Intelligence artificielle

Les acteurs de la distribution et de l’e-commerce sont confrontés à de multiples problématiques que le recours à de l’intelligence artificielle (IA) pourrait résoudre. Les projets dans ce domaine fleurissent. Même si la majorité d’entre eux sont encore au stade de pilote, certaines applications ont dépassé cette étape pour une exploitation opérationnelle à plus ou moins grande échelle.

La distribution & l’e-commerce, moteurs des applications intégrant de l’IA

Les décideurs de la distribution et de l’e-commerce interrogés par MARKESS entre février et avril 2017 placent l’intelligence artificielle dans le top 5 de leurs besoins d’ici 2020 pour soutenir leurs stratégies clients digitales en France. Ils sont 40% à émettre des besoins dans ce domaine, voire plus pour ceux ciblant des clients particuliers (B2C) (60%) et/ou travaillant dans de grands groupes (50%).

La distribution et l’e-commerce sont en tête des projets d’IA en France, seuls les décideurs travaillant chez des opérateurs de services (énergie, télécoms, transport…) et dans le secteur public mentionnent une dynamique de projets quasi-équivalente en 2017.

Les grands acteurs de l’e-commerce, comme Amazon ou eBay, n’ont pas attendu pour investir en R&D et monter en compétences leurs équipes sur ce sujet.

En 2016, eBay a acquis plusieurs sociétés (Corrigon dans la recherche visuelle, Expertmaker dans l’IA, SalesPredict dans l’analyse prédictive). En tissant un véritable écosystème d’entreprises partenaires, Amazon change la donne avec Echo et Alexa, l’assistant personnel vocal doté d’IA et connecté à un nombre croissant de produits et d’objets du quotidien. Avec Marketplace et Messenger (qui intègrent également de l’IA), Facebook pose lui aussi les bases de nouvelles plates-formes d’e-commerce.

Quelques-unes des données clés associées à cette analyse sont aussi détaillées dans notre programme de recherche continue : Stratégies clients digitales

©MARKESS - Top 5 des besoins les plus critiques de la distribution et de l'e-commerce - France, 2017 - 2020

Les domaines d’applications privilégiés autour de l’intelligence artificielle

Divers axes sont investigués autour de l’IA par la distribution et l’e-commerce. Ceux qui reviennent le plus souvent aujourd’hui ont notamment pour vocation de :

  • Améliorer l’expérience client en automatisant le parcours ou en aidant à la personnalisation en temps réel des échanges. Sephora a proposé BeautyBot, un chatbot intégrant de l’intelligence artificielle, pour recommander à ses clients une sélection personnalisée de cadeaux à offrir lors des fêtes de Noël de 2016.
  • Augmenter le taux de conversion des sites de e-commerce. Voyage Privé teste le recours à des algorithmes d’IA pour classifier des images et mieux reconnaître des éléments spécifiques dedans. En améliorant ainsi son moteur de recommandations, la société pense pouvoir générer des ventes additionnelles.
  • Optimiser les stocks, la supply chain et les processus de production : Mr Bricolage à mis en place ProOrder, un logiciel de machine learning afin d’optimiser le système de commandes de ses magasins. La start-up Deliveroo a déployé Frank afin de fluidifier le retrait des commandes de ses clients par ses coursiers et ainsi réduire les délais de livraison des plats.
  • Analyser les comportements de clients (placement en linéaires, parcours en magasins) ou détecter ceux inhabituels via l’analyse d’images vidéos (fraude, vol, sécurité…). Total a lancé un pilote intégrant la reconnaissance d’images pour identifier des comportements inhabituels dans ses stations services.

Dans ces secteurs, l’intelligence artificielle a potentiellement de nombreux domaines d’application : tests de combinaisons pour trouver celle la plus appropriée (cf. personnalisation), recommandations de produits, analyse comportementale (mise en place de différents scénarios), optimisation de stocks, de linéaires, de parcours client…, tarification dynamique, segmentation et ciblage…

Ces différents usages font cependant face à des enjeux qui pourraient freiner leur essor. Ces projets devront en effet tenir compte de l’évolution du contexte légal (cf. RGPD), des attentes en matière de transparence et d’ouverture du code des algorithmes, du niveau de libre arbitre laissé aux clients dans leurs choix et des modifications possibles de leurs approches en conséquence, des compétences techniques (spécialistes de l’IA, en algorithmie…) et des ressources financières à mobiliser pour mener à bien de tels projets…

C’est aussi sans compter sur les appels de grands dirigeants comme Elon Musk (CEO de Tesla et de SpaceX) sur les risques de l’intelligence artificielle et la nécessité de réguler les usages associés.

Paris Retail Week 2017

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Quelques-unes des données clés associées à cette analyse sont aussi détaillées dans notre programme :

Stratégies clients digitales

Info : les données et visuels présentés dans cet extrait d’étude sont issus du programme CMO de MARKESS dédié aux stratégies clients digitales. Accessible depuis notre Portail client, ce programme d’information délivre en continu des données sur : les usages et les besoins en solutions des décideurs métiers et informatiques ; les approches par secteur et/ou taille d’entreprise ; les grandes tendances, opportunités et menaces ; l’environnement concurrentiel ; le poids du marché et son évolution à 2 ans.

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