Le commerce agentique est en train de transformer la manière dont les consommateurs découvrent et achètent des produits. Plutôt que de rechercher, de parcourir et de comparer les différentes options, les clients s'appuient de plus en plus sur l'IA pour orienter leurs décisions d'achat. L'IA devenant un nouvel échelon décisionnel, les marques doivent désormais rivaliser non seulement pour attirer l'attention des consommateurs, mais aussi pour obtenir les recommandations de l'IA.

Ce changement est ce qui est particulièrement manifeste en Chine. L'intégration poussée des plateformes de contenu, des places de marché en ligne et de la vente au détail instantanée a considérablement raccourci le parcours décisionnel du client. La découverte d'un produit jusqu'à son achat ne prend souvent que quelques minutes. Les marques capables de mettre en avant les bonnes informations dans le bon contexte bénéficient d'un avantage concurrentiel significatif.

Ce qui fait véritablement la différence, cependant, ce n'est pas le nombre d'outils d'IA qu'une entreprise déploie. Il s'agit plutôt de savoir si l'IA est intégrée à sa culture d'entreprise, à ses processus et à ses systèmes de prise de décision.

C'est là que se crée un véritable avantage concurrentiel

De nombreuses organisations ne pas confondre l'adoption généralisée de l'IA avec la transformation par l'IA. Les collaborateurs utilisent des modèles linguistiques de grande envergure pour rédiger reports, analyser data et créer des présentations, ce qui se traduit par des gains de productivité significatifs.

Mais ce n'est qu'un début.

L'IA personnelle améliore la productivité de chacun. L'IA organisationnelle transforme les capacités des entreprises en intégrant l'IA dans les processus métier, la gestion des connaissances et la prise de décision. La différence ne réside pas dans la technologie en soi, mais dans la capacité à saisir, partager et améliorer en permanence les connaissances organisationnelles et l'adoption de l'IA.

Prenons l'exemple d'une chaîne de magasins. Les responsables régionaux expérimentés acquièrent souvent une expertise précieuse en matière de merchandising, de gestion des magasins et de mise en œuvre des stratégies sur les marchés locaux. Or, ces connaissances restent souvent le fait de quelques individus. Lorsqu'ils quittent l'entreprise, une grande partie de cette expérience disparaît avec eux.

Ce même défi se pose dans de nombreuses organisations. Les collaborateurs adoptent l'IA de manière isolée, sans disposer d'une plateforme commune permettant le partage des connaissances. Les différents services utilisent des outils et des normes data disparates, ce qui rend difficile la généralisation des meilleures pratiques. La direction continue de s'appuyer sur plusieurs niveaux de reporting plutôt que sur des informations opérationnelles en temps réel.

En l'absence d'une base commune en matière d'IA et d'un cadre de gouvernance, les gains de productivité individuels se traduisent rarement par une amélioration des performances de l'organisation.

L'IA organisationnelle répond à ce défi en transformer les compétences individuelles en capacités institutionnelles, ce qui permet aux organisations d'accumuler des connaissances, de reproduire les meilleures pratiques et de renforcer la collaboration entre les différents services.

Quatre priorités pour mettre en place une IA organisationnelle et garantir son adoption au sein des entreprises

Pour réussir le déploiement de l'IA au sein d'une organisation, il ne suffit pas de mettre en œuvre de nouvelles technologies. Les entreprises doivent repenser leur data, leurs processus et leur gouvernance en fonction de leurs objectifs commerciaux.

Pour les entreprises des secteurs des biens de consommation, de la distribution et de la mode, quatre priorités se dégagent.

1. Repenser les processus : intégrer l'IA à l'infrastructure de l'entreprise

Les organisations devraient donner la priorité aux cas d'utilisation de l'IA à forte valeur ajoutée, établir des normes communes en matière de data et de gouvernance, et repenser les flux de travail dans lesquels l'IA peut faciliter – voire automatiser – la prise de décision.

Une idée fausse courante consiste à considérer les taux d'adoption de l'IA comme la preuve d'une transformation. Si l'IA reste cantonnée aux postes de travail individuels au lieu de s'intégrer aux flux de travail de l'entreprise, elle améliore l'efficacité au niveau local plutôt que les capacités de l'organisation.

2. Intégrer le data au processus décisionnel

L'intérêt de l'IA au sein des organisations et de son adoption ne se limite pas à une analyse plus rapide des données. Il réside dans permettant à data d'orienter activement les décisions stratégiques.

L'IA peut améliorer la prévision de la demande en combinant les données historiques de ventes avec des signaux externes tels que la météo, les promotions, les jours fériés et le moral des consommateurs. Des approches similaires permettent d'optimiser les stratégies de tarification, les investissements promotionnels et la segmentation de la clientèle.

