Sweet 1.3 : ce que nous avons appris en construisant une IA de gestion de stock

Construire une IA de gestion de stock, c'est d'abord accepter qu'aucun modèle n'a raison partout. Sweet est le cerveau de Sway One, le logiciel de gestion de stock développé par Sway. Sa version 1.3, sortie fin septembre 2026, est celle où nous avons cessé de chercher le modèle parfait pour organiser plusieurs modèles imparfaits. Voici ce que cette version nous a appris.

Leçon 1 : remplacer un modèle peut faire reculer

Avant la 1.3, nous avions remplacé notre modèle statistique par un modèle de séries temporelles plus moderne. Sur le papier, c'était un progrès. Sur les produits qui se vendent peu, c'était l'inverse : les prévisions s'envolaient et le coût du stock montait.

La correction ne consistait pas à revenir en arrière, mais à faire concourir les deux. Pour chaque article, Sweet 1.3 rejoue les quatre dernières semaines, regarde quel modèle s'est le moins trompé, et pondère en conséquence. Le modèle statistique reste la référence par défaut : un challenger doit le battre clairement pour prendre la main. Cette brique s'appelle Horizon.

Résultat le plus parlant : sur les articles difficiles à prévoir, l'erreur est environ 2,3 fois plus faible qu'avec le modèle moderne utilisé seul.

Leçon 2 : un filtre jette aussi de bonnes idées

Pour ne pas noyer le commerçant, Sway One trie ses recommandations et en écarte beaucoup. En relisant ces rebuts, nous avons trouvé des actions qui auraient rapporté. Il fallait un second regard.

D'où Sweet Instinct, un arbitre qui relit chaque action écartée et ne la repêche que s'il est très confiant. Sur notre banc de test, parmi les meilleures actions proposées par boutique, il en retrouve 2,2 fois plus de rentables qu'un simple classement par gain estimé, en un quart de seconde environ par décision et pour un coût de quelques centimes au total.

Côté confidentialité, nous avons fait un choix simple : l'arbitre ne voit que des nombres, une famille de produits et une marque. Jamais un nom d'article, une référence ou une photo.

Leçon 3 : l'actualité aide, à condition de la tenir en laisse

Une canicule, une grève, un événement sportif : l'actualité change la demande. Sweet 1.3 lit donc un résumé sourcé des nouvelles du secteur de chaque boutique. Mais nous l'avons volontairement bridé : l'actualité peut ajuster une prévision dans une fourchette étroite, elle ne peut pas la renverser. Une IA qui réagit à chaque titre de presse devient vite imprévisible.

Leçon 4 : tout mesurer, y compris ce qui ne marche pas

Chaque version de Sweet passe le même examen : on coupe l'historique de huit boutiques à plusieurs dates, le modèle ne voit que le passé, puis on compare ses choix aux ventes réelles qui ont suivi. L'équipe de Sway One publie la méthode complète dans son banc d'essai de Sweet 1.3, ainsi que les détails d'Horizon et de Sweet Instinct.

Ce même examen a révélé le défaut de la 1.3 : elle jugeait les promotions sur le chiffre d'affaires plutôt que sur la marge, et liquidait trop vite des articles qui se vendaient simplement lentement. La version suivante corrige ce point ; elle est décrite sur le blog de Sway One avec Sweet 1.4.

Ce que ça change pour nos clients

Ces leçons dépassent le stock. Quand Sway intègre de l'IA dans le produit d'un client, nous appliquons les mêmes principes :

• plusieurs approches mises en compétition plutôt qu'un pari unique ;
• un humain qui valide, avec une explication pour chaque proposition ;
• des données sensibles qui ne sortent pas ;
• un banc d'essai avant chaque mise en production.

C'est ce que nous proposons dans nos services d'IA sur mesure, et c'est la même discipline que pour notre prototype d'agent Ale, construit avec Google ADK.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que Sweet ?

Sweet est l'intelligence artificielle de Sway One. Elle prévoit la demande article par article et propose au commerçant quoi commander, déplacer, anticiper ou remiser.

Sweet prend-il des décisions seul ?

Non. Il propose, explique et estime le gain ; le commerçant garde la décision finale.

Pourquoi plusieurs modèles plutôt qu'un seul ?

Parce que chaque modèle a ses angles morts. Les faire concourir article par article donne une prévision plus stable que n'importe lequel pris isolément.

Sweet 1.3 est-il toujours utilisé ?

Sway One s'appuie aujourd'hui sur une version plus récente, qui conserve les briques de la 1.3 et protège mieux la marge.