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Tableau de bord prédictif

Des graphes, oui.

Mais surtout une phrase en langage clair : « cette semaine, tu vas manquer de stock sur la réf. X. »

Le problème

Un bon dashboard doit raconter une histoire en dix secondes. La plupart des dashboards d'entreprise ressemblent à un cockpit d'avion : 40 graphes, 200 KPI, rien de lisible à l'œil.

Résultat : le dirigeant ne le consulte plus. Les décisions se prennent au feeling, ou trop tard, quand un problème devient visible.

Un tableau de bord intelligent ajoute une couche de lecture en langage naturel, détecte les anomalies, et prédit les semaines à venir. La phrase qui compte remplace le graphique qu'on scrute.

Comment ça marche
Étape 01

Sources

ERP, CRM, compta, fichiers terrain, IoT, remontées manuelles.

Étape 02

Modèle

Règles métier + baseline statistique + modèles prédictifs calibrés à votre cycle.

Étape 03

Interface

Une page lisible sur mobile. Une phrase d'entête, 3 anomalies, les prévisions.

Étape 04

Alertes

Email, Slack, SMS selon la gravité. Rien ne part si rien n'est anormal.

Trois déclinaisons

Le même service, trois profils, trois stacks

Groupe de restauration · 3 sites

Couverts quotidiens, marges par site, stocks. Direction qui voyage entre les 3 établissements.

MetabasePythonProphetClaude 4.7
Résultat

Commandes fournisseurs ajustées à la prévision réelle. 12 % d'économies sur les pertes alimentaires.

PME textile · 45 salariés

Saisonnalité forte, stocks coûteux, invendus à anticiper.

SupabasePythonXGBoostVue 3
Résultat

Alerte 8 semaines à l'avance sur les références à surstock. Invendus réduits de 23 %.

Communauté de communes

Fréquentation des équipements sportifs, culturels, médiathèques. Arbitrage budgétaire annuel.

Next.jsPostgresProphetMistral Large
Résultat

Décisions budgétaires appuyées sur des tendances claires. Moins d'arbitrages au feeling en commission.

Ce que ça change
  • Une phrase par tableau plutôt que 10 graphes : les dirigeants le consultent vraiment.
  • Alertes en temps réel, digest calme pour le reste.
  • Prédictions fiables à 2 à 8 semaines selon le secteur.
  • Accessible à une PME : pas besoin d'une équipe data pour faire vivre l'outil.