# 📦 Mali Smart Inventory Forecast
> **Proof of Concept (PoC) développé pour la Semaine du Numérique au Mali**
> *Moteur d'Intelligence Artificielle pour la Prédiction des Ventes et la Gestion Intelligente des Stocks dans le Commerce & la Distribution.*
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## 📌 Présentation du Projet
Dans le secteur du commerce et de la distribution au Mali et en Afrique de l'Ouest, les **ruptures de stock non anticipées** et les **surstockages inutiles** entraînent de fortes pertes financières et d'opportunités.
**Mali Smart Inventory Forecast** est une solution PoC qui applique le Machine Learning (*Random Forest Regressor*) aux séries temporelles de ventes quotidiennes afin de :
1. Prédire la demande de ventes sur 30 jours pour chaque produit.
2. Évaluer l'autonomie restante des stocks en jours.
3. Alerter automatiquement en cas de risque de rupture imminent et calculer la quantité optimale de réapprovisionnement ainsi que le budget estimé en **FCFA**.
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## ✨ Fonctionnalités Clés
- 📊 **Analyse des Séries Temporelles de Ventes** : Traitement des données historiques avec gestion des effets de saisonnalité et des jours de la semaine.
- 🔮 **Prédiction Avancée par Machine Learning** : Modèle de régression sur caractéristiques temporelles (Lags & Rolling Means) prédisant les ventes quotidiennes sur 7 à 60 jours.
- 🚨 **Système d'Alerte Préventif** : Bannières interactives signalant les stocks critiques (`Stock bientot épuisé - Commande urgente`).
- 🛒 **Génération Automatique de Bons de Commande** : Calcul automatique des quantités à commander et du budget en FCFA.
- 📥 **Exportation CSV** : Exportation en un clic du tableau de bord de réapprovisionnement.
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## 🛠️ Stack Technique
- **Langage** : Python 3.10+
- **Machine Learning** : Scikit-Learn (`RandomForestRegressor`)
- **Data & Traitement** : Pandas, NumPy
- **Interface Web & Visualisation** : Streamlit, Plotly Express & Graph Objects
- **Environnement & OS** : Linux Ubuntu, VS Code, Git
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## 📂 Arborescence du Proje …