IA Générative et Retail : transformer la donnée en levier stratégique
Lors du Salon Tech for Retail 2024, nous avons animé avec Snowflake une conférence sur le rôle de l’intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement de l’IA générative, dans la transformation des processus des acteurs du retail. Cette discussion a permis de mettre en lumière des cas d’usage concrets, des méthodes éprouvées et des perspectives stratégiques pour exploiter la donnée comme levier de performance.
La conférence complète
Une alliance pour structurer et valoriser la donnée
Dans un environnement avec lequel la donnée se multiplie, la structuration de cette dernière est une étape essentielle pour en tirer le meilleur parti. C’est sur cette base que repose le partenariat entre JEMS, expert en gestion du cycle de vie des données, et Snowflake, spécialiste des plateformes cloud. Ensemble, ces deux acteurs conçoivent des solutions robustes et évolutives, adaptées aux besoins des entreprises.
La mise en place d’une infrastructure solide permet non seulement d’organiser la donnée, mais aussi de garantir qu’elle est accessible et exploitable à grande échelle. Ce cadre est indispensable pour intégrer efficacement des technologies comme l’IA générative, qui nécessitent des volumes importants de données bien structurées pour déployer leur plein potentiel.
Comme le souligne Patrick Chable : « Une base solide et bien structurée est essentielle pour tirer le meilleur parti de l’IA. C’est pourquoi notre collaboration avec Snowflake est au cœur de projets d’envergure. Nous construisons ensemble des solutions robustes qui permettent d’intégrer l’IA de manière industrialisée. »
Démystifier l’IA générative : au-delà du buzz, des cas concrets
L’IA générative, bien que souvent associée à des cas d’usage anecdotiques, offre de réelles opportunités stratégiques lorsqu’elle est utilisée de manière réfléchie. Toutefois, son intégration nécessite de suivre une méthodologie rigoureuse et structurée. Cela implique de poser des questions clés avant de se lancer :
- Quels sont les processus où l’IA générative peut apporter une réelle valeur ajoutée ?
- Comment transformer un proof of concept (POC) en une solution industrialisée ?
- Quelles garanties de gouvernance sont nécessaires pour sécuriser les données sensibles ?
Passer de l’expérimentation à l’industrialisation est une étape décisive pour maximiser les bénéfices de l’IA générative. Les entreprises doivent tester les solutions dans un environnement restreint avant de les déployer à grande échelle, tout en assurant une gestion rigoureuse des données.
« Une fois la technologie testée et validée dans un environnement limité, l’objectif est de l’industrialiser » précise Patrick Chable. « Il s’agit de construire des systèmes capables de traiter des volumes de données importants tout en apportant des insights actionnables. »
L’IA au service du retail : cas d’usage et perspectives
1. La recherche documentaire augmentée
Dans de nombreuses entreprises, les bases documentaires volumineuses restent sous-exploitées. L’IA générative permet d’interroger ces bases en langage naturel et d’obtenir des réponses précises. Cette capacité transforme des ensembles complexes de données textuelles en outils accessibles, facilitant ainsi le travail des collaborateurs. En centralisant l’information et en automatisant la recherche, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur productivité, mais aussi valoriser des ressources sous-utilisées.
« Imaginez pouvoir interroger une base documentaire en langage naturel et obtenir des réponses précises » illustre Guillaume Blanchard. « Cela évite aux collaborateurs de perdre du temps à parcourir des tableaux ou des rapports et améliore leur productivité. » En combinant la puissance de l’IA avec la plateforme Snowflake, il devient possible de transformer des bases documentaires volumineuses en ressources accessibles et intuitives.
2. La gestion des fiches produits et des stocks
Dans le retail, l’IA générative peut également être utilisée pour centraliser les informations sur les fiches produits, simplifiant ainsi la tâche des équipes. Elle permet de répondre en temps réel aux questions des collaborateurs ou des clients concernant les disponibilités, les caractéristiques des produits ou les tendances d’achat.
