L’intelligence artificielle dans le commerce de détail : la liste ultime des cas d’utilisation 22 minutes

L’anticipation des tendances futures est la clé du succès pour les entreprises de détail, de produits alimentaires et de biens de consommation (CPG). Et qui dit prédiction, dit intelligence artificielle (IA) qui émerge comme le supercarburant de cette machine à prévoir.

Il n’existe rien de constant si ce n’est le changement

Bouddha

Les gestionnaires qui doivent faire face à la saisonnalité, aux changements soudains des niveaux de demande, aux événements, aux variations de prix des fournisseurs, aux grèves, aux bouleversements de l’économie, ne voient pas les outils de forecasting comme un luxe, mais comme une nécessité pour prendre des décisions éclairées.

Et c’est comprenable. L’impact des mauvaises décisions prises « aveuglément » ou avec des prédictions imprécises peut largement dépasser le coût d’intégration de l’IA pour obtenir des forecast précis.

Cet article explore comment les entreprises du commerce de détail, des biens de consommation et de l’alimentaire peuvent améliorer leurs prises de décision grâce à l’intelligence artificielle. Nous mettrons en lumière les bénéfices potentiels à travers des exemples concrets d’utilisation.

Des données aux bénéfices

La solution d’intelligence artificielle est le moteur du modèle permettant de sortir des insights et ultimement, de permettre de meilleures prises de décisions basées sur ces insights. Les données en sont le carburant et l’IA est basée sur les données observées de sorte que les prédictions sont extrêmement fiables et très précises.

Signaux multidimensionnels

L’évaluation simultanée de l’impact de multiples variables est une tâche extrêmement complexe, voire impossible pour les êtres humains. L’IA est capable de détecter les variables qui exercent un réel impact sur les prédictions, et de quantifier leur influence sur votre entreprise. Parmi ces variables, que nous qualifions de « signaux multidimensionnels », on retrouve les données météorologiques, de production, de transactions (POS), les promotions actuelles et à venir, les prix de vente, bref toutes les données qui peuvent avoir un impact sur la demande.

Certaines de ces variables sont désignées comme des « leviers », tels que le prix et les promotions. Ce sont des variables sur lesquelles l’entreprise a un contrôle total (contrairement à la météo, ce serait pratique par contre), et avec lesquelles il est possible de réaliser des simulations pour déterminer le prix optimal ou même mettre en place une tarification dynamique.

Forecast avec l’IA : La « colonne vertébrale » de la solution

La prévision grâce à l’intelligence artificielle prend en charge toutes les données mentionnées précédemment et les intègre automatiquement dans le modèle d’IA dans un processus automatisé. Ce modèle d’IA est capable d’identifier des motifs complexes au sein des données, permettant ainsi de discerner les véritables tendances et de générer des insights cruciaux pour la prise de décision.

Dans les secteurs du commerce de détail, de l’alimentaire et des biens de consommation, le rôle du forecasting va bien au-delà de simples prédictions. Il représente un outil essentiel pour anticiper les tendances futures, optimiser les opérations et maintenir la compétitivité.

Voici un exemple de la précision possible dans vos forecast grâce à l’IA

Dans cet exemple, la précision de l’IA nous permet de prévoir la demande future pour de vis (« screws ») d’un détaillant, et ce, à l’intérieur d’un intervalle de confiance de 90%.

Les bénéfices

À partir des insights, on a un meilleur portrait de la situation et on ainsi prendre de meilleures décisions et optimiser ses opérations. Par un simple exemple, à partir d’information comme la corrélation entre la météo d’une journée ensoleillée, la promotion en cours sur les pains à hot-dog, les données historiques de ventes, ont peut être en mesure de prévoir la bonne quantité de saucisses à hot-dogs de manière très précise. Dans ce simple cas d’usage, on réussit à :

• Optimiser la gestion de l’inventaire
• Optimiser les horaires en sachant la quantité d’items prévus être vendus

Et ainsi répondre à vos hypothèses, maximiser l’efficacité opérationnelle, leur rentabilité, tout en diminuant la charge de travail de votre équipe.

