Lidl : 5 500 produits, des milliards d’euros… et une pression maximale

Un entrepôt automatisé symbolise l’impact des entreprises sur le marché aujourd’hui. Les sociétés ne se limitent plus à suivre la demande; elles réinventent leurs modèles et investissent pour rationaliser leurs opérations. Au cours du dernier trimestre, l'intelligence artificielle (IA), la discipline opérationnelle et la diversification ont émergé comme des priorités claires.

Aujourd'hui, l'IA est incontournable. Elle devient un élément essentiel pour accélérer les processus, minimiser les frictions et stimuler la croissance. Concrètement, les entreprises recourent à l’IA pour l’automatisation des processus internes, la personnalisation de l'expérience client, la maintenance prédictive dans l’industrie et l’optimisation logistique en temps réel. Cela entraîne une augmentation des dépenses en cloud et en data centers, favorisant ainsi des entreprises comme Micron et Accenture, qui renforcent les capacités et accompagnent le déploiement opérationnel.

Dans le secteur de la consommation, des marques comme Costco et Domino’s exploitent les données pour optimiser la gestion des stocks et augmenter la valeur des paniers. Nike, de son côté, se concentre sur les canaux directs pour mieux contrôler ses marges. L'IA favorise également la digitalisation du parcours client grâce à l'analyse prédictive et au marketing algorithmique.

Dans l’industrie, des algorithmes améliorent les chaînes d'approvisionnement, permettant des délais plus courts et une gestion des stocks optimisée. Le secteur financier, quant à lui, mise sur un back-office automatisé, réduisant les coûts et les délais tout en diversifiant ses flux pour stabiliser les revenus.

En somme, nous concluons que l'IA, en tant que facteur systémique de compétitivité, est la clé des entreprises qui s’adaptent et prospèrent dans un environnement économique changeant.

Le commerce de détail évolue à une vitesse fulgurante, influencé par l'innovation, les attentes des consommateurs et la dynamique économique mondiale. Lors du congrès 2026 de la National Retail Federation à New York, les leaders du secteur ont discuté des tendances qui redéfinissent cette industrie, notamment l'usage croissant de l'IA pour personnaliser l'expérience client, optimiser les chaînes d'approvisionnement et renforcer la cybersécurité.

Un exemple concret de l'application de l'IA est l'IA agentique. Cette technologie anticipe les besoins des consommateurs, permettant des interactions proactives plutôt que réactives. Google a piloté l'intégration d'un protocole de commerce unifié, facilitant les paiements intégrés et la gestion des relations client. Les détaillants de luxe adoptent des solutions de "technologie silencieuse", améliorant la créativité tout en préservant l'expérience de marque.

L’IA est également déployée dans l'organisation des chaînes d'approvisionnement. Grâce à des agents coordonnés, les détaillants améliorent leur efficacité opérationnelle en utilisant des jumeaux numériques et des architectures de périphérie vers le nuage. Cela conduit à une réduction des coûts, une amélioration de la productivité et une meilleure résilience.

En matière de prévention des pertes, la vision par ordinateur et l'analyse des données aident à détecter rapidement la fraude, rendant ainsi les opérations plus sûres. Sur le plan technologique, les détaillants doivent opter pour des investissements dans des plateformes intégrées plutôt que des solutions isolées, permettant une orchestration efficace des données pour générer de la valeur.

En résumé, l'IA agentique se positionne comme un outil vital dans le paysage commercial moderne, offrant des opportunités d'amélioration significatives tout en exigeant une approche centrée sur l'humain pour garantir une intégration réussie.

L'IA transforme chaque étape de la chaîne de valeur de la R&D, du préclinique à la fabrication commerciale, en améliorant la production de médicaments grâce à des logiciels innovants. Dans cette 3e partie de notre série, nous examinons comment des outils numériques comme le « Solutron », un système robotisé, automatisent des tâches répétitives, permettant aux scientifiques de se concentrer sur l'innovation.

Au laboratoire de Cambridge, les agents d'IA facilitent l'analyse de données et la prise de décisions expérimentales, modifiant ainsi le développement CMC. Par exemple, l'automatisation des essais de solubilité via « Solvify » et « Solutron » génère des données précises en un temps réduit, optimisant le processus de développement. Ces outils permettent d'identifier rapidement les meilleures expérimentations à réaliser, conduisant à une approche efficace et itérative.

Les jumeaux numériques, s'appliquant à la fabrication, simulent les conditions de production, réduisant ainsi la nécessité d’expériences réelles et assurant une meilleure optimisation. Cela permet de résoudre des problèmes en temps réel, comme lorsque des données d'un partenaire ont permis de diagnostiquer des problématiques de production en quelques jours plutôt que des mois.

L'intégration de l'IA et des outils numériques dans les processus garantit une qualité et une efficacité accrues dans la fabrication. En facilitant la récolte et l'analyse des données, ces technologies favorisent également une collaboration plus fluide au sein des équipes. Au final, l'objectif est de rendre l'innovation médicale plus rapide et accessible aux patients, tout en maintenant des standards de qualité rigoureux.

L'intelligence artificielle native transforme profondément les entreprises vietnamiennes, en les aidant à réaliser une rentabilité tangible. À l'horizon 2025, l'économie numérique du Vietnam progresse au-delà des tests expérimentaux vers une intégration systématique de l'IA dans ses opérations. Le modèle « IA-native » produit des résultats concrets, comme en témoignent les applications innovantes au sein de diverses industries.

Par exemple, dans le secteur de la logistique, le réseau de WinCommerce utilise l'IA pour analyser les comportements d'achat, ce qui a permis d'augmenter la disponibilité des produits de 65 % à 80 %, réduisant ainsi les ruptures de stock et améliorant l'expérience client. Dans le secteur financier, Techcombank déploie une plateforme cloud consolidant des données pour personnaliser ses services et détecter les fraudes, ce qui lui permet d'intégrer l'IA au centre de ses opérations.

Le secteur manufacturier, représenté par VinFast, applique la technologie de jumeau numérique pour la maintenance prédictive, réduisant les coûts de maintenance de 20 à 30 %. De même, dans l’agriculture, TH True Milk utilise l'IA et l’IoT pour surveiller la santé de son cheptel, optimisant ainsi la production laitière de haute qualité. Enfin, le secteur des assurances bénéficie également d'une forte automatisation : une compagnie a réduit le traitement des sinistres à quelques secondes, augmentant la productivité du personnel de 45 %.

Cependant, malgré ces avancées, des défis demeurent pour les entreprises vietnamiennes. Les obstacles incluent la fragmentation des données, la préparation insuffisante de la main-d'œuvre et l'absence d'un plan clair pour l'intégration de l'IA. Pour tirer pleinement parti de l'intelligence artificielle, les entreprises doivent adopter une stratégie bien définie axée sur une architecture de données standardisée et une gestion efficace du changement, faisant ainsi de l'IA un levier de croissance durable.