Prédiction flux trésorerie ML

Contexte

Trésorerie d'un groupe industriel (50 filiales dans 25 pays) avec des prévisions de cash réalisées sur Excel par les trésoriers locaux. L'agrégation groupe est manuelle et disponible en milieu de mois pour le mois en cours. L'erreur moyenne de prévision à 30 jours est de 25%, impactant les décisions de placement et de financement court terme.

Problème & Défi

Erreur de prévision trésorerie à 25% : placements court terme sous-optimaux estimés à 5M€/an d'intérêts perdus. Consolidation manuelle des 50 filiales : disponible en milieu de mois, rendant la prévision obsolète. Chaque filiale utilise sa propre méthode de prévision : pas de standard, qualité très variable. Aucune anticipation des pics et creux de trésorerie : découverts bancaires coûteux (8M€/an de frais financiers). Décisions d'investissement/financement basées sur des données incomplètes et tardives.

Solution & Livrables

Modèle ML de prédiction de cash par filiale × jour intégrant historique, saisonnalité, engagements connus et indicateurs macro. Agrégation groupe automatisée avec ventilation par devise, entité et nature de flux. Prévision rolling à 7, 14 et 30 jours mise à jour quotidiennement avec intervalles de confiance. Recommandation de placement optimale basée sur les excédents prédits et les conditions de marché. Dashboard trésorerie groupe : position temps réel, prévisions, alertes de tension, recommandations. Résultats mesurables dès le premier mois.

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