En automatisant ces processus, les enseignes gagnent non seulement en efficacité, mais aussi en qualité de service. Cette capacité à répondre rapidement aux besoins des clients est devenue un avantage concurrentiel majeur dans un secteur avec lequel l’agilité est essentielle.
3. La surveillance des chaînes logistiques
Un autre cas d’usage majeur réside dans l’analyse des chaînes logistiques. L’IA générative peut identifier des anomalies, anticiper des ruptures de stock et analyser des documents pour détecter des risques, comme des non-conformités dans les conditions de travail des fournisseurs. Ces capacités renforcent la transparence et la résilience des réseaux logistiques. Patrick Chable donne l’exemple d’une marque de luxe ayant des milliers de fournisseurs : « L’IA a permis de relier des informations disséminées, d’anticiper des risques et de maintenir une chaîne logistique irréprochable. »
Les clés du succès : une approche collaborative et structurée
Pour tirer pleinement parti de l’IA générative, les entreprises doivent adopter une approche collaborative et rigoureuse. Cela implique :
- Acculturation : Sensibiliser les équipes aux possibilités offertes par l’IA et identifier les cas d’usage prioritaires.
- Prototypage : Tester des solutions dans un cadre restreint pour en mesurer l’impact et la faisabilité.
- Industrialisation : Déployer les solutions validées à grande échelle, en s’appuyant sur des plateformes robustes et flexibles.
Par ailleurs, une gouvernance stricte des données est essentielle pour garantir leur sécurité et éviter tout risque de fuite ou d’utilisation abusive. Les plateformes cloud comme Snowflake jouent ici un rôle clé, en centralisant les données dans des environnements sécurisés tout en permettant leur exploitation par des modèles d’IA.
Une vision d’avenir : L’IA comme moteur d’innovation dans le retail
Au-delà des bénéfices immédiats qu’elle offre aujourd’hui, l’IA générative représente un véritable moteur d’innovation à long terme pour le secteur du retail. Grâce à ses capacités d’analyse sémantique, de synthèse ou encore d’anticipation des comportements clients, elle permet non seulement d’optimiser les processus existants, mais aussi de repenser fondamentalement la manière dont les enseignes interagissent avec leurs données, leurs collaborateurs et leurs clients.
Comme le dit Patrick Chable : « Nous n’en sommes qu’au début de cette révolution. L’IA générative n’est pas une baguette magique, mais bien un outil stratégique qui, bien utilisé, peut transformer les métiers du retail. »
L’avenir de l’IA dans le retail ne s’arrête pas à l’automatisation des tâches ou à l’amélioration de la productivité. Elle ouvre la voie à de nouvelles expériences client, plus personnalisées, plus intuitives, et parfaitement alignées avec les attentes d’une génération de consommateurs en quête d’instantanéité et de transparence. Imaginez des magasins équipés d’assistants virtuels capables de guider les clients en temps réel, ou encore des chaînes logistiques entièrement autonomes où chaque rupture de stock ou retard est anticipé grâce à des modèles prédictifs robustes.
Cependant, pour tirer pleinement parti de ces innovations, les entreprises devront continuer à investir dans une gouvernance data solide et des plateformes flexibles, capables de suivre l’évolution rapide des technologies IA. La collaboration entre JEMS et Snowflake en est un exemple concret : en alliant expertise en gestion de la donnée et puissance des infrastructures cloud, nous sommes capables d’accompagner nos clients dans cette transformation majeure.
Et vous, jusqu’où l’IA peut-elle transformer vos processus ? Que vous soyez au début de votre réflexion ou déjà dans une démarche avancée, les possibilités offertes par ces technologies n’attendent qu’à être explorées. Venez découvrir comment nos experts peuvent vous accompagner pour relever vos défis et façonner ensemble le futur du retail.