La liste complète des cas d’utilisation de l’IA dans le commerce de détail

Dans cette section, nous explorerons en détail divers cas d’utilisation concrets de la prévision avec l’intelligence artificielle, démontrant ainsi comment cette technologie novatrice peut transformer fondamentalement la manière dont les entreprises abordent la gestion de la demande, de la production, des stocks et bien plus encore.

En utilisant des exemples concrets et des études de cas inspirantes, nous découvrirons comment l’IA redéfinit les normes en matière de planification stratégique et opérationnelle.

Sans plus tarder, voici la liste de tous les cas d’usage. Utilisez cet article comme une référence en utilisant les liens ci-bas qui vous mèneront à une description de chacun des cas d’utilisation.

1.  Génération automatique de métadonnées grâce à l’IA

Pour commencer, il s’agit d’un cas d’usage d’intelligence artificielle générative qui révolutionne la gestion des métadonnées en automatisant la création d’étiquettes et de descriptions de produits. Intégrée aux systèmes existants, elle assure une cohérence conforme aux normes de l’entreprise. Grâce à l’analyse du langage naturel avancée et à l’analyse d’images, elle génère des métadonnées précises et pertinentes.

En pratique, on utilise la structure actuelle de métadonnées de l’entreprise comme exemple à donner au modèle d’IA générative. Avec les descriptions des produits futurs, le modèle génère les nouvelles métadonnées suivant la même logique.

Cela facilite la gestion des stocks et améliore l’expérience utilisateur sur les plateformes d’ecommerce. Je présente en profondeur ce cas d’usage en capsule-vidéo dans cet article. Selon moi, il apporte une valeur significative par l’économie de coûts tout en améliorant le rendu de la tâche.

2. Prévision de la demande

Un système d’IA bien conçu pour aider les gérants en magasin à commander la bonne quantité de marchandises qui seront vendues dans les prochains jours ou semaines. C’est ce que nous avons fait pour les épiceries Métro et leur demande en produits périssables.

3. Optimisation des stocks

En prévoyant avec précision la demande, les entreprises peuvent éviter les ruptures de stock (et réduire les stocks excédentaires). Cela permet d’améliorer la satisfaction des clients, de minimiser les coûts de détention et de gérer efficacement la chaîne d’approvisionnement.

• Planification des stocks en fonction de la demande : prédire avec précision la demande future afin d’optimiser les niveaux de stock en stockant la bonne quantité de produits au bon moment, réduisant ainsi le risque de ruptures de stock ou de surplus de stock.
• Réapprovisionnement dynamique : ajuster les niveaux de stock pour minimiser les ruptures de stock et éviter le surstockage.
• Planification de la demande saisonnière : adapter les plans d’approvisionnement, de production et de distribution pour assurer une disponibilité adéquate des stocks sans coûts de possession excessifs.
• Inventaire juste à temps basé sur la prévision de la demande.

4. Planification de production basée sur la demande

Les fabricants et les fournisseurs s’appuient sur les prévisions de la demande pour planifier leurs programmes de production et allouer efficacement leurs ressources.

En comprenant les tendances futures de la demande, ils peuvent ajuster les capacités de production, optimiser l’approvisionnement en matières premières et rationaliser les processus de fabrication afin de répondre aux besoins anticipés des clients.

• Production axée sur la demande : ajuster les capacités de production et aligner les processus de fabrication pour répondre à la demande anticipée des clients.
• Approvisionnement en matières premières : prévoir la demande pour ajuster les calendriers d’approvisionnement, garantir la disponibilité des matériaux en temps voulu et éviter les ruptures de stock ou les stocks excédentaires.
• Planification de la production pour les variations saisonnières : fournir des informations sur la demande attendue au cours de saisons spécifiques afin d’ajuster les programmes de production, d’allouer les ressources de manière appropriée et d’optimiser les niveaux de stocks pour répondre aux variations saisonnières de la demande.

5. Optimisation des prix

La cinquième application se présente comme un élément clé pour maximiser les revenus tout en garantissant la satisfaction des clients et la compétitivité sur le marché. L’utilisation de l’IA dans les prévisions permet d’optimiser les prix avec précision.

