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Vous vous souvenez de Business Objects ? Si oui, vous voyez sans doute où je veux en venir. Nous entrons dans une période où les grands modèles linguistiques (LLM), capables de développer des logiciels destinés aux entreprises, vont se généraliser de plus en plus. C'est certes une prouesse technologique impressionnante, mais cela risque aussi d'entraîner une course vers le bas.
Pourquoi ? Parce que pendant que tout le monde s'affaire à faire étalage de ses derniers tours de passe-passe en matière d'IA, on passe à côté de la véritable mine d'or : les data .
Analysons cela :
Imaginons le scénario suivant dans le secteur des biens de grande consommation : les entreprises A et B ont toutes deux accès au même modèle de langage de grande capacité (LLM) de pointe pour la prévision de la demande. L'entreprise A dispose de data de vente nettes et harmonisées sur plusieurs années, accompagnées d'informations contextuelles sur les promotions, les conditions météorologiques et le sentiment sur les réseaux sociaux. L'entreprise B, quant à elle, dispose data éparses et incohérentes data dans divers systèmes. Selon vous, quelle entreprise sera en mesure de faire des prévisions plus précises ?
En réalité, sans data correctement nettoyées, harmonisées et modélisées, les entreprises ne pourront pas tirer pleinement parti de la révolution de l'IA. Vous pouvez disposer d'une IA puissante, mais si vous lui fournissez data de mauvaise qualité, vous n'obtiendrez en retour que des informations de mauvaise qualité.
C'est pourquoi la véritable compétition ne consiste pas à savoir qui sera le plus rapide à mettre en œuvre l'IA, mais qui saura mettre de l'ordre data ses data . Il s'agit de créer une data solide, capable d'alimenter ces nouveaux outils d'IA puissants. Car au final, l'IA n'est que le moteur : data vos data qui lui fournissent le carburant nécessaire à son fonctionnement.
Dans le secteur des produits de grande consommation, cela pourrait faire toute la différence entre :
Alors que vos concurrents se ruent sur le dernier chatbot ou outil de rédaction basé sur l'IA, n'oubliez pas : la véritable valeur réside dans vos data. La question est : êtes-vous prêt à en exploiter tout le potentiel ?
Le chemin vers Data: la nouvelle frontière
Nous avons tous entendu parler du « passage au cloud ». Ce fut le mot à la mode pendant près d’une décennie. Mais aujourd’hui ? Nous nous lançons dans une aventure encore plus cruciale : le passage aux data.
Il ne s'agit pas simplement d'une nouvelle tendance technologique. C'est un changement radical dans la manière dont les entreprises fonctionnent, innovent et se font concurrence. Et si vous ne suivez pas le mouvement, vous risquez de vous retrouver à la traîne.
À quoi ressemble concrètement ce parcours ? Il s'agit de passer de data disparates et cloisonnées à un data unifié et accessible. Il s'agit de transformer data brutes data informations exploitables. Il s'agit de créer une source unique de vérité capable d'alimenter tous les processus, des décisions opérationnelles aux applications avancées d'IA.
Pour une entreprise du secteur des biens de grande consommation, cela peut impliquer d'intégrer data des points de vente data l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, aux informations relatives à la chaîne d'approvisionnement et aux retours des clients. Il s'agit de créer une vision globale de votre activité qui vous permette d'identifier les tendances, de prévoir la demande et d'innover plus rapidement que jamais en matière de produits.
La véritable valeur ajoutée : ce sont les Data, idiot
Voici le problème : l'IA n'est efficace que dans la mesure où les data sur data entraînée le sont. Vous pouvez disposer du modèle de langage de grande capacité (LLM) le plus sophistiqué au monde, mais s'il n'a pas été entraîné sur data spécifiques à votre entreprise, son utilité pour celle-ci sera, au mieux, limitée.
Le véritable avantage concurrentiel réside dans la mise en valeur de vos data propriétaires. Il s'agit de créer une data robuste capable de :
C'est là que les choses sérieuses commencent. Et croyez-moi, ce n'est pas facile.
Analysons cela :
Agrégation: dans une entreprise de biens de grande consommation classique, data être dispersées entre des systèmes ERP, des plateformes CRM, des outils de gestion de la chaîne logistique et d’innombrables feuilles de calcul Excel. Regrouper toutes ces données est une tâche titanesque, mais elle est indispensable pour obtenir une vue d’ensemble complète de votre activité.
Nettoyage et normalisation: data brutes data désorganisées. Différents systèmes peuvent utiliser des formats ou des conventions de nommage différents. Il est essentiel de nettoyer data de normaliser ces data pour pouvoir réaliser une analyse pertinente ou mettre en œuvre une application d'IA.