De nombreuses organisations disposent déjà de plateformes d'analyse bien établies, Pourtant, les décisions cruciales continuent de reposer principalement sur l'expérience. Le modèle Data est souvent utilisé pour valider des décisions une fois qu'elles ont été prises, plutôt que pour contribuer à leur élaboration en temps réel. Cela reste l'un des principaux obstacles à la concrétisation de la valeur commerciale de l'IA.

3. Mettre en place des chaînes d'approvisionnement prédictives

À mesure que la demande des consommateurs se fragmente de plus en plus, la capacité de prévision devient tout aussi importante que l'efficacité opérationnelle.

Les entreprises devraient relier l'ensemble de leur chaîne logistique data et mettre en œuvre l'IA pour la prévision de la demande, l'optimisation des stocks, la planification du réapprovisionnement et les systèmes d'alerte précoce. L'IA peut optimiser des processus isolés, mais sans une intégration data entre les différentes fonctions de l'entreprise, elle ne peut pas améliorer les performances à l'échelle de l'entreprise.

4. Repenser les magasins physiques en mettant l'accent sur l'expérience client

Les magasins physiques restent l'un des principaux points de contact entre les marques et les consommateurs.

Les magasins équipés d'intelligence artificielle, en permanence générer des informations opérationnelles, du comportement des clients aux performances des produits, tout en dotant les collaborateurs en contact direct avec la clientèle d'assistants basés sur l'IA qui leur permettent d'accéder instantanément à des informations sur les produits, à l'état des stocks et à des recommandations personnalisées.

Les meilleurs magasins équipés d'intelligence artificielle sont ceux où les clients remarquent à peine la technologie, tout en profitant clairement de ses avantages.

L'approche de Artefact : l'IA organisationnelle commence par une conception « zéro »

La mise en place d'une IA au sein d'une organisation ne se limite pas à faire appel à un fournisseur de technologies capable de déployer des outils d'IA. Les organisations ont besoin d'un partenaire capable de stratégie commerciale de transition, capacités data, adoption de l'IA et transformation organisationnelle.

Au Artefact, nous accompagnons les organisations tout au long de leur parcours de transformation vers l'IA : de la définition d'une stratégie en matière d'IA et de l'identification de cas d'utilisation à forte valeur ajoutée à la refonte des modèles opérationnels, en passant par la mise en œuvre de solutions d'IA et la promotion de leur adoption à l'échelle de l'organisation.

Nous collaborons avec des entreprises de premier plan dans les secteurs des biens de consommation, de la distribution et de la mode afin de transformer la planification stratégique, la gestion des connaissances, les opérations de la chaîne d'approvisionnement et le marketing grâce à l'intelligence artificielle. Parmi nos missions récentes, citons :

  • Analyse décisionnelle intelligente : Mise en place de plateformes d'analyse de marché basées sur l'IA pour un groupe leader du secteur agroalimentaire, permettant d'obtenir des analyses de marché multidimensionnelles automatisées, de réduire considérablement le temps nécessaire aux analyses régionales et d'améliorer la prise de décision commerciale.
  • Gestion des connaissances d'entreprise : Développement d'un agent intelligent spécialisé dans le domaine de la santé pour une entreprise internationale du secteur de l'alimentation diététique, permettant de recenser les meilleures pratiques issues de différents marchés et de les reproduire rapidement à l'échelle de ses activités mondiales.
  • Transformation de la chaîne d'approvisionnement : Aider une grande marque grand public à repenser son cadre décisionnel en matière de chaîne d'approvisionnement, en recourant à l'IA pour améliorer la prévision de la demande, l'optimisation des stocks et la résilience globale de la chaîne d'approvisionnement.

Ces projets reposent tous sur le même principe : conception à partir de zéro.

Plutôt que de nous contenter d'intégrer l'IA aux processus existants, nous partons d'une question plus fondamentale : “ Si nous devions concevoir ce processus métier à partir de zéro aujourd’hui, en disposant de l’IA dès le premier jour, à quoi ressemblerait-il ? ”

Répondre à cette question implique de repenser les processus de travail, de redéfinir la manière dont le data circule au sein de l'organisation, de clarifier les rôles respectifs des personnes et de l'IA, et de mettre en place de nouveaux modèles de gouvernance et de performance permettant à ces deux entités de collaborer efficacement.

La technologie à elle seule transforme rarement les organisations. Un avantage concurrentiel durable résulte d'une refonte de la manière dont le travail est effectué.

Edam Zhu Il apporte plus de 20 ans d'expérience en conseil dans la vente et la mise en œuvre de solutions pour les secteurs de la consommation, de la distribution et de l'art de vivre. Il est spécialisé dans la conduite de transformations numériques et opérationnelles à grande échelle, en combinant stratégie, conception de modèles opérationnels et capacités numériques afin de créer des solutions commercialement viables. Edam possède une expertise approfondie en matière de stratégie de chaîne d'approvisionnement, de marketing omnicanal et de refonte opérationnelle, en particulier sur des marchés fragmentés et en constante évolution.