Logiciele

1. Définir les exigences du système
Identifier les types de produits à gérer : Commencez par cataloguer les produits que votre système doit gérer. Cela peut inclure des spécifications sur la taille, le poids, le type, et la sensibilité des produits.

Déterminer les seuils de réapprovisionnement : Pour chaque produit, définissez un seuil minimal de stock. Lorsque le stock atteint ce seuil, le système doit automatiquement initier un processus de commande.

Choisir les fournisseurs pour chaque produit : Identifiez les fournisseurs fiables pour chaque type de produit et établissez des critères de sélection basés sur le prix, la qualité du produit, et la rapidité de livraison.

2. Conception de l'architecture du système
Choisir la plateforme de développement : Python est une excellente option pour ce type de projet car il offre des bibliothèques puissantes pour le traitement des données et l'apprentissage automatique (comme Pandas, NumPy, Scikit-learn).

Définir les composants du système :

Base de données : Choisissez une base de données robuste pour stocker les informations sur les stocks, les commandes, et les fournisseurs (par exemple, PostgreSQL).
Interface utilisateur : Développez une interface simple pour permettre aux utilisateurs de visualiser et de gérer les stocks.
Module IA : Conception d'un module utilisant l'apprentissage automatique pour prédire quand commander et combien.
3. Développement du système
Créer une base de données : Mettez en place la structure de la base de données qui accueillera toutes les informations nécessaires.

Développer l'algorithme de surveillance des stocks : Créez des algorithmes pour suivre les niveaux de stock en temps réel et prendre des décisions de réapprovisionnement basées sur les seuils définis.

Intégrer des API : Utilisez des API pour connecter votre système aux systèmes de commande en ligne des fournisseurs afin de passer des commandes automatiquement.

4. Entraînement et test du module IA
Collecter et préparer des données de stock : Rassemblez des données historiques sur les niveaux de stock pour entraîner votre modèle.

Entraîner le modèle IA : Utilisez ces données pour entraîner un modèle de machine learning à prédire les besoins futurs en stock.
Tester le modèle : Vérifiez la précision du modèle dans des conditions simulées et ajustez les paramètres si nécessaire.

Tester le modèle : Vérifiez la précision du modèle dans des conditions simulées et ajustez les paramètres si nécessaire. peut tu me creer une scipt python afin que je creer ce logiciel qui est d'une extreme qualite intuitifs puis eficace avec tout ca

en resumer je souhaite creer un logiciel qui permet au entreprise de ne plus avoir a gerer leur stock, des que le seuils de stock a ete depasse sur un produit X une commande est directement affectuer via une API