Pharma-IA-App est une application intelligente conçue pour optimiser la gestion des stocks pharmaceutiques. Elle automatise la surveillance des inventaires, prédit la consommation à court terme et déclenche des alertes en cas de niveaux critiques. Grâce à un suivi par pays et ville, elle offre aux pharmacies, hôpitaux et distributeurs une vision précise et en temps réel, leur permettant d’anticiper efficacement l’approvisionnement.
Automatiser le suivi et la gestion des stocks médicaux.
Prédire la consommation sur les 3 prochains jours.
Détecter rapidement les stocks critiques
Optimiser les commandes pour éviter les pénuries ou le surstockage.
📱 Composants :
Module d’ajout et de localisation des médicaments
➕ Ajouter un médicament avec les informations suivantes :
Nom du médicamentStock actuelStock minimumPrix unitaire (€)Ventes des 7 derniers jours (saisies sous forme de valeurs séparées par des virgules)PaysVille
Moteur de prédiction IA
Analyse des ventes passées
Tableau de bord interactif
Filtrage de l’inventaire par pays et villePharmacies : anticiper les réapprovisionnements.
Hôpitaux : assurer la disponibilité des traitements essentiels.
Grossistes : optimiser la distribution des stocks entre les régions.
Ministères de la santé : surveiller les stocks au niveau national ou régional.
Frontend : Streamlit pour l’interface utilisateur interactive
Backend : Python
Bibliothèques de traitement et d’analyse des données :
Pandas pour la manipulation des données
NumPy pour les calculs numériques
Bibliothèques de Machine Learning :
Scikit-learn pour l’entraînement et l’évaluation des modèles
Régression linéaire pour la prédiction de la consommation
Visualisation des données :



Pharma-IA-App démontre comment l’intelligence artificielle peut transformer la gestion des stocks pharmaceutiques.
Grâce à son interface simple et interactive, son moteur de prédiction performant et son système d’alerte en temps réel, l’application permet aux acteurs de la santé d’anticiper les besoins, d’éviter les ruptures et d’optimiser l’approvisionnement.
Ce projet illustre parfaitement l’intégration de la data science, du machine learning et d’une interface intuitive pour répondre à un enjeu critique : garantir la disponibilité des médicaments là où ils sont le plus nécessaires.