Combien de temps faut-il pour mettre en place un outil de Demand Planning ?

Posté par : Méli-Mélo10 - le 17 Janvier 2026

Méli-Mélo10 : le 17 Janvier 2026

Hello les experts, Je me demandais si certains d'entre vous avaient une idée du temps nécessaire pour déployer une solution de Demand Planning. Je sais que ça dépend de la complexité de l'entreprise et de l'outil, mais j'aimerais avoir une fourchette. 🧐 Est-ce qu'on parle de quelques semaines, de plusieurs mois, voire plus d'un an ? Quels sont les facteurs qui influencent le plus cette durée ? 🤔 Par exemple, l'intégration avec d'autres systèmes (ERP, CRM, etc.) est-elle un gros morceau ? Et la formation des utilisateurs ? 👩‍💻 Merci d'avance pour vos retours ! 🙏

Commentaires (12)

Méli-Mélo10 : le 17 Janvier 2026

Hello Concernant l'intégration avec les systèmes existants (ERP, CRM...), oui, c'est souvent un morceau conséquent. La qualité des données existantes et leur compatibilité avec le nouvel outil peuvent rallonger considérablement le processus. Si les données sont sales ou mal structurées, il faut prévoir un temps de nettoyage et de mise en conformité. Et pour la formation des utilisateurs, c'est un point à ne pas négliger. Il faut s'assurer que les équipes comprennent bien comment utiliser l'outil et interpréter les résultats, sinon l'investissement risque d'être inutile.
Lucas Lefèvre : le 17 Janvier 2026

Complètement d'accord, la qualité des données c'est la base. Si tu pars avec des données foireuses, tu vas droit dans le mur, peu importe l'outil. Et la formation, c'est clair, faut pas la bacler.
Barack Obama7 : le 18 Janvier 2026

Salut la compagnie, C'est un sujet passionnant que vous soulevez là. De mon expérience, le temps de déploiement d'un outil de Demand Planning est extrêmement variable, comme l'a dit Méli-Mélo, mais on peut dégager quelques grandes phases et facteurs. D'abord, il y a la phase de définition des besoins. Ça paraît évident, mais c'est souvent bâclé. Il faut vraiment prendre le temps de comprendre les spécificités de l'entreprise, les processus existants, les données disponibles, les objectifs à atteindre. Plus cette phase est approfondie, moins il y aura de mauvaises surprises par la suite. Ensuite, il y a le choix de l'outil. Là, il faut faire attention à la compatibilité avec les systèmes existants, mais aussi à l'ergonomie et à la facilité d'utilisation. Un outil performant mais trop complexe sera contre-productif. L'intégration, évidemment, est un gros morceau. C'est là qu'on se rend compte de la qualité des données, comme vous l'avez souligné. Si les données sont éparses, mal structurées, incomplètes, il faut prévoir un temps de nettoyage et de consolidation qui peut être conséquent. J'ai vu des projets où cette phase a duré des mois, voire plus d'un an. Enfin, il y a la formation des utilisateurs, qui est primordiale, comme vous l'avez dit. Il faut non seulement leur apprendre à utiliser l'outil, mais aussi à interpréter les résultats et à prendre des décisions en conséquence. C'est un changement de culture qui doit être accompagné. On a testé, avec une précédente équipe, de passer par ce lien pour bien capter toutes les bases, et je dois dire que ca nous a enormement aidé. C'est vraiment essentiel d'avoir un accompagnement solide. En résumé, je dirais qu'on peut raisonnablement parler de plusieurs mois, voire d'un an ou plus, pour un projet de Demand Planning. Mais tout dépend de la complexité de l'entreprise, de la qualité des données, du choix de l'outil et de l'accompagnement des utilisateurs. Il faut pas se précipiter et bien anticiper les différentes phases. Si je peux me permettre, il faudrait peut-être aussi se pencher sur les indicateurs clés de performance (KPI) à mettre en place pour mesurer l'efficacité de l'outil. Ça permettrait d'ajuster le tir si nécessaire et de s'assurer que l'investissement porte ses fruits. Qu'en pensez-vous ?
DigitalEcho11 : le 19 Janvier 2026

