Exploiter l'IA et le ML pour révolutionner le commerce au-delà du COVID-19

Dans le monde entier, le secteur du commerce a fait face à des vagues de changement au cours des 10 dernières années, et il connaît aujourd'hui une période des plus dynamiques et imprévisibles. Lors de mes échanges avec des cadres de ce secteur, certains m'indiquent qu'ils prospèrent, d'autres qu'ils survivent et d'autres encore qu'ils rencontrent de nombreuses difficultés. Voici ce que j'ai retenu de ces conversations : avec le COVID-19, les entreprises ont moins de temps pour développer des modèles opérationnels résilients et agiles reposant sur une infrastructure cloud, l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML).

À la demande de Google Cloud, une étude a récemment été menée à l'échelle mondiale auprès de cadres du secteur du commerce. Elle visait à déterminer, dans toute la chaîne de valeur de la vente au détail, quels cas d'utilisation de l'IA et du ML étaient les plus rentables, et ce que les marchands devaient garder à l'esprit pour profiter de ces opportunités. Bien que l'étude s'applique à l'ensemble du secteur du commerce, elle se concentre sur deux sous-segments spécifiques : les magasins d'alimentation, pharmacies et grandes surfaces d'une part, et les magasins spécialisés d'autre part. En effet, ils ont dû relever des défis inédits avec la pandémie de COVID-19. Voici les principales conclusions de l'étude :

Les technologies d'IA et de ML peuvent apporter des avantages importants aux magasins d'alimentation, aux pharmacies, aux grandes surfaces et aux magasins spécialisés

Les chercheurs ont analysé 75 cas d'utilisation de l'IA et du ML dans ces segments pour comprendre comment ces technologies pouvaient permettre aux marchands de dégager de la valeur dans différents domaines de leur activité.

Pour les magasins d'alimentation, les pharmacies et les grandes surfaces, l'étude a démontré que l'utilisation de l'IA et du ML, dont l'adoption s'accélère, pouvait potentiellement rapporter entre 280 et 650 millions de dollars sur l'ensemble de la chaîne de valeur. De même, pour les magasins spécialisés, l'étude a révélé que l'IA et le ML pouvaient générer entre 230 et 520 millions de dollars de valeur d'ici 2023. Dans un secteur où les marges bénéficiaires sont faibles, les leaders investissent de plus en plus dans l'IA et le ML.

Quelques cas d'utilisation génèrent une part de valeur disproportionnée

Le choix du projet d'IA ou de ML à déployer repose sur de nombreux points à prendre en compte, mais les données ont démontré clairement que les marchands avaient la possibilité de mettre en place des initiatives qui créent davantage de valeur. Quelques cas d'utilisation se sont démarqués parmi tous ceux étudiés.

Pour les magasins d'alimentation, les pharmacies et les grandes surfaces, le merchandising, les opérations en magasin et la logistique représentent certains des facteurs de coûts les plus importants sur le compte de pertes et profits. Sans surprise, 4 des 10 principaux cas d'utilisation pour ce segment s'appliquent à ces composantes de la chaîne de valeur : règlement fluide, trajets des préparateurs, distribution automatique des tâches et vérification des rayonnages. Les marchands de ce segment peuvent exploiter les fonctionnalités d'IA et de ML pour améliorer l'efficacité et la productivité de leurs employés en automatisant les tâches dans les magasins et les centres de distribution.

Pour les magasins spécialisés, les cas d'utilisation qui génèrent le plus de valeur concernent le merchandising et l'assortiment, la gestion du cycle de vie des produits, ainsi que la logistique et le traitement. Pour ce segment, le merchandising et l'assortiment représentent 5 des 10 principaux cas d'utilisation de l'IA et du ML. Ceux-ci ont pour but d'améliorer la planification de la demande en optimisant l'assortiment, l'inventaire et les démarques. En combinant les données et les signaux provenant de diverses parties de leur entreprise et en effectuant des analyses basées sur l'IA et le ML, les équipes du merchandising peuvent identifier des tendances qui échappent souvent aux outils d'analyse traditionnels. Elles peuvent également effectuer des prédictions précises, même pour des produits nouveaux ou au cycle de vie court.  

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Chez Google, nous utilisons l'IA et le machine learning pour résoudre nos problèmes métier depuis plus de 10 ans. Nous sommes heureux de faire profiter nos clients de cette expérience et de notre technologie. Des leaders du secteur du commerce, comme Carrefour, Zulily et The Home Depot, exploitent les produits d'IA et de machine learning de Google Cloud pour transformer leur entreprise.

Vous pouvez consulter le détail des résultats de l'étude et d'autres études de cas client dans cet e-book ou regarder notre récent webinaire avec Zulily.