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85% des décideurs en grande distribution souhaitent l'IA pour optimiser la supplychain | HUB Institute - Digital Think Tank

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85% des décideurs en grande distribution souhaitent l'IA pour optimiser la supplychain | HUB Institute - Digital Think Tank

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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.

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%
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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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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.

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