Comme beaucoup d'autres secteurs, le commerce de gros et de détail continue de connaître une transformation numérique grâce aux avancées technologiques.
L'intelligence artificielle (IA) a été à l'avant-garde de ce changement, aidant les entreprises à rationaliser et à optimiser différents processus.
Pour étayer l'impact de l'IA, les prévisions indiquent que sa valeur dans le secteur du commerce de détail s'élevait à 5,5 milliards de dollars en 2022. Selon les estimations, la taille du marché atteindra 55,55 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel de 34,1 % entre 2022 et 2030[1].
Dans cet article, nous examinons l'impact de l'IA sur le marché du commerce de gros et de détail, puis nous explorerons les avantages offerts par l’IA et les différents cas d'utilisation.
Le secteur de la vente au détail est aujourd'hui dynamique. Il est régi par les attentes accrues des clients et les fluctuations de la demande. Les détaillants continuent de s'appuyer sur des technologies telles que l'analyse prédictive pour offrir aux consommateurs une expérience sans faille. Voici comment l'IA va contribuer au commerce de détail.
L'IA permet aux détaillants de personnaliser leurs offres de produits et de services en fonction des préférences des consommateurs. L'analyse de l'historique et le suivi du comportement en temps réel sur différents canaux (applications, navigation, appareils) constituent une excellente source de données. Ces informations peuvent être traitées par des algorithmes tels que le filtrage basé sur le contenu, les systèmes de recommandation hybrides, l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement pour fournir des informations sur les habitudes d'achat spécifiques des clients.
Ces informations ouvrent de nombreuses perspectives aux détaillants, en les aidant à mieux comprendre leurs clients. Le ciblage pourrait être modélisé en fonction des prix, des marques et d'autres éléments fondamentaux tirés des données.
Les détaillants peuvent tirer de nombreux avantages du ciblage des consommateurs :
Préférences des clients : Le ciblage des préférences des clients s'est avéré être un moteur de croissance pour les entreprises. La personnalisation du panier d'achat a influencé positivement 92 % des acheteurs en ligne. À l'inverse, 74 % des visiteurs de sites web sont mécontents des sites web qui ne sont pas personnalisés[2].
Amélioration de la valeur à vie des clients : La probabilité qu'un client devienne un acheteur régulier augmente de 56 % après une expérience personnalisée[3].
Augmentation des ventes et du chiffre d'affaires : Les marques de vente au détail qui proposent des expériences personnalisées enregistrent une croissance plus rapide, 40 % plus rapide que les autres[4].
La prévision de la demande et la gestion des stocks sont essentielles pour éviter les ruptures de stock et les surstocks. Des données telles que le nombre total de clients par article, le classement des avis, les regards et les visiteurs uniques peuvent être analysées afin d'identifier des modèles[5]. L'analyse des séries chronologiques et des algorithmes tels que Random Forests (RT), les réseaux bayésiens et les réseaux neuronaux permettent d'analyser ces données à des fins de prévision de la demande[6].
Grâce à l'IA, les détaillants peuvent suivre les niveaux de stock en temps réel, ce qui permet de gérer avec précision le réapprovisionnement et les promotions. Par exemple, Coca-Cola utilise un outil alimenté par l'IA pour déterminer le nombre de produits dans les glacières des points de vente. En combinant ces informations avec les prévisions de la demande, l'entreprise peut planifier correctement ses stocks et ses approvisionnements.
Voici quelques avantages que les détaillants tirent de la prévision de la demande et de la gestion des stocks.
L'optimisation des prix à l'aide d'outils basés sur l'IA produit des résultats positifs pour les détaillants, en particulier dans des conditions de marché volatiles. Il est possible d'élaborer des stratégies de tarification à partir de facteurs tels que les niveaux de stocks, les prix pratiqués par les concurrents, la saisonnalité, la demande et les niveaux de profit souhaités. La gestion instantanée des prix dépend des données en temps réel, ce qui permet à l'entreprise de rester compétitive tout en préservant ses revenus.
