Image
IA-retail-pgc-IBM-chiffre

85% des décideurs en grande distribution souhaitent l'IA pour optimiser la supplychain

Par : Thibault Deschamps
21 juin 2019
Temps de lecture : 2 min
Chapo

Alors que l’automatisation via l’intelligence artificielle est un enjeu pour de nombreux secteurs, nous nous penchons cette fois sur ceux de la grande distribution et de l’industrie des biens de grande consommation. Des chiffres issus de l'étude menée par l'IBM Institute for Business Value auprès de 1900 décideurs internationaux.

En partenariat avec
Body

La première étape de toute stratégie d’intégration d’un nouvel outil est d’en définir les cas d’usage. Il est donc logique que nous commencions par étudier la manière dont les décideurs de la grande distribution et industriels produisant les produits de grande consommation (PGC) entendent exploiter l’intelligence artificielle dans leurs secteurs d’ici 2021.

Cas d’usage principaux de l’IA dans la grande distribution :

  1. Planification de la chaîne d’approvisionnement - 85%
  2. Prévision de la demande - 85%
  3. Connaissance clients - 79%

tweet5ClickToTweet

Cas d’usage principaux de l’IA dans le secteur PGC :

  1. Design et développement de produits - 86%
  2. Automatisation de la fabrication - 81%
  3. Prévision de la demande - 81%

Bien que seulement en quatrième et cinquième position de ce classement, la connaissance client (79%) et la planification de la chaîne d’approvisionnement (79%) sont aussi des enjeux de l’automatisation par l’IA pour les industriels PGC.

tweet5ClickToTweet

Attentes des cadres qui souhaitent exploiter l'IA :

  1. Une efficacité opérationnelle augmentée - 64%
  2. Des capacités étendues et développées - 59%
  3. Une plus grande dextérité dans la prise de décisions (par ailleurs plus qualitatives) - 54%

tweet5ClickToTweet

Constats des cadres qui ont implanté l'IA :

  1. Une plus grande dextérité dans la prise de décisions (par ailleurs plus qualitatives) - 83%
  2. Une agilité opérationnelle augmentée - 81%
  3. Une efficacité opérationnelle augmentée - 79%

tweet5ClickToTweet

Principaux facteurs de succès de l'IA selon les cadres :

  1. Obtention des ressources adéquates - 43%
  2. Création d’une culture ouverte au changement et à l’adaptation - 41%
  3. Alignement de la stratégie et des plans d’exécution - 39%

tweet5ClickToTweet

Principaux défis qui restent à relever :

  • Nouveaux risques liés à la responsabilité des machines - 46%
  • Intégration des fonctionnalités aux processus existants - 44%
  • Difficulté d’adaptation aux nouvelles fonctionnalités - 34%

tweet5ClickToTweet


Méthodologie

Dans leur étude commune, l'IBM Institute for Business Value (IBV) et Oxford Economics ont interrogé 1900 leaders du secteur de la distribution et des produits de grande consommation dans 23 pays entre juillet et septembre 2018.

Il s'agissait de cadres chargés des chaînes d'approvisionnement, des opérations magasin, du merchandising, du design produit, des finances, des ventes et du marketing, et des domaines orientés client.

methodologie-etude-ibm-ibv-ia-retail

 

Profile picture for user tdeschamps
Thibault
Deschamps

La mission de Thibault en tant que Content Manager est de concevoir un storytelling performant associant la richesse des contenus de nos partenaires (IBM, Microsoft, Linkfluence, …) et les performances de nos formats éditoriaux (interviews, articles de fond, case study, condensés d’étude...) afin de leur garantir le meilleur rayonnement . 

Titulaire d’un master de journalisme et d’un DUT Services et Réseaux de Communication, Thibault s'appuie également sur sa culture de l’IT et du marketing,...