Intelligence Artificielle : peut-elle booster le commerce et l’améliorer ?
À l’ère du 2.0, l’IA (Intelligence Artificielle) s’invite dans tous les domaines. Mais qu’en est-il du commerce ? Comment cette technologie révolutionne-t-elle cette industrie ? Entre l’optimisation des services, le gain de temps considérable et la réduction des coûts, voyons les divers avantages de l’IA dans le commerce.
Des applications concrètes qui transforment les métiers
Selon l’économiste Philippe Moati, « l’intelligence artificielle peut redonner du tonus au business ». Par ailleurs, Christian Pimont rajoute que cela peut aider les gros acteurs qui ont perdu leur vélocité, à reprendre la main. Il estime que ces données offrent une approche différente du métier sans remettre en cause la qualité. Il s’agirait plutôt d’un « accélérateur d’évolution », rendant le commerce plus efficace et rapide.
Les chaines de grande distribution et l’Intelligence Artificielle
Certaines enseignes ont d’ailleurs joué la carte du Machine Learning en se tournant vers les géants de la tech. Carrefour a ainsi expérimenté 70 Use Cases prioritaires. Le distributeur avait noué un partenariat avec le géant Google il y a un an. Cela concerne ainsi :
La prévention des ruptures en linéaires ;
La personnalisation des coupons ;
L’optimisation en commerce de proximité ;
Les prévisions des ventes e-commerce pour mieux préparer les commandes ;
L’analyse automatisée de l’assortiment.
Intelligence Artificielle : scruter les ventes en ligne et hors ligne
L’Intelligence Artificielle est également mise à profit pour prédire les produits à fort potentiel. En effet, il est possible de mettre au point un algorithme capable de scruter les ventes en ligne et hors ligne. Ce dernier serait capable de détecter des signaux sur certains produits dont la vente est plus « discrète ». Le but est alors d’améliorer le marketing de ces « best-sellers qui ne se voient pas » en relayant l’information aux magasins concernés.
Future Score : un outil pour identifier les futurs best-sellers
Future Score est une plateforme SAAS immédiatement accessible. Baptisée la « Tinder » des produits, cette dernière analyse le comportement des potentiels clients afin de repérer les futurs best-sellers. Le Machine Learning analyse les erreurs et se combine à l’expertise des acheteurs. Par ailleurs, Eram travaille en collaboration avec Datakalab pour déterminer, en monitorant l’eye tracking sur des clients volontaires. Ainsi, les produits qui génèrent l’émotion et méritent un merchandising différent.
Optimiser les stocks et générer moins d’invendus
Un autre objectif de l’Intelligence Artificielle dans le commerce est de limiter le gaspillage. Pour cela, il est possible d’optimiser les stocks et se retrouver ainsi devant moins d’invendus. À titre d’exemple, Auchan est parvenu à réduire de 10 tonnes la nourriture gaspillée grâce à un outil d’optimisation basé sur l’Intelligence Artificielle.
Le pouvoir prédictif des réseaux sociaux
La start-up Heuritech, quant à elle, est spécialisée en reconnaissance d’images. Elle a alors mis sur pied une solution pour scruter les tendances émergentes sur les réseaux sociaux afin d’anticiper la demande. « 75% des achats sont influencés par les réseaux sociaux », explique Tony Pinville, CEO. Selon lui, si on suit les bonnes personnes sur Instagram, on anticipe de six à neuf mois les ventes futures. Résultat : des stocks et des erreurs minimes.
L’IA, un simple outil au service d’une profonde mutation
Toutefois, il faut garder en tête que l’intelligence artificielle sert avant tout à améliorer des choses qui existent déjà. Le Machine Learning, bien qu’il doive être au cœur de l’agenda des distributeurs, n’est pas une fin en soi. C’est en tout cas ce qu’explique François Loviton, vice-président chez Google France. En résumé, il faudrait maintenir un équilibre entre automatisation, rapidité et praticité.
Jean-François Gomez, Microsoft France, « l’intelligence artificielle doit servir à augmenter l’ingéniosité, à former les collaborateurs, qui doivent redevenir des commerçants, et non des opérateurs en surface de vente ».
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