Accessibilité: Data valeur que si elles sont entre les mains de personnes capables de les exploiter. Cela implique de créer des interfaces et des outils permettant aux utilisateurs professionnels d'accéder data et de data analyser data avoir besoin d'un doctorat en informatique.
Qualité, sécurité et conformité: qui data précieuses data grande responsabilité. Il est impératif de garantir l'exactitude de vos data, de les protéger contre les violations et de respecter les réglementations telles que le RGPD.
Le défi : bien plus qu'une simple question de technologie
C'est là que de nombreuses entreprises butent. Elles pensent qu'il s'agit d'un simple défi technologique. Mais ce n'est pas le cas. C'est un défi organisationnel.
C'est là qu'intervient le concept de « data ». Comme l'explique Zhamak Dehghani, l'initiatrice du concept de « data : «Data est une approche sociotechnique décentralisée visant à éliminer la dichotomie entre data analytiques data les opérations métier. »[^1]
En d'autres termes, il s'agit de faire tomber les cloisonnements, de promouvoir une culture data et de donner aux experts métier les moyens de devenir à la fois data et consommateurs data .
Cela nécessite l'adhésion de l'ensemble de l'entreprise. Cela implique de renforcer les compétences de votre personnel. Et oui, cela exige des investissements technologiques considérables.
Mais comment cela se traduit-il concrètement ? Imaginez une entreprise du secteur des biens de grande consommation où :
C'est là tout le potentiel d'un data bien mis en œuvre. Mais pour y parvenir, il ne suffit pas de se contenter de nouvelles technologies. Il faut opérer un changement radical dans notre façon d'appréhender data et de nous organiser autour data.
La voie à suivre : ingénierie de plateformes et élaboration de modèles
Alors, quelle est la prochaine étape ? Au cours des prochaines années, nous devrons nous concentrer pleinement sur l'ingénierie data et la création de modèles.
Cela signifie :
Examinons chacun de ces points plus en détail :
Investir dans data : cela va bien au-delà du simple achat des dernières technologies. Il s'agit de créer une architecture évolutive et flexible, capable de s'adapter à la croissance de votre entreprise. Pour une entreprise du secteur des biens de grande consommation, cela peut se traduire par la mise en place de capteurs IoT dans votre chaîne d'approvisionnement, la mise en place data en temps réel provenant des détaillants ou la création d'un data centralisé pour l'ensemble de vos data historiques.
Mettre en place data : qui data précieuses data grande responsabilité. Vous devez disposer de politiques claires en matière data , de normes de qualité et de protocoles de sécurité. Cela est particulièrement crucial dans le secteur des biens de grande consommation, où vous traitez des data clients sensibles data des secrets commerciaux potentiellement précieux.
Création et apprentissage des modèles: c'est là que la magie opère. En entraînant des modèles d'IA sur data spécifiques à votre entreprise, vous pouvez créer des outils prédictifs qui vous offrent un véritable avantage concurrentiel. Imaginez une IA capable de prédire les tendances des produits avant même qu'elles ne se concrétisent, ou d'optimiser votre stratégie tarifaire en temps réel en fonction d'une multitude de facteurs.
Favoriser data : c'est sans doute l'aspect le plus difficile, mais aussi le plus gratifiant. Il s'agit de créer une culture dans laquelle chacun, du PDG au personnel de terrain, comprend la valeur des data sait comment les utiliser dans son travail quotidien.
C'est un défi de taille, mais l'alternative, c'est de se faire distancer dans un monde où data le nouveau pétrole et où l'IA est le moteur qui les exploite.
En résumé
La révolution de l'IA n'est pas pour demain : elle est déjà là. Ce ne sont pas ceux qui proposent les démonstrations d'IA les plus spectaculaires qui sortiront gagnants. Les véritables vainqueurs seront ceux qui sauront exploiter efficacement leurs data créer une réelle valeur ajoutée pour leur entreprise.
Dans le secteur des biens de grande consommation, cela peut faire la différence entre un lancement de produit qui tombe à plat et un autre qui conquiert le marché. Cela pourrait être la clé pour optimiser votre chaîne d'approvisionnement et faire face à la prochaine crise mondiale. Cela pourrait vous permettre de personnaliser l'expérience client d'une manière dont vos concurrents ne peuvent que rêver.
Alors, posez-vous la question : êtes-vous prêt à vous lancer dans l'aventure data? Car, que vous soyez prêt ou non, elle a déjà commencé. Les plateformes se mettent en place, les modèles sont en cours d'entraînement, et la course est lancée. Serez-vous en tête du peloton, ou devrez-vous courir pour rattraper votre retard ?
