Le commerce de d\u00e9tail est depuis longtemps sous pression en raison de la sensibilit\u00e9 accrue des clients aux prix et de la pression g\u00e9n\u00e9rale sur les marges. Pour y rem\u00e9dier, les initiatives de num\u00e9risation doivent permettre d'optimiser les processus tels que la planification des achats et du r\u00e9approvisionnement, de stimuler les ventes suppl\u00e9mentaires gr\u00e2ce \u00e0 des recommandations de vente personnalis\u00e9es et d'organiser les prix et les assortiments de mani\u00e8re plus efficace. Le plus grand d\u00e9fi est l'immense quantit\u00e9 de donn\u00e9es sur les articles et les clients. Le Big Data ouvre certes des sc\u00e9narios d'utilisation int\u00e9ressants pour l'intelligence artificielle, comme par exemple les magasins sans caisse, mais la qualit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e des donn\u00e9es n\u00e9cessaire \u00e0 cet effet est surtout d\u00e9cisive pour les processus invisibles qui se d\u00e9roulent en arri\u00e8re-plan.<\/p>\n\n\n\n
L'une des principales difficult\u00e9s pour les d\u00e9taillants est d'harmoniser les ventes entre les diff\u00e9rents canaux de vente, tels que les magasins fixes, les places de march\u00e9 et les boutiques en ligne ou les ventes par catalogue. La quantit\u00e9 d'informations sur les produits ne cesse de cro\u00eetre, tandis que l'assortiment est soumis \u00e0 des changements constants. C'est pourquoi les d\u00e9taillants doivent saisir et faire \u00e9voluer chaque jour de grandes quantit\u00e9s de nouveaux enregistrements de produits contenant chacun jusqu'\u00e0 des centaines d'attributs. De plus, l'int\u00e9gration de donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es provenant d'images de produits et de vid\u00e9os gagne en importance en raison de l'essor du commerce \u00e9lectronique. Cette gestion des donn\u00e9es est co\u00fbteuse et sujette aux erreurs, car elle se base sur les informations produit entrantes et les nombreuses r\u00e8gles qui en d\u00e9coulent. Une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut avoir des cons\u00e9quences d\u00e9sastreuses, comme des erreurs de livraison ou des prix diff\u00e9rents pour des produits identiques. De plus, la satisfaction des clients risque de baisser, ce qui se propage rapidement \u00e0 l'\u00e9poque des m\u00e9dias sociaux.<\/p>\n\n\n\n
Les r\u00e8gles de gestion des donn\u00e9es de base peuvent toutefois poser des probl\u00e8mes aux syst\u00e8mes ERP d\u00e9j\u00e0 \u00e9tablis comme SAP for Retail. Il n'est donc pas rare que les d\u00e9taillants aient recours \u00e0 des d\u00e9veloppements internes pour \u00e9tendre leur ERP. Cela entra\u00eene des co\u00fbts de maintenance \u00e9lev\u00e9s, une baisse de la flexibilit\u00e9 des syst\u00e8mes et des fonctionnalit\u00e9s insuffisantes. Des modules compl\u00e9mentaires standardis\u00e9s, pouvant \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s sans modification dans l'ERP, peuvent y rem\u00e9dier.<\/p>\n\n\n\n
Le Machine Learning, une sous-discipline de l'intelligence artificielle, permet de cr\u00e9er et d'adapter des r\u00e8gles de contr\u00f4le de mani\u00e8re flexible et sans l'intervention du service informatique. Les algorithmes identifient alors les r\u00e8gles de plausibilit\u00e9, effectuent des corrections d'erreurs de mani\u00e8re autonome ou soumettent automatiquement des propositions de corrections \u00e0 l'utilisateur. Les informations ainsi obtenues sont r\u00e9inject\u00e9es dans le syst\u00e8me sous forme de donn\u00e9es d'entra\u00eenement, ce qui permet \u00e0 ce dernier d'apprendre peu \u00e0 peu \u00e0 effectuer lui-m\u00eame une classification correcte.<\/p>\n\n\n\n
De telles automatisations partielles au moyen de l'intelligence artificielle r\u00e9duisent les taux d'erreur et les co\u00fbts de processus et permettent finalement d'optimiser le r\u00e9approvisionnement ou la planification des actions ainsi que l'assortiment sp\u00e9cifique au magasin. Entre-temps, les d\u00e9taillants peuvent \u00e9galement recourir, en collaboration avec leurs fournisseurs, \u00e0 des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques, \u00e9v\u00e9nementielles ou g\u00e9ographiques afin d'am\u00e9liorer la planification et la disponibilit\u00e9 des produits et de poursuivre des projets \"z\u00e9ro d\u00e9chet\". La qualit\u00e9 des donn\u00e9es des articles est donc particuli\u00e8rement importante pour l'efficacit\u00e9 des processus de gestion des marchandises. Le d\u00e9veloppement continu et l'int\u00e9gration de solutions d'intelligence artificielle promettent de surmonter efficacement \u00e0 l'avenir les obstacles qui existent encore aujourd'hui et d'augmenter consid\u00e9rablement la performance des syst\u00e8mes. Une gestion sophistiqu\u00e9e des donn\u00e9es de base ouvre la voie \u00e0 des applications IA d'avenir telles que les magasins \"just walk out\", les paniers d'achat intelligents, les miroirs num\u00e9riques et autres applications intelligentes susceptibles de r\u00e9volutionner le commerce de d\u00e9tail.<\/p>\n\n\n\n
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