Par Andreea Munteanu, MLOps Product Manager chez Canonical
Le secteur du retail traverse une période de grands bouleversements. L’intelligence artificielle le bouscule et les retailers doivent s’adapter à de nouvelles attentes venant des clients. Alors que ces derniers continuent d’être plus exigeants et que les marges se réduisent, pour rester rentables les retailers se tournent vers une transformation numérique accélérée et de nouvelles technologies qui peuvent améliorer l’efficacité et permettre la différenciation. L’innovation prend de nombreuses formes, telles que les cabines d’essayage virtuelles, les objets connectés, l’e-commerce et, peut-être la plus cruciale de toutes, l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle et le Machine Learning (IA/ML) ont de nombreuses applications dans le secteur du retail, qu’il s’agisse de personnaliser l’expérience client, de faire des prévisions ou de suivre les stocks – ce qui est particulièrement utile pour les stratégies BOPIS (Buy Online, Pick-up In Store) et autres parcours d’achat cross-canal. L’IA permet d’atteindre de nouveaux niveaux d’optimisation des opérations grâce à la réduction et à l’automatisation des tâches répétitives et à une connaissance des problèmes tels que les dysfonctionnements des machines.
Par le passé, les retailers utilisaient des solutions de veille stratégique pour formuler des hypothèses fondées sur une vision globale et macroéconomique de leurs données. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et le Machine Learning permettent aux entreprises d’examiner leurs données de manière granulaire, ce qui leur donne une compréhension beaucoup plus fine des tendances, des données démographiques et des habitudes d’achat. Alors que les outils traditionnels de veille stratégique se limitaient à des types de données simples, l’IA/ML peuvent tirer parti de toutes les données qu’ils stockent comme les images, les vidéos ou du texte pour une meilleure prédictibilité.
Ces informations peuvent être obtenues sans compromettre la productivité ou le temps de mise sur le marché, et elles peuvent fournir des informations jusqu’au niveau des acheteurs individuels. Cette approche permet aux retailers de créer des expériences d’achat sur mesure, adaptées aux besoins de chaque consommateur – les recommandations personnalisées de produits de e-commerce en étant l’exemple classique – ce qui se traduit par une plus grande satisfaction des clients et une augmentation de leurs dépenses.
Une compréhension plus détaillée des données historiques s’accompagne également de la capacité à faire des prévisions détaillées sur l’activité future. Les modèles d’IA/ML peuvent prendre en compte un large éventail de points de données – tels que la météo, les jours fériés, les tendances saisonnières et bien d’autres – pour produire des prévisions relativement précises qui peuvent aider les retailers à optimiser la prise de décision et les dépenses. Les tendances de la mode, la demande des clients, la fréquentation et même l’état des équipements peuvent tous être prévus.
Par exemple, les entreprises qui utilisent des congélateurs pour stocker des produits peuvent introduire des données sur l’utilisation de l’énergie dans un modèle d’IA/ML. En examinant les fluctuations de puissance, le modèle peut prédire quand un congélateur est sur le point de tomber en panne, ce qui permet une maintenance préventive qui génère des économies significatives grâce à la réduction des pertes.
Dans les années à venir, les tendances dans le secteur du retail indiquent que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont appelés à devenir encore plus cruciaux dans ce secteur. La poussée vers l’omnicanal se poursuit sans relâche, ce qui ouvre de nouvelles sources de données. Et à mesure que les volumes de données augmentent, le potentiel des projets d’IA/ML à fournir un avantage concurrentiel s’accroît.
Les modèles d’IA/ML offrent déjà d’immenses avantages aux retailers, et les données avec lesquelles les entreprises travaillent aujourd’hui ne représentent qu’une fraction de la qualité et de la profondeur qui seront disponibles dans 18 à 24 mois. Plus tôt les entreprises investiront dans l’IA/ML, plus tôt elles en récolteront les fruits et mieux elles seront positionnées pour tirer le meilleur parti de leurs données à l’avenir.
