L’Intelligence Artificielle en Grande Distribution : 3 mythes à déconstruire.

Pourtant, la plupart des secteurs savent qu’ils auraient dès à présent un grand intérêt à s’appuyer sur cette technologie et son potentiel pour organiser leur reprise, leur transformation ou leur digitalisation. Parmi eux, en France, la Grande Distribution, ce secteur aux multiples enjeux aussi bien professionnels que grand public, inscrit dans le quotidien de tous les Français, pourrait montrer la voie… À condition, bien-entendu, de la suivre dans la bonne direction !

Mythe numéro 1 : l’IA doit pouvoir remplacer l’Homme, et rapidement

Sans doute en raison de l’emploi, à tort, du terme « d’intelligence », mais aussi parce que la science-fiction a toujours énormément inspiré l’imaginaire collectif, les technologies d’Intelligence Artificielle se sont immédiatement et durablement vues accolées des super pouvoirs, très éloignés de ce qu’elles sont réellement aujourd’hui.
Une partie de « l’intelligence » de ces innovations est en effet basée sur l’Humain, qui reste nécessaire à leur bon fonctionnement et déploiement.
Ce qu’il faut cibler en adoptant une IA, c’est donc plutôt une meilleure utilisation des compétences de l’Homme, en le déchargeant de tout ce qui peut être automatisé dans son action. Il nous in fine, il faut absolument anéantir le fantasme d’une IA forte, qui n’existe pas en 2021, ni dans un avenir proche d’ailleurs. Il est urgent de la dédramatiser, et de la remettre à sa place… d’outil, conférant de superpouvoirs à son utilisateur, et c’est déjà énorme !

Mythe numéro 2 : les innovations en IA ne sont destinées qu’au grand public, via des applications BtoC

Les usages “grand public” de l’IA ont jusqu’à présent bénéficié d’une visibilité importante, parfois même virale, avec des utilisations souvent génériques, et des applications professionnelles ou récréatives (à l’instar de “FaceApp”, ou des “chatbots”, que l’on retrouve aujourd’hui sur de nombreux sites web).
Ces applications BtoC ne doivent pas pour autant faire oublier les usages B2B des IA, beaucoup plus spécialisés, et répondant à des contraintes techniques propres à chaque secteur.
De nombreuses entreprises s’attachent ainsi à révolutionner des usages opérationnels plutôt que récréatifs, avec pour ambition d’apporter des réponses concrètes là où les technologies traditionnelles peinent encore à convaincre.
Plusieurs acteurs, leaders dans leurs secteurs, l’ont heureusement bien compris : lorsque la technologie rencontre immédiatement ses besoins, le cocktail sait être explosif !
C’est pourquoi il faut aussi chercher à rentrer rapidement dans cette boucle itérative vertueuse.

Mythe numéro 3 : l’IA sera déployée partout, utilisée tout le temps, et dans tous les métiers

Parce que l’on s’est trop longtemps contenté de valoriser sa performance technologique, l’IA a cruellement manqué de démonstrations chiffrées de sa performance économique, dans les secteurs qu’elle a de près ou de loin impactés.
En conséquence, trop peu de solutions basées sur l’IA sont adoptées massivement et quotidiennement pour révolutionner nos façons de travailler, en dépit d’un potentiel et d’un intérêt certains.
En effet, une adoption réussie des solutions d’IA ne se résume pas à une simple intégration des algorithmes de l ’IA, mais se mesure à l’aune de résultats tangibles et quantifiables, et s’accompagne par exemple de gains de productivité et de transformation durable des process.
Une solution d’IA faisant cette démonstration, loin de tentants effets de modes, est in fine de celles qui réussissent à s’imposer durablement dans le paysage industriel en le disruptant, et est bien souvent aussi de celles qui se donnent les moyens d’investir massivement en R&D.

Gageons que l’année 2023 nous permette de laisser les mythes de l’IA derrière nous et de mettre l’utilité et la rentabilité – réelles et mesurables – au cœur de la démarche.
La meilleure solution à cela serait bien de faire appel à des entreprises spécialisées sur un secteur économique en particulier, qui en connaissent ainsi les besoins et aspérités techniques, et qui disposent d’une structure suffisamment solide pour développer une technologie aboutie.
Parce que la Grande Distribution est un secteur qui combine des contraintes terrain spécifiques, des tâches normées et une recherche constante d’outils très performants, l’Intelligence Artificielle y a ainsi toute sa place sur des sujets allant de la gestion des linéaires à l’analyse des données.
Pour la voir émerger, il faudra faire preuve de vision et de responsabilité, afin d’engager la concrétisation d’une évolution technologique majeure.