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

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%

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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.

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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%

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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%

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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%

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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%

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