Les algorithmes de machine learning les plus couramment utilisés sont les régressions linéaires et logistiques, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les réseaux neuronaux. Différents systèmes d'IA permettent différentes stratégies, telles que la tarification basée sur la demande, sur la concurrence, sur le seuil de rentabilité et sur les coûts. Les détaillants tirent les avantages suivants des stratégies de tarification basées sur l'IA.
Il existe des systèmes d'IA conçus pour identifier les activités frauduleuses. Ces systèmes analysent de grandes quantités de données pour identifier les anomalies, telles que les pertes de stock ou les paiements frauduleux. En outre, les systèmes de surveillance qui intègrent la vision par ordinateur peuvent signaler les activités suspectes et identifier les voleurs à l'étalage.
La prévention des vols et des fraudes renforce la sécurité et permet de minimiser les pertes financières. Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de l'IA pour détecter et prévenir la fraude :
Parmi les techniques d'IA et de machine learning utiles à l'optimisation de la supply chain figurent les réseaux neuronaux à convolution ( RNC), les réseaux neuronaux récurrents ( RNR), l'apprentissage par représentation et les méthodes d'ensemble[8}. L'IA de la chaîne d'approvisionnement peut analyser les données et fournir des informations qui aident les détaillants à améliorer l'efficacité de l'approvisionnement. Des chaînes d'approvisionnement plus intelligentes grâce à l'IA peuvent contribuer à réduire les erreurs de 20 à 50 % et à augmenter l'efficacité des stocks de 65 %[9].
Les détaillants peuvent mettre en œuvre des systèmes agiles et adaptatifs pour répondre aux différents besoins des clients. Ces systèmes peuvent être centrés sur l'inventaire, la logistique de transport et même la gestion des entrepôts.
Des entreprises comme Amazon, Rolls Royce et UPS ont utilisé l'IA pour rationaliser et améliorer les activités de la chaîne d'approvisionnement[10]. Grâce à l'optimisation des itinéraires, Tesco, un détaillant multinational, a économisé 11,2 millions de kilomètres et 5 % de frais de carburant en intégrant l'IA dans son système de gestion des transports[11].
Voici quelques-uns des avantages de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement :
L'extraction manuelle de modèles et de tendances à partir de sources de données est fastidieuse et prend beaucoup de temps. La situation est encore plus complexe lorsque les sources de données sont multiples. Cependant, les techniques de machine learning et de deep learning peuvent rapidement aider les détaillants à prendre des décisions plus intelligentes dans tous les secteurs d'activité. L'utilisation stratégique des données peut donner un avantage aux détaillants, en les aidant à gérer efficacement les clients et à optimiser les opérations.
Grâce aux informations fournies par l'IA, les commerçants peuvent prendre des décisions fondées sur des données, notamment en ce qui concerne les processus opérationnels complexes tels que la saisonnalité. Voici quelques-uns des avantages des données pilotées par l'IA :
Le marketing constitue différents processus tels que la segmentation des clients, la recommandation de produits, le ciblage et l'optimisation des publicités.
L'utilisation de l'IA pour les campagnes de marketing permet aux spécialistes du marketing d'améliorer tous ces aspects. Par exemple, les systèmes alimentés par l'IA peuvent apprendre les préférences, l'historique des achats et les comportements des clients, pour finalement établir des profils d'acheteurs. Grâce à ces systèmes, les spécialistes du marketing obtiennent des informations précieuses sur les préférences des consommateurs, ce qui leur permet de créer des campagnes efficaces et ciblées.
Parmi les algorithmes de machine learning utilisés pour construire des systèmes de marketing, on peut citer les algorithmes de clustering et de régression.
La capacité de l'IA à identifier rapidement les tendances et les modèles donne un avantage aux spécialistes du marketing. Ils peuvent s'appuyer sur des campagnes réussies en continuant d'affiner le contenu, d'analyser les sentiments et de cibler les clients. Les petites équipes marketing peuvent exploiter la puissance de l'IA pour mener des campagnes automatisées efficaces, même avec des budgets limités.
Les avantages de l'IA dans le marketing de détail sont les suivants
La combinaison de l'IA avec d'autres technologies telles que la robotique, les IoT (Internet of things) et le big data a permis au commerce de gros de faire un nouveau bond en avant en matière d'efficacité opérationnelle. La technologie permet de rationaliser les processus, d'optimiser et de réduire les coûts.
