Big Data & AI Paris 2025 – Retour d’expérience : Exclusive Networks automatise la prévision de ventes avec Alteryx
Les 1er et 2 octobre 2025, Prime Analytics a participé au salon Big Data & AI Paris, l’un des rendez-vous majeurs de la data et de l’intelligence artificielle en Europe.
Aux côtés de notre partenaire stratégique Alteryx, nos équipes ont animé plusieurs démos et ateliers illustrant des cas d’usage concrets autour de la Data Quality, de l’IA et de l’automatisation.
Parmi les moments forts du salon : notre atelier REX en collaboration avec Exclusive Networks, dédié à l’automatisation des prévisions de ventes avec Alteryx.
Atelier REX avec Exclusive Networks
Présenté par Lancelot Seners (Head of Business Controlling – Exclusive Networks) et Radhi Toujani (Data Scientist – Prime Analytics), l’atelier intitulé « Comment prévoir les ventes : le workflow Alteryx “Sales Predictive Forecast” en action chez Exclusive Networks » a rassemblé un large public sur le Demo Stage 4.
Au programme : retour d’expérience terrain, gain de temps pour les équipes sales, approche test & learn, prise en compte de la saisonnalité et comparaison de modèles ARIMA / ETS — le tout réalisé en autonomie, sans dépendance à l’équipe IT centrale, pour viser une précision autour de ±3 % et livrer des prévisions actionnables pour le management comme pour les régions.
Vidéo – Revivez l’atelier REX en intégralité
Contexte et objectifs du projet
Lancelot Seners, Head of Business Controlling chez Exclusive Networks, a ouvert la session en présentant le groupe et le contexte du projet.
Acteur mondial de la cybersécurité, présent dans 45 pays avec plus de 3 000 collaborateurs et un chiffre d’affaires avoisinant les 6 milliards d’euros, Exclusive Networks joue un rôle clé dans la mise en relation des éditeurs de solutions de sécurité et des grands intégrateurs technologiques.
Face à la complexité du marché et à la fragmentation des données commerciales, le groupe souhaitait moderniser sa façon de prévoir ses ventes.
“Le rêve de toute équipe commerciale, c’est d’appuyer sur un bouton et de savoir combien on va vendre dans les prochains mois.”
Le projet de forecast prédictif est né de cette ambition : fiabiliser la planification financière à court et moyen terme (3, 6, 9 et 12 mois) tout en réduisant le temps passé par les équipes locales à mettre à jour leurs prévisions.
L’objectif était clair : atteindre une précision inférieure à ±3 % entre les prévisions générées automatiquement et les ventes réelles, afin de justifier une adoption à grande échelle dans l’entreprise.
Choix technologiques et démarche
Exclusive Networks utilisait déjà Alteryx pour ses besoins analytiques. La solution s’est imposée naturellement pour ce projet grâce à son approche no-code et à sa capacité à combiner manipulation de données, modélisation et automatisation.
Le groupe a fait appel à Prime Analytics pour renforcer la dimension technique du projet et accélérer la mise en œuvre des modèles statistiques.
“L’intérêt d’Alteryx, c’est la simplicité. Mais dès qu’on entre dans les modèles prédictifs, il faut une vraie expertise. C’est là que Prime Analytics nous a accompagnés.”
La première étape a consisté à créer un proof of concept simple : un workflow Alteryx définissant les sources de données, les transformations et la génération automatique de prévisions.
Une fois cette base validée, les équipes ont conduit plusieurs centaines de tests pour comparer les modèles statistiques ARIMA et ETS, selon différents horizons (1, 3, 6 ou 12 mois) et niveaux d’agrégation (groupe, région, taille de deals, etc.).
Optimisations et apprentissages
Une seconde phase du projet a permis d’intégrer des paramètres additionnels tels que :
- • la prise en compte des taux de change,
- • et la saisonnalité de l’activité, avec un pic marqué de ventes en décembre.
Ces ajustements ont considérablement amélioré la précision du modèle, notamment sur les prévisions trimestrielles et annuelles.
“Plus les données sont stables et volumineuses, plus le modèle est fiable. Là où l’activité est régulière, on est aujourd’hui sous la barre des 3 % d’écart.”
Lancelot a également insisté sur un point clé : l’importance de la connaissance métier dans le traitement des données historiques.
Avant d’entraîner le modèle, certaines périodes ont dû être ajustées pour exclure les événements exceptionnels (perte d’un client majeur, acquisition, etc.) afin de garantir la qualité de la tendance projetée.
Mise en œuvre et automatisation
Pour industrialiser la solution, Exclusive Networks a investi dans un serveur Alteryx.
Celui-ci permet d’exécuter automatiquement les workflows à des moments planifiés (nuit, week-end), réduisant fortement la charge de travail des équipes et le temps d’exécution global.
“Si le modèle tournait sur un seul poste, cela aurait pris des semaines. Avec le serveur, on a pu faire tourner plus de 300 forecasts quasiment en continu.”
Grâce à cette automatisation, les forecasts sont désormais générés sans dépendance à l’équipe IT centrale, un atout majeur pour la réactivité des équipes controlling.
L’apport de Prime Analytics
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- La contribution de Prime Analytics a été déterminante dans :
- • le paramétrage et la calibration des modèles ARIMA et ETS,
- • la mise en place d’un process collaboratif entre data scientists et équipes métier,
- • et la formation des équipes internes pour assurer leur montée en autonomie.
- La contribution de Prime Analytics a été déterminante dans :
- “Ce qu’on aurait mis plusieurs mois à faire seuls, on l’a réalisé en quelques jours grâce à Prime Analytics. Leur expertise sur Alteryx et leur accompagnement nous ont fait gagner un temps considérable.”
Démonstration technique
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- Radhi Toujani, Data Scientist chez Prime Analytics, a ensuite détaillé la structure technique du workflow Alteryx “Sales Predictive Forecast”.
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- Le processus comprend six grandes étapes :
- 1. Nettoyage et préparation des données,
- 2. Transformation au format requis pour les modèles,
- 3. Vérification de la qualité des données en entrée,
- 4. Entraînement des modèles ARIMA et ETS,
- 5. Génération et comparaison des forecasts,
- 6. Visualisation des résultats et sélection du meilleur modèle.
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- L’analyse comparative a montré que le modèle ETS offrait une meilleure représentation de la saisonnalité et des variations mensuelles que le modèle ARIMA sur les données d’Exclusive Networks.
Résultats et perspectives
- Le projet a permis de :
- • automatiser la production de prévisions à l’échelle mondiale,
- • atteindre une précision moyenne inférieure à 3 %,
- • exécuter plus de 300 forecasts automatisés,
- • et renforcer l’autonomie des équipes finance et controlling.
- Le projet a permis de :
- Cette approche pragmatique démontre la capacité d’Alteryx à rendre accessibles des modèles prédictifs complexes à des équipes non techniques, tout en offrant des gains de fiabilité et de productivité mesurables.
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