• Tarification dynamique : ajustement dynamique des prix en fonction des fluctuations de la demande, du comportement des concurrents ou d’autres conditions du marché afin d’optimiser la tarification en temps réel, de maximiser les revenus et de répondre plus efficacement à la dynamique du marché.
• Analyse de l’élasticité des prix : comprendre l’élasticité des prix, qui mesure la sensibilité de la demande des clients aux changements de prix, afin de déterminer les points de prix optimaux qui concilient la maximisation des revenus et le maintien de la demande des clients. Cela permet de fixer des prix qui permettent d’obtenir la valeur la plus élevée possible sans sacrifier le volume des ventes.
• Tarification personnalisée : segmenter les clients en fonction de leurs préférences, de leur comportement d’achat ou d’autres facteurs pertinents afin de générer des recommandations de tarification adaptées à chaque segment de clientèle. Les entreprises peuvent ainsi proposer des prix ou des remises personnalisés qui correspondent aux besoins individuels des clients et renforcent leur fidélité.
• Optimisation de la tarification promotionnelle : générer des informations sur les stratégies de prix promotionnels les plus efficaces afin de déterminer les bons niveaux de remise, la durée et le calendrier des promotions pour maximiser les ventes et la rentabilité.
• Analyse de la tarification concurrentielle : Comprendre les stratégies de prix des concurrents afin d’ajuster ses propres stratégies de prix pour rester compétitif tout en préservant la rentabilité.

6. Gestion de la chaîne d’approvisionnement

La prévision par l’IA permet une prévision précise de la demande, une gestion efficace des stocks, une production rationalisée et une planification logistique efficace, ce qui conduit à une chaîne d’approvisionnement plus agile et plus résiliente.

L’amélioration de la planification de la chaîne d’approvisionnement permet de réduire les ruptures de stock et les surstocks, et d’accroître l’efficacité opérationnelle globale.

• Prévision de la demande de transport : afin d’optimiser la planification logistique, d’allouer les ressources de transport appropriées et d’améliorer l’efficacité des livraisons. Des prévisions précises permettent une meilleure coordination avec les transporteurs et réduisent les coûts de transport.
• Planification de la capacité de production : pour optimiser la planification de la production, garantir une utilisation optimale des ressources et éviter les contraintes de capacité. Une prévision précise des capacités permet d’améliorer la programmation de la production et de minimiser les perturbations.
• Prévision des délais : prévoir les délais de livraison des matières premières ou des produits finis afin d’optimiser les niveaux de stocks, de planifier les calendriers de production et de gérer les attentes des clients. Une prévision précise des délais permet un meilleur réapprovisionnement des stocks et réduit les ruptures de stock ou les stocks excédentaires.
• Prévision des retards d’expédition : prévoir les retards d’expédition potentiels afin de gérer de manière proactive les perturbations potentielles, d’ajuster les plans de production ou d’inventaire et de communiquer des mises à jour en temps utile aux clients. La prévision précise des retards d’expédition améliore la satisfaction des clients et la fiabilité de la chaîne d’approvisionnement.
• Analyse de la variabilité de la demande : pour comprendre l’ampleur des fluctuations de la demande, planifier les niveaux de stock de sécurité et ajuster les stratégies d’inventaire pour atténuer l’impact des incertitudes de la demande. Une analyse précise de la variabilité de la demande permet de minimiser les coûts de stockage et les ruptures de stock.
• Optimisation des stocks : optimiser les niveaux de stocks dans ses installations de stockage en fonction de la demande de produits et de la rotation des stocks. La prévision précise des niveaux d’entreposage permet une gestion efficace des stocks, réduit les coûts d’inventaire et minimise les engagements financiers liés aux stocks.
• Prévision des performances des fournisseurs : évaluer la fiabilité des fournisseurs, identifier les goulots  d’étranglement ou les risques et optimiser la sélection des fournisseurs pour une meilleure efficacité de la chaîne d’approvisionnement.

7.  Optimisation des promotions

Les modèles d’IA peuvent évaluer l’efficacité de différents types de promotions, de calendriers et de niveaux de remise. En comprenant l’impact des promotions sur la demande, les entreprises peuvent optimiser leurs stratégies promotionnelles, allouer les ressources de manière efficace et garantir des niveaux de stock suffisants pour répondre à la demande accrue pendant les périodes de promotion.