Voici quelques-uns des domaines dans lesquels l'IA contribue au secteur du commerce de gros.
La taille du marché de l'automatisation des entrepôts devrait atteindre 44 milliards de dollars d'ici 2028, avec un taux de croissance annuel moyen de 15 % entre 2023 et 2028[12]. Cette croissance s'appuiera sur des technologies telles que les robots mobiles autonomes ('Autonomous Mobile Robots' ou AMR), les solutions de stockage automatique, les solutions de chaîne d'approvisionnement alimentées par l'IA et les technologies de suivi et de traçabilité.
Les AMR utilisent la vision par ordinateur et des capteurs pour ajuster leurs itinéraires de manière intelligente, en aidant à prélever, transporter et trier les articles. Ils prennent des décisions en temps réel à l'aide d'algorithmes de planification des itinéraires et de programmation en fonction des données qu'ils reçoivent des capteurs et des caméras.
Amazon Robotics emploie 750 000 robots dotés d'IA pour optimiser la chaîne d'approvisionnement. La technologie utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique, offrant de nouvelles approches de la gestion des stocks tout en collaborant avec les humains[13].
Voici quelques-uns des avantages de l'automatisation des entrepôts
Les stocks sont l'élément vital des entreprises de commerce de gros, et la capacité à déterminer l'offre et la demande est essentielle. Les algorithmes d'apprentissage automatique et l'analyse prédictive aident les grossistes à déterminer avec précision les besoins de l'entreprise. L'évolution des tendances du marché, la saisonnalité et la demande des clients peuvent parfois fluctuer, entraînant un surstockage ou des ruptures de stock.
Les algorithmes d'IA analysent les tendances du marché, la saisonnalité, la demande des clients et d'autres dynamiques d'approvisionnement pour déterminer les niveaux de stocks optimaux. Les entreprises peuvent bénéficier de prévisions de stocks, d'un réapprovisionnement dynamique, d'analyses saisonnières et d'informations fondées sur des données, éliminant ainsi les incertitudes liées à l'activité. En outre, les grossistes peuvent obtenir des informations et des recommandations lors du réapprovisionnement, de la gestion des fournisseurs et des stratégies de tarification,
Voici quelques-uns des avantages que l'IA apporte aux entreprises de commerce de gros en termes de gestion des stocks :
La livraison des stocks est l'une des caractéristiques des entreprises de commerce de gros, et l'optimisation des itinéraires permet une bonne affectation des ressources. Il est possible de recueillir des données sur les conducteurs et les flottes à partir des capteurs des véhicules grâce aux systèmes télématiques. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles et des idées, les systèmes alimentés par l'IA peuvent aider à éviter de manière proactive les ruptures d'approvisionnement et les incidents qui pourraient affecter les livraisons.
De même, les grossistes peuvent utiliser des données telles que les conditions météorologiques, les délais de livraison et les distances pour déterminer le meilleur itinéraire. Des techniques d'apprentissage automatique telles que les algorithmes génétiques ( AG), les réseaux neuronaux et l'apprentissage par renforcement aident le système à prendre les meilleures décisions en matière d'acheminement. Des entreprises comme Ufleet proposent déjà des solutions d'optimisation des itinéraires, qui utilisent plusieurs variables pour déterminer le meilleur itinéraire[14].
L'utilisation de systèmes alimentés par l'IA pour la gestion de la flotte et des livraisons présente des avantages tels que
Les entreprises de commerce de gros sont confrontées à de nombreux risques en raison de la multiplicité des facteurs en jeu. Par exemple, une perturbation de la chaîne d'approvisionnement pourrait entraîner des pertes de revenus. Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, il est possible d'identifier des modèles, de faire des prévisions et des recommandations en utilisant des données historiques et en temps réel.
Les plateformes pilotées par l'IA se sont révélées capables d'identifier des modèles, de faire des prévisions et de proposer des recommandations. La gestion de la chaîne d'approvisionnement est essentielle pour toute entreprise de vente en gros. Cependant, il existe de nombreux points de défaillance, et les perturbations entraînent des pertes. La technologie peut aider à cartographier l'ensemble de l'écosystème d'approvisionnement, à surveiller et à signaler les risques.
