Abstract:
Ce mémoire traite de l'application des techniques de machine learning à la pré-
vision des ventes dans le secteur agroalimentaire, à travers une étude de cas réalisée au sein de l'entreprise Cevital. ? partir de données historiques de sauces,
des années 2023 et 2024, un modèle prédictif basé sur l'algorithme XGBoost a été
développé afin d'anticiper les ventes pour l'année 2025. Le travail comprend les
étapes de collecte, de prétraitement, de modélisation et de visualisation à travers
un tableau de bord interactif. Les résultats obtenus montrent que l'intelligence
artificielle, et plus particulièrement l'apprentissage automatique, constitue un
outil performant et stratégique pour la prise de décision en entreprise.