• Façonnage de la demande : prédire l’impact potentiel de différents scénarios promotionnels sur la demande des clients. En simulant diverses stratégies promotionnelles, des remises sur les prix ou des options de regroupement de produits, les modèles d’IA peuvent aider les détaillants et les entreprises de biens de consommation à façonner la demande des clients et à optimiser les plans promotionnels. Cela permet d’améliorer la planification des stocks, l’ordonnancement de la production et l’affectation des ressources.
• Promotions spécifiques aux canaux de distribution : Les prévisions de l’IA peuvent analyser les préférences des clients, leur comportement d’achat et les données spécifiques à chaque canal afin d’optimiser les stratégies promotionnelles pour les différents canaux de vente. Il est possible de recommander des promotions ciblées adaptées aux caractéristiques uniques de chaque canal. Cela aide les détaillants et les entreprises de biens de consommation à offrir des expériences personnalisées et à stimuler les ventes par le biais des canaux les plus efficaces.
• Analyse de la concurrence : Les prévisions de l’IA peuvent analyser les données promotionnelles des concurrents, les tendances du marché et les informations sur les prix afin de fournir des informations sur les stratégies promotionnelles concurrentielles. En surveillant et en évaluant les activités promotionnelles des concurrents, les modèles d’IA peuvent aider les détaillants et les entreprises de biens de consommation à rester compétitifs, à ajuster les prix et les tactiques promotionnelles, et à conquérir efficacement des parts de marché.
• Promotions saisonnières et événementielles : Les prévisions de l’IA peuvent analyser les modèles de vente historiques, le comportement des clients et les événements externes afin d’optimiser les promotions saisonnières ou événementielles. En comprenant l’impact de saisons spécifiques, de fêtes ou d’événements culturels sur la demande des clients, les modèles d’IA peuvent recommander des stratégies promotionnelles et des calendriers optimaux. Cela permet aux détaillants et aux entreprises de biens de consommation de maximiser les opportunités de vente pendant les périodes de pointe.
• Planification de l’assortiment/analyse du panier de marché : il s’agit d’un processus stratégique dans les secteurs de la vente au détail et des biens de consommation qui consiste à déterminer la gamme et le mélange optimal de produits à offrir aux clients. L’objectif est de créer un assortiment de produits bien conçu qui correspond aux préférences des clients, maximise le potentiel de vente et améliore la satisfaction globale des clients. Découvrir les relations entre les produits fréquemment achetés ensemble, ce qui permet de créer des opportunités de vente croisée et de vente incitative. Cela permet d’optimiser le placement des produits, la planification de l’assortiment et les campagnes de marketing ciblées afin de maximiser le chiffre d’affaires.

8. Prévision des ventes

Les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées sur les objectifs de vente, l’allocation des ressources et les stratégies marketing en fonction des prévisions précises alimentées par l’intelligence artificielle.

Ultimement, on obtient une prévision précise de la demande, une meilleure planification des ventes, une meilleure gestion des stocks, etc. Et donc un avantage concurrentiel.

• Segmentation des clients : Segmentation des clients pour prévoir les ventes et les stocks, créer des campagnes de marketing et optimiser les opérations en fonction des segments les plus performants.
• Prévision de la demande par catégorie de produits : fournit des informations sur les modèles et les tendances de la demande pour différentes catégories de produits afin de générer des prévisions précises pour des catégories de produits spécifiques. Cela permet aux détaillants et aux entreprises de produits de grande consommation d’optimiser les niveaux de stocks, d’ajuster les plans de production et de planifier les stratégies de marketing en fonction de la demande anticipée pour chaque catégorie.

9. Gestion de la main-d’œuvre

L’IA permet d’optimiser la planification de la main-d’œuvre, la programmation efficace et l’affectation en fonction des compétences, ce qui conduit finalement à une amélioration de la productivité, à une réduction des coûts de main-d’œuvre et à une meilleure expérience globale des employés et des clients.