Par exemple, un logiciel alimenté par l'IA et utilisant des données en temps réel peut facilement identifier et détecter les anomalies affectant les délais de livraison, le statut des fournisseurs et d'autres goulets d'étranglement potentiels.
En outre, l'analyse en temps réel des médias sociaux et des sentiments des utilisateurs peut aider les distributeurs à atténuer les risques liés aux événements géopolitiques et à la qualité des produits. Les grossistes pourraient définir leurs niveaux de risque et les surveiller de manière proactive pour atténuer les scénarios indésirables.
Les avantages de l'utilisation de l'IA pour la gestion des risques dans le secteur du commerce de gros sont les suivants
L'IA a trouvé des cas d'utilisation dans l'ensemble du profil commercial. Cela va de la prévision de la demande à l'automatisation des entrepôts. Voici quelques entreprises qui utilisent actuellement l'IA pour améliorer leurs activités.
Le concept est celui d'un "Just walk out store" où les clients n'ont pas besoin de passer par les caisses. Les clients entrent dans le magasin, choisissent leurs articles et repartent, tandis que les détails de leurs achats apparaissent sur une application liée à leur compte Amazon.
Le concept fait appel à la fusion de capteurs, une combinaison d'algorithmes d'apprentissage profond, de vision par ordinateur et de capteurs. Ceux-ci suivent les utilisateurs, détectent les objets et analysent les activités. Pour l'identification des articles, le magasin utilise le CNN, et pour l'identification affinée des produits, un réseau neuronal résiduel est employé[15].
Le détaillant international de mode a intégré l'IA dans différents segments opérationnels afin d'améliorer la productivité et l'efficacité. Elle utilise l'IA dans sa chaîne d'approvisionnement, sa gestion des stocks et sa plateforme de comportement des consommateurs. Cela permet à l'entreprise de suivre les fournisseurs, de contrôler les niveaux de stocks et les performances des fournisseurs.
Grâce à des partenariats avec des entreprises comme Jetlore, Zara tire parti du machine learning pour prédire le comportement des consommateurs afin de mieux les cibler[16].
Dans le cadre de la croissance numérique de l'entreprise, Coca-Cola a utilisé l'IA pour une variété de cas d'utilisation, y compris la conception de produits futuristes et l'alimentation des distributeurs automatiques de nouvelle génération.
L'entreprise a analysé les données de 60 distributeurs automatiques à l'aide d'un algorithme d'auto-apprentissage dans le cadre d'un essai. Les résultats de cet essai ont permis à l'entreprise de stocker le bon produit au bon endroit. Les transactions ont ainsi augmenté de 15 %[17].
L'entreprise utilise actuellement l'IA pour déterminer la performance des produits, les ventes dans des lieux spécifiques et pour différents groupes de consommateurs. En outre, l'entreprise a lancé une édition limitée d'un arôme co-créé avec l'IA. L'ensemble du programme vise à inciter les fans à imaginer une saveur futuriste (année 3000) à travers leurs émotions, leurs aspirations et bien plus encore[18].
L'utilisation de l'IA promet de remodeler le commerce de gros et de détail. De nombreuses entreprises ont déjà utilisé cette technologie pour se doter d’avantages concurrentiels. La capacité de l'IA à traiter des données visuelles, textuelles et numériques offre de multiples possibilités à ces secteurs.
Pour les grossistes, l'IA offre d'immenses possibilités dans le domaine de la prévision de la demande, de l'optimisation des itinéraires et de la gestion des stocks. L'IA peut avoir un impact positif sur la chaîne d'approvisionnement dans de nombreux domaines, afin d'améliorer l'efficacité tout en réduisant les coûts opérationnels.
La taille du marché de l'IA dans le commerce de détail devrait croître de manière exponentielle à l'avenir. Les détaillants peuvent en tirer de nombreux avantages, allant de la réduction des dépenses commerciales à l'amélioration de l'efficacité, ce qui se répercute sur le résultat net. Des applications telles que l'expérience client personnalisée aident les entreprises à adapter leurs produits aux préférences des clients, ce qui contribue à les fidéliser.
Ecrit par Baptiste Aelbrecht & Jacques Mojsilovic.
