Selon Chat-GPT3.5, l’IA est devenue un moteur essentiel de la transformation du retail et la GenAI se distingue comme une innovation prometteuse avec le potentiel de redéfinir la manière dont les entreprises interagissent avec les consommateurs et optimisent leurs opérations. Selon Bard, l’IA est en train de révolutionner de nombreux secteurs et le commerce n’est pas en reste. La GenAI, en particulier, offre de nombreuses opportunités pour améliorer l’expérience client, optimiser les processus et créer de nouveaux produits et services. par Catherine Batteux
Chat-GPT, Bard, Dall-E, Midjourney, prompts, animes… C’était le buzzword de l’année 2023 et il y a fort à parier que cela soit aussi celui de 2024. L’intelligence artificielle générative est sur tous les fronts et le retail n’y échappe pas. Rien d’étonnant puisqu’elle s’ancre, notamment, dans tous les points de contact de la relation client, du magasin au site Internet, en passant par les applications, les réseaux sociaux ou encore les chatbots. « Avec l’intelligence artificielle, nous entrons dans l’ère de l’individualisation de masse de la relation client », souligne Matthieu Jolly, responsable d’innovation et de services chez l’Echangeur BNP Paribas Personal Finance qui vient de publier la 10e édition de son rapport de tendances Innovate Service Centric. « Si la révolution industrielle Internet a créé une masse considérable de datas, l’intelligence artificielle va permettre de l’exploiter sur le fond et la forme et ouvre une ère nouvelle pour le commerce, celle de l’individualisation », complète-t-il.
Deux IA complémentaires
Chez BCG (Boston Consulting Group), les consultants aiment structurer les différents types d’intelligence artificielle en deux catégories relativement simples à identifier grâce à une représentation imagée entre le cerveau gauche et le cerveau droit. Le cerveau gauche représente, ainsi, l’intelligence artificielle qui a connu un essor très important à partir de 2015 avec le machine learning. Ici, on parle plutôt ici d’outils quantitatifs, de prédiction. Comment prédire le ROI d’une campagne de marketing, l’élasticité des prix ? L’évolution des ventes dans le futur en fonction des conditions de marché ? C’est l’intelligence artificielle prédictive, plutôt logique et analytique. Du côté du cerveau droit est apparue, plus récemment, mais avec une progression exponentielle, l’intelligence artificielle générative, plus créative, plus intuitive, multi-supports avec, notamment, des données non structurées. C’est une IA capable de traiter du langage naturel, mais aussi d’en générer (texte, image, code, musique). Les chatbots sont désormais enrichis pour mieux comprendre et échanger. Il va donc falloir apprendre, dans un premier temps, à leur parler en langage naturel et non pas en mots-clés comme dans un moteur de recherche. « Il faut imaginer que c’est un traducteur universel : on peut aussi bien produire du code, être conseillé pour en produire, discuter en Python ou en Java. Elle va vous permettre, par exemple, de développer des résumés ou des synthèses très rapidement », résume David Galley, marketing director & Partner chez BCG qui s’exprimait lors d’une table ronde qui s’est tenue en novembre dernier lors du salon Tech for Retail sur le thème “L’IA, comme moteur de transformation du commerce”. Ces deux IA ne sont pas opposables, ni incompatibles. Au contraire « Elles se nourrissent entre elles. Les applications combinées de ces deux IA vont s’accélérer, notamment grâce à cette interface générative qui est beaucoup plus naturelle », ajoute David Galley. Et cela va très vite. Deux mois après son lancement en novembre 2022, Chat-GPT d’OpenAI avait déjà atteint les 100 millions d’utilisateurs. La version GPT-4 est sortie en mars dernier, quelques mois seulement après la version 3.5, avec d’énormes progrès en termes de performances dans un éventail de tâches élargi. De son côté, la GenAI Bard a été lancée par Google en mars 2023 aux états-Unis (juillet en France) et devrait venir enrichir Google Assistant prochainement.
Impacts sur toute la chaîne de valeur
Ces applications qui vont s’inscrire sur toute la chaîne de valeur, à la fois dans une démarche de continuité, mais aussi de changement. « Il y aura, par exemple, de la continuité sur les sujets de pricing, sur l’optimisation des promotions des ventes. On pourra intégrer le feedback utilisateur sur certains prix. Et il sera également possible d’intégrer le tout dans les modèles d’entreprise afin de vraiment booster la partie pricing “in values”, précise David Galley. Les problématiques marketing vont, elles aussi, être dynamisées avec la création rapide de contenu. Il sera possible de faire des liens avec l’opérationnel, en les testant en A/B en temps réel, en vérifiant les ROI, en les connectant aux taux prédictions de vente. Donc, on peut optimiser à la fois les moyens et les prix en parallèle », précise David Galley. Au-delà des cas d’usage sur toute la chaîne de valeur, il y aura aussi des effets de productivité qui vont apparaître avec l’utilisation des deux intelligences artificielles. Par exemple, dans la tech’, où les équipes de maintenance d’applications vont pouvoir prendre en charge davantage d’applications. Il sera aussi possible de développer plus facilement et rapidement des
