Parcours IA et optimisation des flux en grande distribution : stratégie urbaine et commerciale | Lecolenumerique

IA et optimisation des flux en grande distribution : stratégie urbaine et commerciale propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation d’une journée guide les responsables logistique, urbanistes commerciaux et directeurs de réseau dans l’application de l’intelligence artificielle pour résoudre des enjeux concrets : réduction des coûts de transport, adaptation des points de vente aux évolutions démographiques et réglementaires, et maximisation du chiffre d’affaires par mètre carré. À travers des ateliers pratiques, les participants découvrent comment croiser données géolocalisées, tendances de consommation et contraintes urbaines pour prendre des décisions éclairées. La pédagogie alterne apports théoriques, retours d’expérience sectoriels et manipulation d’outils accessibles (logiciels de simulation, bases de données publiques et IA générative).

Objectifs

• Identifier les leviers IA pour réduire les coûts logistiques et urbains en retail", "Appliquer des méthodes de simulation pour anticiper l’impact des projets commerciaux sur le trafic et les ventes", "Croiser données internes et externes pour prioriser les investissements immobiliers", "Mesurer la rentabilité des points de vente en fonction des dynamiques de quartier", "Élaborer un plan d’action intégrant IA et contraintes réglementaires"]

Programme

[{"module": "Comprendre les enjeux IA dans la grande distribution et l’urbanisme commercial", "content": "Panorama des applications concrètes de l’IA dans le retail : prédiction de la demande, optimisation des tournées de livraison, analyse des flux piétons. Focus sur les outils accessibles (logiciels open source, APIs publiques) et leurs limites. Présentation des réglementations influençant l’implantation des surfaces commerciales (PLU, ZFE).", "duration_hours": 1}, {"module": "Collecte et traitement des données pour éclairer les décisions commerciales", "content": "Sources de données exploitables : bases de données INSEE, OpenStreetMap, données internes de fréquentation, retours clients. Méthodes de nettoyage et de croisement des données pour identifier des corrélations (ex : distance au

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).