L’art de structurer sa pratique d’IA dans le commerce de détail et des biens de consommation 11 minutes

L’intelligence artificielle dans le commerce de détail : une nécessité

Le commerce de détail ne se contente pas d’évoluer ; il se transforme, propulsé par la puissance incontestée de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données. Les chiffres ordinaires ne suffisent pas à décrire cette révolution déjà en cours. Le marché mondial de l’IA dans la vente au détail, évalué à $7,14 milliards en 2023, ne connaîtra pas de limites modestes. Selon le Fortune Business Insight, il décollera vers une somme colossale de $55,53 milliards d’ici 2030.

Et ce n’est pas de tout hasard. L’intelligence artificielle est maintenant reconnue par les dirigeants d’entreprises comme une nécessité pour rester compétitif dans l’arène du commerce de détail confrontée à des défis particulièrement exigeants.

Dans cet article nous aborderons l’importance d’adopter une approche holistique, comprenant une gestion proactive du changement, une stratégie d’adaptation des rôles à combler pour un projet d’IA et une gouvernance bien définie pour en garantir le succès.

L’intelligence artificielle est le pilier stratégique pour le commerce de détail

L’intégration de l’IA constitue la pierre angulaire pour maximiser l’efficacité opérationnelle de votre entreprise.

La prédiction de la demande est le point de départ. Des solutions d’IA sont essentielles pour l’optimisation globale de l’entreprise.

En anticipant de manière précise les tendances de la demande, les avantages se manifestent de plusieurs manières :

  • Mieux planifier les horaires pour une meilleure répartition de la main-d’oeuvre.
  • Garder le niveau de stock optimal, ce qui permet d’éviter les pertes ou la surproduction.
  • Optimiser les stratégies de tarification.

Et bien d’autres bénéfices accessibles aux entreprises capable de prédire la demande que nous avons détaillés dans notre précédent article : L’intelligence artificielle dans le commerce de détail : la liste ultime des cas d’utilisation.

Au-delà des données : L’élément essentiel souvent négligé

Dans le domaine des projets d’intelligence artificielle, les entreprises accordent une attention particulière aux aspects techniques essentiels tels que les données, les algorithmes et la modélisation. Ces éléments sont évidemment incontournables pour la réussite de ces initiatives.

Par contre, nous abordons maintenant un élément tout aussi essentiel qui est souvent négligé : la structure organisationnelle et la gouvernance. La réussite de votre initiative d’IA n’est pas simplement basée sur des lignes de code, mais aussi sur la fondation solide de votre organisation.

Selon une étude de KPMG, c’est plus du tier (36 %) des organisations canadiennes qui n’ont pas encore constaté de bénéfices issus de leurs initiatives de transformation numérique, ce qui indique la nécessité de réévaluer leurs stratégies afin de tirer pleinement parti de leurs capacités technologiques après la mise en œuvre. Le défi réside dans la difficulté commune rencontrée par les organisations pour optimiser les technologies numériques, telles que l’adoption du cloud ou du multi-cloud, après leur déploiement initial.


Pour assurer la réussite, il est essentiel d’embrasser une approche globale qui intègre une gestion proactive du changement, une stratégie pour adapter les rôles nécessaires à un projet d’IA, et une gouvernance clairement définie.

Cette perspective élargie implique également la promotion d’une culture d’innovation au sein de l’organisation, favorisant une mentalité propice à des efforts pour implanter de nouvelles technologies.

Les 3 défis majeurs des entreprises du commerce de détail

Les défis sont énormes, mais les entreprises y voient des opportunités d’innover et de grandir. Dans un secteur confronté à une pénurie de main-d’œuvre, avec près de 29 000 postes à pourvoir dans le commerce de détail au Québec, une concurrence accentuée par la multiplication des transactions en ligne, et des marges souvent étroites, l’IA se profile comme le catalyseur essentiel pour surmonter ces obstacles.

