèle de prédiction et intégration dans le système.
Tests et validation (1 mois)
- Tests fonctionnels, tests de performance, et validation finale avec le client.
Déploiement (1 mois)
- Déploiement du site et configuration de l’infrastructure.
Fonctionnalité complète : L’application doit répondre aux besoins de gestion de stock et fournir des prévisions fiables.
Précision des prévisions : Les prévisions doivent avoir un niveau de précision suffisant (ex. : >80%).
Expérience utilisateur : L’application doit être facile à utiliser, avec une bonne ergonomie.
Sécurité : Les données doivent être protégées et stockées de manière sécurisée.