• Solya est construit comme quatre couches empilées. Chacune a un rôle, et les quatre ensemble forment l'OS de vos décisions retail.

    01Data LayerConnecterBranchez tous vos systèmes existants (ERP, caisse, e-commerce, fournisseurs) et transformez la donnée brute en un référentiel retail unifié.→02Intelligence LayerDéciderEncodez vos règles métier une fois. Solya calcule des décisions explicables (prévisions, démarques, transferts) que vous ajustez à tout moment.→03Orchestration LayerAgirSolya pousse ces décisions dans vos systèmes : commandes vers l'ERP, prix en caisse, tâches dans Slack, avec une validation là où vous la voulez.→04Application LayerAfficherUne app par rôle (cockpit acheteur, actions magasin, board planning), sur les mêmes données et les mêmes règles.→
  • Tout ce qu’on publie : déploiements, analyses, réponses et ressources à télécharger.

    Cas d’usageDes déploiements retail réels et les résultats obtenus.→BlogNotes de l’intérieur des décisions retail.→RessourcesPlaybooks, guides et modèles à télécharger.→FAQDes réponses directes, organisées par rôle.→
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Réassort, allocation, assortiment, retours et demand sensing — les boucles de décision opérationnelles.

5 articles

Opérations2026-05-12

Le moteur d'allocation retail : là où la saison se joue vraiment

L'allocation initiale est la décision la plus structurante d'une saison retail. Tous les réassorts qui suivent travaillent dans la boîte qu'elle a fixée.

Opérations2026-04-28

Réapprovisionnement continu vs. la réunion du lundi

La cadence hebdomadaire du réapprovisionnement est un vestige d'une ère pré-data. Chaque semaine où votre équipe se réunit pour décider, le réseau dérive.

Opérations2026-04-22

Planification d'assortiment IA : la décision la plus structurante

L'assortiment se décide une fois par saison et vit 6 à 9 mois. Aucune optimisation in-season ne rattrape un mauvais arbitrage pré-saison.

Opérations2026-04-20

Les retours retail sont un signal, pas un problème de logistique

Les retours sont traités comme un flux de logistique inverse. Vus comme un signal, ils récupèrent 200 à 400 points de base de marge à grain égal.

Opérations2026-04-17

Demand sensing retail : prévoir pour décider, pas pour briller

La précision n'est pas le bon KPI forecast. Une prévision à 92 % qui arrive après le cut-off vaut moins qu'une prévision à 78 % qui arrive à temps.

L’OS IA des retailers. Solya calcule, exécute et explique les décisions de votre réseau.

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