Réaliser la gouvernance et la structure

La réussite d’un projet d’IA dans le commerce de détail et les biens de consommation repose sur la mise en place de solides mécanismes de gouvernance et la définition d’une structure organisationnelle adéquate. Cette étape est essentielle pour garantir la conformité, la transparence et l’efficacité du projet.

La structure technique du projet d’intelligence artificielle

La place de la structure organisationnelle et de la gouvernance autour d’un projet d’intelligence artificielle

Gestion du changement

Imaginez ceci : vous avez élaboré la solution d’IA la plus révolutionnaire, avez investi du temps, des ressources et de l’argent pour la développer. Mais si personne au sein de votre organisation ne l’adopte, tout ce travail est en grande partie vain.

L’implémentation d’un projet d’intelligence artificielle dans une entreprise de commerce de détail représente une évolution significative de la manière dont l’entreprise opère. Pour que cette transition se déroule en douceur et que les avantages de l’IA soient pleinement exploités, une gestion du changement en amont efficace est essentielle. Voici les principaux éléments à considérer dans le cadre de cette gestion du changement :

  1. Alignement sur la stratégie d’entreprise : L’IA doit être alignée sur la stratégie globale de l’entreprise. Cela garantit que le changement apporté par l’IA est cohérent avec les objectifs commerciaux à long terme et qu’il contribue à la croissance et à la compétitivité.
  2. Développement de champions du changement : Identifiez des « champions du changement » parmi les employés qui sont enthousiastes à l’idée de l’IA et qui peuvent servir de modèles pour les autres. Ces champions peuvent aider à promouvoir l’adoption de l’IA au sein de l’entreprise et à encourager leurs collègues à surmonter toute réticence.
  3. Communication proactive : La communication est le pilier de la gestion du changement. Il est essentiel d’informer en amont les employés, les équipes de direction et les parties prenantes des raisons de l’introduction de l’IA, de ses avantages et de la manière dont elle va affecter leur travail. Une communication régulière tout au long du projet est également cruciale pour maintenir l’engagement et pour répondre aux questions et préoccupations.
  4. Implication des employés : Les employés doivent être inclus dans le processus de décision et de conception du projet. Leurs contributions et leurs commentaires doivent être pris en compte pour personnaliser l’IA en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise. L’implication des employés renforce leur sentiment d’appartenance et d’investissement dans le projet. D’ailleurs, ce sont souvent eux les utilisateurs finaux et les mieux informés sur les opérations dans leur magasin.
  5. Formation et montée en compétence : Les employés, des gérants de magasins aux responsables des ventes, doivent être formés pour utiliser efficacement les nouvelles technologies d’IA. Cette formation doit être adaptée au niveau de compétence de chaque utilisateur et doit souligner comment l’IA peut améliorer leur travail quotidien.
  6. Évaluation continue et adaptation : La gestion du changement ne se limite pas à la phase initiale de mise en œuvre. Il est essentiel de surveiller régulièrement l’impact de l’IA sur l’entreprise et d’ajuster la gestion du changement en conséquence. Cela permet de répondre aux besoins émergents et d’optimiser l’utilisation de l’IA au fil du temps.

En résumé, la gestion du changement dans un projet d’IA pour le commerce de détail est complexe mais cruciale. Cela permet une transition fluide vers l’IA, augmente son adoption et assure la pleine réalisation de ses avantages. Une gestion du changement efficace est clé pour en assurer la réussite.

Adaptation des rôles

La construction, le déploiement et la maintenance d’une solution d’intelligence artificielle ne sont pas des tâches simples. Cela nécessite une équipe performante avec des talents et des compétences complémentaires. La composition optimale d’une équipe de projet d’IA peut varier en fonction du type de projet et de l’organisation. Cependant, d’après notre expérience, il existe neuf rôles essentiels pour créer et livrer un projet d’IA.

Une personne peut combler plus d’un rôle, par exemple nos équipes de projets sont typiquement composées de 5 personnes qui se répartissent les différents rôles à combler. Ces responsabilités émanent de trois domaines distincts et complémentaires : la science des données, le développement logiciel et les affaires. L’attribution de ces rôles dès le début du projet augmente les chances de réussite.

