L'article décrit une activité de recherche qui vise à répondre à une problématique industrielle. Un transporteur sous température dirigée cherche à optimiser la planification de ses ressources humaines et matérielles à travers la prévision à court et moyen terme de son activité. Le challenge réside dans le fait de trouver un modèle de prévision unique s'adaptant, sans intervention humaine, aux spécificités des 70 agences de messagerie du transporteur. La matière première est l'information récoltée par le transporteur depuis plus de six ans. Les outils sont des algorithmes mathématiques éprouvés, utilisés pour la prévision des séries temporelles. Le travail vise à combiner ces outils pour qu'ils extraient le maximum d'information déterministe capable d'être anticipée. L'article pose la problématique et son contexte économique. Il poursuit par un descriptif des procédures utilisées et un argumentaire pour défendre leur choix. Les solutions informatiques adoptées sont inventoriées. Aujourd'hui, sans intervention humaine, les données réelles se mettent à jour quotidiennement, son présenté par le biais d'une interface web et de nouvelles prévisions sont recalculées toutes les semaines, tout ceci sur un serveur central.