Amanpal Dhupar, directeur du commerce de détail chez Tredence, est un expert en données et intelligence artificielle avec plus de dix ans d'expérience. Sous sa direction, Tredence aide les entreprises à tirer parti de l'IA pour améliorer leurs performances. L'entreprise collabore avec des géants du commerce et de la consommation pour résoudre des défis complexes tels que le merchandising et l'optimisation des prix, en transformant des analyses en actions concrètes.

Malgré de nombreux projets pilotes d'IA dans le commerce de détail, peu sont déployés à grande échelle, souvent en raison de lacunes organisationnelles. Tredence met en avant quatre problématiques majeures : la méconnaissance du parcours client, l'absence d'une approche intégrée pour l'IA, la faiblesse des données de base et le manque de collaboration entre les technologies informatiques et les métiers.

L'IA peut également révolutionner la planification des promotions. Actuellement, 70 % des promotions échouent à atteindre la rentabilité, souvent à cause d'analyses rétrospectives. L'IA permet de simuler les résultats des promotions, de mesurer les ventes de manière intégrée et d’optimiser en temps réel, assurant ainsi une gestion efficace et profitable.

En ce qui concerne le merchandising, l’IA améliore les prévisions en intégrant des données externes, ce qui augmente la précision et réduit les ruptures de stock. Par ailleurs, les agents d'IA améliorent l'expérience d'achat en générant des recommandations personnalisées, transformant le parcours d'achat et augmentant les taux de conversion.

Pour préparer l'avenir, les détaillants doivent moderniser leurs infrastructures de données, adopter des modèles de données unifiés et instaurer une gouvernance des agents d’IA, posant ainsi les fondations d'une transformation par agents.

La relocalisation de la production aux États-Unis a gagné en importance face aux tensions géopolitiques et aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement. Bien que cela apporte des avantages significatifs, tels que la proximité des clients et une contribution positive à l'économie nationale, les défis liés au personnel, à la technologie et aux coûts subsistent.

L'intelligence artificielle (IA), l'automatisation et le travail numérique offrent des solutions concrètes à ces défis. Par exemple, l'utilisation de robots collaboratifs (cobots) permet de partager des tâches, libérant ainsi les travailleurs humains pour des fonctions plus créatives. Des outils d’IA peuvent identifier les lacunes de compétence dans une main-d'œuvre en crise, facilitant des formations personnalisées. En matière de productivité, l'IA et le machine learning pourraient accroître l'efficacité du travail de 37 % d'ici 2025.

Sur le plan technique, les jumeaux numériques révolutionnent la production en simulant et en optimisant les processus, réduisant ainsi les prototypes physiques. Cela est particulièrement pertinent pour l'industrie des semi-conducteurs, où les États-Unis doivent renforcer leur capacité de production. Ces technologies, bien qu'exigeant un investissement initial, promettent des gains de productivité et une réduction des coûts à long terme.

En ce qui concerne l'économie, l'automatisation permet de compenser l'augmentation des coûts liés à la relocalisation, tout en favorisant l'innovation et la création d'emplois. Par exemple, dans la fabrication de batteries pour véhicules électriques, les entreprises telles que Tesla peuvent profiter de l'automatisation pour réduire les coûts et sécuriser leur chaîne d'approvisionnement.

En adoptant des technologies avancées et un modèle opérationnel moderne, les fabricants peuvent non seulement surmonter les défis actuels, mais également positionner leur production pour exceller à l'avenir.

Dans son usine d'Erlangen, Siemens teste des scénarios d'IA destinés à optimiser ses chaînes de production. Cette transformation numérique est essentielle pour sa compétitivité et a été reconnue en 2024 par le Forum économique mondial comme un modèle de transformation numérique.

Un exemple concret est l'utilisation d'un robot doté d'IA charge de l'emballage automatique de plus de 8 000 composants, sans aucune donnée de référence. Ce robot suggère non seulement les tailles d'emballage optimales mais permet également de maximiser l'espace dans les cartons, réduisant ainsi les coûts de transport. Grâce à cette innovation, Siemens a amélioré ses processus logistiques d'environ 50% et augmenté sa productivité de 125% entre 2019 et 2025, tout en diminuant ses émissions de CO₂ de 25%.

L'usine d'Erlangen, unique site allemand à avoir reçu cette distinction, utilise déjà plus de 100 algorithmes d'IA également pour optimiser la production, un enjeu crucial face aux coûts de main-d'œuvre élevés. Les « Siemens Industrial Copilots », qui soutiennent les décisions en ingénierie et en maintenance, améliorent l'efficacité et la qualité des opérations. Un assistant IA en particulier aide à diagnostiquer et réparer les pannes en traduisant des messages d'erreur complexes, rendant l'information accessible aux opérateurs.

En plus des applications d'emballage et de maintenance, des solutions innovantes comme la génération de données d'entraînement photoréalistes à partir de jumeaux numériques ont été développées pour faciliter l'automatisation. L'alliance avec Microsoft renforce cette initiative, combinant l'expertise de Siemens en automatisation avec la puissance de l'IA Azure. L'objectif est donc de déployer l'IA sur site tout en veillant à la sécurité des données.

La semaine dernière, Perplexity a lancé Comet, un nouveau navigateur Web axé sur l'intelligence artificielle, dont la demande a déjà été très forte, selon le PDG Aravind Srinivas. Actuellement accessible aux abonnés de Perplexity Max, Comet sera progressivement déployé sur invitation, avec une liste d'attente en croissance. Selon Srinivas, l'enthousiasme pour Comet est comparable aux débuts de Gmail, soulignant l'innovation que représente cette nouvelle plateforme.

Conçu pour améliorer les recherches, Comet combine éléments de navigateurs traditionnels avec ceux de la page d'accueil de Perplexity. Les utilisateurs peuvent y entrer des requêtes, et le navigateur exécute des recherches tout en proposant des actions ou questions complémentaires. Cette interactivité vise à offrir un meilleur contrôle aux utilisateurs, comme l'explique Chris Hay, ingénieur d'IBM.

Comet se distingue par sa capacité à exécuter des workflows complets selon le contexte de l'utilisateur. Par exemple, il peut rechercher et réserver un restaurant ou encore extraire des e-mails de Gmail, réalisant ces tâches de manière fluide et autonome. Cette approche simplifie des processus complexes comme la réservation de voyages.

Les nouvelles fonctionnalités de Comet, telles que la possibilité de "discuter" avec le contenu affiché et de traduire automatiquement des textes, soulignent son potentiel à transformer l'expérience de navigation. Néanmoins, cela soulève des questions sur le référencement et la publicité. Avec la montée des navigateurs conçus pour l'IA, l'avenir de la recherche en ligne pourrait changer radicalement, remettant en question les pratiques habituelles des utilisateurs de Chrome et Safari.