Supermicro analyse les résultats d’une enquête menée auprès de distributeurs en Europe et en Amérique du Nord
La technologie de l’IA continue de transformer le secteur du commerce de détail, promettant une expérience client enrichie, des opérations plus efficaces et une prise de décision plus intelligente. Cependant, un déploiement réussi de l’IA dans ce secteur nécessite de relever une série de défis et d’élaborer une stratégie adaptée afin d’exploiter pleinement tout son potentiel. Alors que les distributeurs adoptent de plus en plus l’IA, il est plus important que jamais de comprendre ses complexités techniques et de mettre en œuvre les meilleures pratiques.
Comprendre les principaux défis liés au déploiement de l’IA
Les distributeurs sont confrontés à plusieurs obstacles courants lors de la mise en œuvre de l’IA. La mauvaise qualité des données et leur disponibilité limitée, associées aux préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité, figurent en tête de la liste de ces obstacles. Les investissements dans l’IA se heurtent souvent à des coûts initiaux élevés, à des difficultés d’intégration aux systèmes existants et à une infrastructure inadéquate. De plus, les craintes liées à l’acceptation des clients ou des employés et aux impacts environnementaux ne doivent pas être ignorées. La culture d’entreprise, le niveau de préparation et les attentes irréalistes compliquent encore davantage l’adoption. Il est préoccupant que 65 % des dirigeants du secteur de la distribution admettent avoir connu des échecs de projets d’IA, souvent dus à une infrastructure défaillante, à des problèmes de données ou à un manque d’harmonisation entre les fournisseurs.
Les petites entreprises, en particulier, font face à des défis spécifiques, notamment une plus grande résistance à l’adoption par les employés ainsi que des préoccupations environnementales plus immédiates que celles de leurs grands concurrents.
Pièges à éviter
Les projets d’IA échouent le plus souvent lorsque les objectifs du système ne sont pas clairs et que l’exécution n’est pas alignée sur les objectifs commerciaux de l’entreprise. Des attentes irréalistes ou une application incohérente des réglementations peuvent faire échouer des projets avant qu’ils n’atteignent une valeur significative. De plus, les fournisseurs qui ne sont pas adaptés aux besoins spécifiques du secteur, ou l’incapacité d’une organisation à anticiper correctement les besoins en matériel informatique, peuvent entraîner des retards et des coûts inutiles.
Par exemple, de nombreux distributeurs découvrent tardivement au cours du processus de développement que leur matériel existant est insuffisant pour répondre aux exigences informatiques de l’IA. Cela entraîne des coûts supplémentaires ou des difficultés à adapter l’IA à des applications concrètes.
Stratégies pour une intégration réussie de l’IA
Pour relever ces défis, il est nécessaire d’adopter une approche structurée et tournée vers l’avenir :
- Planification précoce de l’infrastructure : les organisations doivent s’assurer que les besoins en matériel informatique sont identifiés dès le début afin d’éviter des surprises coûteuses par la suite. Que vous commenciez modestement avec des équipements déployés sur site pour des points de vente de taille réduite ou que vous passiez à une IA à l’échelle de l’entreprise, il est essentiel d’adapter le matériel à vos opérations.
- Solutions évolutives et sécurisées : Privilégiez les datacenters ou services cloud capables de traiter de grands volumes de données, s’intégrant facilement aux équipements locaux et respectant les différentes réglementations sur la confidentialité, comme celles en vigueur en Amérique du Nord et en Europe.
- Partenariats stratégiques : des partenariats avec des intégrateurs, des fournisseurs de solutions logicielles et des développeurs de matériel de confiance garantissent un support solide de mise en œuvre et un accès à des outils de pointe.
C’est là qu’une expertise et un matériel spécialisé en informatique de pointe sont nécessaires pour déployer et exécuter avec succès des applications d’IA en local sur site. Supermicro, par exemple, est un fournisseur reconnu de solutions pour les détaillants de toutes tailles et de tous types. Il collabore avec NVIDIA, le leader du marché, et offre l’expertise essentielle en matière d’informatique de pointe et d’intelligence artificielle.
Supermicro adopte une approche modulaire pour la conception de serveurs, ce qui lui a permis de constituer l’un des portefeuilles les plus complets du secteur, comprenant une large sélection de produits standards destinés à la fois au cloud et au edge computing. Cette approche modulaire permet également à l’entreprise de concevoir des solutions personnalisées.
Pour guider le processus d’adoption, nous recommandons un cadre d’IA en six étapes suivant :
- Définir les points faibles de l’entreprise et explorer le potentiel de l’IA pour y répondre.
- Faire appel à des experts externes pour proposer des modèles et des algorithmes d’IA pertinents.
- Tester les cas d’utilisation dans des environnements contrôlés avant le déploiement complet.
- Ajuster les solutions en fonction des indicateurs de performance.
- Intégrer les solutions d’IA aux flux de travail afin de faciliter son adoption par les utilisateurs.
- Surveiller et mettre à niveau régulièrement les systèmes d’IA pour maintenir leur efficacité.
Pour en savoir plus sur les solutions d’IA pour le commerce de détail proposés par Supermicro et NVIDIA et obtenir des informations complémentaires sur les résultats de l’enquête, rendez-vous sur www.supermicro.com/RetailAI ou www.supermicro.com/edge-ai.