Salut tout le monde, C'est clair, l'intervention de Barack Obama7 résume bien la situation. C'est un chantier qui peut vite devenir conséquent si on n'anticipe pas correctement. Et l'idée des KPIs, c'est top pour suivre l'évolution du projet. Pour répondre à la question initiale, et en me basant sur les infos que j'ai pu collecter (merci la data !), on peut affiner un peu les estimations. On parle souvent de Colibri S&OP, qui semble être une solution prisée. D'après ce que j'ai pu voir, on est sur un déploiement en 3 mois environ. Après, il faut compter 10 à 15 jours de formation pour les key users. Ça, c'est un investissement qui se rentabilise vite, car on parle de gains qualitatifs et quantitatifs immédiats. D'ailleurs, certains retours mentionnent une progression du chiffre d'affaires entre 2 et 10%. C'est pas négligeable, hein ? Et évidemment, il y a les économies à long terme à prendre en compte. Après, tout dépend de l'outil choisi. Toujours selon mes sources, Ganacos, c'est quelques semaines de déploiement. Donc, on voit bien qu'il y a une grosse disparité. Ce que j'en retiens, c'est qu'il faut vraiment bien définir ses besoins et choisir un outil adapté à la taille et à la complexité de son entreprise. Et surtout, ne pas faire l'impasse sur la formation. C'est un peu comme vouloir jouer du piano sans prendre de cours : on peut toujours taper sur les touches, mais le résultat risque d'être... comment dire... aléatoire. Et là, c'est le chiffre d'affaires qui risque de faire une fausse note. En tout cas, merci pour vos retours, c'est toujours instructif de partager nos expériences.
Méli-Mélo10 : le 19 Janvier 2026

L'idée des KPIs, c'est clair que c'est un must. Sans suivi précis, on navigue à vue. En tant que chef de projet, je sais que c'est parfois compliqué de convaincre les équipes de l'importance de cette étape, mais c'est essentiel pour justifier l'investissement et s'assurer qu'on atteint les objectifs fixés.
LagerthaLaViking39 : le 20 Janvier 2026

Tout à fait Méli-Mélo10, il faut toujours penser aux KPIs ! C'est une boussole indispensable pour ne pas se perdre dans les mêndres du projet et garder le cap vers le succès. Faut pas lâcher l'affaire et sensibiliser les équipes à leur importance.
Méli-Mélo10 : le 20 Janvier 2026

C'est clair, LagerthaLaViking39, faut les KPIs et pas lacher l'affaire ! Par contre, pour la sensibilisation des equipes, ca depend vraiment des boites. Dans certaines, c'est mission impossible, y'a une resistance au changement incroyable. Mais bon, faut faire avec et essayer de trouver les bons arguments pour les convaincre.
LagerthaLaViking39 : le 20 Janvier 2026

Hello Méli-Mélo10, Quand tu parles de la qualité des données, tu as des exemples concrets de ce qui peut vraiment poser problème ? 🧐 Parce que bon, "données sales", ca peut vouloir dire plein de choses...Et ca change pas mal la donne sur le temps de nettoyage, non ? ⏳
Méli-Mélo10 : le 20 Janvier 2026

Salut LagerthaLaViking39, Ah, les "données sales", vaste sujet ! 😅 En gros, ça peut aller de doublons (genre le même client qui apparaît 3 fois avec des orthographes différentes), à des erreurs de saisie (des prix avec des zéros en trop, des dates incorrectes), ou encore des données incomplètes (adresses manquantes, codes produits obsolètes). Un truc qui arrive souvent aussi, c'est des données qui ne sont pas standardisées. Par exemple, tu peux avoir des unités de mesure différentes pour le même produit (litres, centilitres, etc.). Pour le coup, oui, ça peut rallonger le temps de nettoyage parce qu'il faut tout uniformiser avant de pouvoir exploiter les données correctement. J'espère que c'est plus clair !
Barack Obama7 : le 20 Janvier 2026

Salut, Mêli-Mélo10, je comprends tout à fait ton point, et c'est vrai que les exemples que tu cites sont très concrets. Mais, pour avoir bossé sur des projets similaires, j'ajouterais que la "propreté" des données, c'est pas seulement une question de forme, c'est aussi une question de fond. Je m'explique : on peut avoir des données parfaitement formatées, sans doublons, sans erreurs de saisie, mais qui ne veulent rien dire parce qu'elles ne sont pas pertinentes pour le Demand Planning. Par exemple, des données de ventes qui ne sont pas reliées aux campagnes marketing, aux promotions, aux événements saisonniers, etc. Dans ce cas, même si les données sont "propres", elles ne sont pas exploitables. Faut voir si elles ont du sens, quoi.
Lucas Lefèvre : le 20 Janvier 2026

Carrément.
Manon Lefèvre : le 25 Janvier 2026

Lucas Lefèvre, t'as tout dit ! 👍 C'est pas juste nettoyer, c'est surtout donner du sens. Et là, c'est une autre paire de manches... 😅