• Planification en fonction de la demande : aligner les niveaux de personnel sur la demande anticipée afin d’assurer une couverture suffisante pendant les heures de pointe et de minimiser les coûts de main-d’œuvre pendant les périodes plus creuses. Cela permet de maximiser la productivité et de réduire l’inefficacité de la main-d’œuvre. Elle permet de faire correspondre les compétences et l’expertise du personnel à des tâches spécifiques ou à des exigences professionnelles.
• Affectation du personnel : comprendre les fluctuations de la demande afin d’affecter efficacement la main-d’œuvre aux domaines qui requièrent davantage de soutien, ce qui permet d’optimiser les ressources en main-d’œuvre et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
• Planification de la main-d’œuvre saisonnière : prévoir les besoins futurs en main-d’œuvre. Cela permet d’embaucher, de former et de planifier de manière proactive les travailleurs temporaires ou saisonniers, garantissant ainsi des niveaux de personnel adéquats pendant les périodes de pointe.
• Formation et montée en compétence : en remettant des outils de prédiction qui aident à la prise de décision, Metro a été en mesure de former plus rapidement de nouveaux employés pour faire les commandes.

Par où commencer ?

Dans un environnement où les possibilités d’utilisation de l’intelligence artificielle sont vastes, il est essentiel de faire preuve de discernement dans le choix des cas d’utilisation à explorer.

Avant d’adopter une solution d’IA, il est primordial de réfléchir aux objectifs d’affaires que vous vous êtes fixés. Une solution d’IA doit répondre à vos objectifs d’affaires. 

Ensuite, je privilégie la validation de principe (PoC) qui permet de réduire la complexité et d’obtenir rapidement une valeur élevée. Une PoC est une démonstration pratique qui permet de valider la faisabilité technique et la valeur potentielle d’une solution avant de s’engager dans une solution complètement intégrée à vos systèmes.  Si vous voulez en savoir plus sur la meilleure méthode pour démarrer un projet d’IA, nous avons un bon eBook pour vous.

En conclusion

Le responsable de magasin doit jongler avec une variété de dimensions, de produits et de sources de données. Prédire la demande de chaque article et la convertir en quantité à commander pour atteindre un équilibre optimal entre l’augmentation des ventes et la réduction des pertes représente un défi extrêmement difficile.

Le traitement de cette quantité considérable de données dépasse les capacités du cerveau humain. Ce projet incarne fidèlement notre vision de l’humainIA : un outil propulsé par l’IA qui améliore la capacité des individus à prendre de meilleures décisions.

L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les entreprises du secteur de la vente au détail, de l’alimentation et des biens de consommation abordent les prévisions. Grâce à ses compétences avancées en traitement de données et en apprentissage automatique, l’IA offre la possibilité de prédire avec précision, de planifier efficacement et d’innover de manière proactive.

Ce n’est plus une simple option, mais une nécessité pour les entreprises qui aspirent à prospérer dans un environnement commercial compétitif et en constante évolution.

Section Questions/Réponses (Q/R) :

En quoi l’IA diffère-t-elle des méthodes de forecasting traditionnelles ?
L’IA diffère des méthodes de prévision traditionnelles en exploitant l’apprentissage automatique et en analysant de vastes ensembles de données pour identifier des schémas et effectuer des prédictions précises. Cela élimine les biais humains et réduit les erreurs couramment associées à l’analyse manuelle.

Quels sont les avantages du forecasting par l’IA dans l’industrie du commerce de détail ?
Certains avantages de la prévision par l’IA dans l’industrie du commerce de détail incluent une précision accrue, une meilleure efficacité, des insights en temps réel et une optimisation de la demande. Ces avantages aident les détaillants à optimiser leurs opérations, réduire les coûts et offrir des expériences client supérieures.

Quels défis les entreprises sont-elles susceptibles de rencontrer lors de la mise en œuvre de la forecasting par l’IA ?
Les entreprises peuvent rencontrer des défis liés à la qualité et à l’accessibilité des données, à l’interprétabilité des modèles, ainsi qu’à la surveillance et à l’adaptation continues. Pour surmonter ces défis, il est nécessaire de disposer d’une infrastructure adéquate, de techniques d’interprétabilité et de mises à jour régulières afin d’assurer la précision et l’efficacité des modèles de prévision par l’IA.