Guide de gouvernance

La gouvernance est le cadre de décision et de contrôle qui guide l’ensemble du projet d’IA. Elle doit être clairement définie dès le début. Voici quelques points à considérer :

  1. Constitution d’une équipe de gouvernance : La première étape consiste à former une équipe de gouvernance composée de spécialistes en IA, de gestionnaires de l’entreprise de commerce de détail et, le cas échéant, de toute autre partie prenante clé. Cette équipe devrait inclure des experts techniques en IA, des décideurs commerciaux, des spécialistes des données et des gestionnaires de projets, afin de garantir une vision holistique.
  2. Élaboration d’un plan directeur : Le projet d’IA se doit d’être aligné sur la stratégie globale de l’entreprise de commerce de détail. Cela nécessite un plan directeur définissant les objectifs, les livrables attendus, les délais, les ressources nécessaires et les indicateurs de succès. Ce plan doit être constamment actualisé pour s’adapter aux changements et aux besoins émergents.
  3. Gestion des données : La gouvernance de l’IA repose sur la qualité des données. L’entreprise doit s’assurer que les données nécessaires pour l’entraînement des modèles d’IA sont disponibles, pertinentes et conformes aux normes de sécurité et de confidentialité. Des politiques de gestion des données doivent être établies pour garantir leur intégrité et leur accessibilité.
  4. Responsabilités et rôles clairs : Il est crucial de définir les responsabilités et les rôles au sein de l’équipe de gouvernance. Il s’agit de déterminer qui est responsable de la prise de décision, de la supervision technique, de la communication avec les parties prenantes, etc. Une clarté de ces aspects permet d’éviter de la confusion dans les prises de décisions.
  5. Gestion des risques et de la sécurité : La gouvernance doit inclure la gestion proactive des risques, notamment en identifiant les menaces potentielles pour la sécurité des données, les défaillances des modèles d’IA et les perturbations opérationnelles. Des plans d’atténuation des risques doivent être élaborés.
  6. Atténuation des risques : Un processus continu de surveillance et d’évaluation des risques doit être mis en place, avec des mécanismes de rétroaction pour ajuster les stratégies en conséquence. Des audits réguliers des modèles d’IA, des évaluations de la conformité aux normes de sécurité et des simulations de scénarios peuvent aider à anticiper et à prévenir les problèmes potentiels. De plus, une culture d’apprentissage et d’amélioration continue doit être encouragée pour renforcer la résilience face aux risques émergents.
  7. Transparence et pratiques responsables de l’IA: Au cœur de toute gouvernance efficace de l’IA réside l’engagement envers la transparence et des pratiques responsables. Il est essentiel d’établir des mécanismes transparents expliquant comment les décisions sont prises par les systèmes d’IA, en particulier dans le contexte du commerce de détail. Les utilisateurs finaux et les parties prenantes doivent avoir une compréhension claire des critères et des processus qui guident les recommandations et les actions générées par les modèles d’IA.

    En plus de la transparence, l’adoption de pratiques responsables est cruciale pour éviter tout impact négatif sur la société et les individus. Cela inclut la prise en compte des biais potentiels dans les données d’entraînement, la protection de la vie privée des consommateurs, et la mise en œuvre de mécanismes d’éthique et de conformité tout au long du cycle de vie des projets d’IA. Les entreprises de commerce de détail doivent s’efforcer d’intégrer ces principes dans leur gouvernance de l’IA, démontrant ainsi leur engagement envers une utilisation responsable et éthique de cette technologie innovante.

En résumé, l’alignement de toute l’organisation sur les objectifs et les avantages de la solution d’IA en cours d’implémentation est essentiel pour pouvoir ressortir les bénéfices de la solution d’intelligence artificielle. Cette approche garantit que l’IA est correctement adoptée et exploitée, renforçant ainsi la capacité de l’entreprise à prospérer dans un environnement en constante évolution.