Cet article décrit une problématique de recherche opérationnelle. Un transporteur sous température dirigée cherche à optimiser la planification de ses ressources humaines et matérielles par la prévision à très court 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 57 agences du transporteur. La matière première est l'information récoltée par le transporteur depuis plus de six ans. Les outils sont des algorithmes mathématiques utilisés pour la prévision des séries temporelles. Le travail décrit ici, vise à combiner ces outils pour qu'ils extraient le maximum d'information déterministe capable d'être anticipée. L'introduction pose la problématique et son contexte économique. Elle est suivie d'un descriptif des procédures utilisées et d'un argumentaire pour défendre leur choix. Les solutions informatiques adoptées sont inventoriées. Enfin, la conclusion renvoie à des pistes d'études.