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# Recommandations, simulation & prévisions

> Les aides à la décision par IA qui proposent les quantités et remises et projettent la demande future.

La couche intelligence inclut des aides à la décision par IA qui vous aident à construire de meilleurs plans. Elles
**proposent** — vous restez maître du jeu et révisez avant de valider.

## Vecteurs de décision & vecteurs d'action

La couche décision de Solya fonctionne en deux temps. Elle calcule d'abord les **vecteurs de
décision** : des scores par variante-et-magasin tels que l'urgence de réassort, le risque de
rupture, le risque de surstock, surplus/déficit et l'urgence de transfert — *à quel point cette
position est-elle risquée ou urgente ?* Puis elle **résout** ces scores en **vecteurs
d'action** : une recommandation concrète — *que faut-il donc faire ?* — une quantité à
réassortir, des unités à transférer, ou un pourcentage de remise, chacun avec une confiance et
une explication.

```mermaid theme={null}
flowchart LR
  S["Vecteur de décision<br/>scores (urgence, risque…)"] --> A["Vecteur d'action<br/>qté / remise recommandée"]
  A --> R["Vous révisez<br/>accepter · ajuster · rejeter"]
```

Ces recommandations pilotent la construction de plans, l'espace de travail des alertes, la
boîte de réception des tâches et les stratégies pilotées par score du
[workflow](/fr/automation/workflows) — mais elles **proposent** toujours ; c'est vous qui
décidez.

<Card title="Comment les vecteurs de décision & d'action sont calculés" icon="diagram-project" href="/fr/developers/decision-layer/overview">
  La référence technique complète — entrées, formules de scoring par domaine et pondérations,
  résolution, schémas des tables, et comment l'app les consomme.
</Card>

## Simulation de plan

La **simulation** exécute un plan contre la couche données **sans rien persister**. Vous
choisissez un grain d'entité (marque / produit / variante), une famille d'action (réassort / rééquilibrage /
démarque), une stratégie, et optionnellement un jeu de règles ; Solya retourne les articles qu'il ajouterait et
avec quelles quantités ou remises — ainsi que le contexte de décision et les règles appliquées. Vous pouvez
alors les ajouter tous, en sélectionner certains, ou rejeter.

## Prévisions de ventes

Les **prévisions** prédisent les ventes futures par variante / taille / magasin sur un horizon, avec
des intervalles de confiance. Elles alimentent l'évaluation des risques et la planification des stocks, et sont surfacées
dans l'analytique et en tant que type de graphique sur les tableaux de bord.

## Comment les utiliser

<Steps>
  <Step title="Examiner les recommandations">
    Les quantités/remises recommandées apparaissent lors de la construction de plans et dans le hub IA.
  </Step>

  <Step title="Simuler avant de valider">
    Utilisez la simulation pour prévisualiser la sortie d'une stratégie sur un périmètre, puis acceptez ce que vous voulez.
  </Step>

  <Step title="S'appuyer sur les prévisions">
    Consultez les prévisions pour dimensionner les plans de réassort et pré-saison.
  </Step>
</Steps>

<Note>
  Les recommandations respectent vos règles : la couche données lit le jeu de règles org (et
  les planchers de marge, les enveloppes budgétaires, etc.) quand elle forme ses propositions. Les articles ajoutés à partir d'une
  recommandation sont étiquetés avec leur attribution dans le
  [journal d'activité](/fr/inventory-plans/lifecycle#journal-d-activité--trail-d-audit).
</Note>
