La mise en garde de Frans Muller (Ahold Delhaize) contre les algorithmes biaisés

L’intelligence artificielle prend de plus en plus d’importance dans le secteur des supermarchés, mais les algorithmes biaisés peuvent causer beaucoup de dégâts. Ahold Delhaize veut y prêter plus d’attention, déclare son dirigeant, Frans Muller.

Automatisation poussée

Les algorithmes peuvent être biaisés par leur conception ou les données utilisées pour les entrainer, affirme Muller. Cela peut par exemple survenir lorsque les équipes de développeurs ne sont pas composées de manière équilibrée. C’est pourquoi Ahold Delhaize veille à ce que ces équipes soient formées de la meilleure manière possible : en termes de diversité, de sexe, d’origine et d’orientation mondiale, elles doivent être représentatives de l’ensemble des clients du retailer.

Avec 55 millions de clients par semaine aux États-Unis, en Europe et en Asie, la partialité doit être exclue autant que possible, a déclaré le PDG lors du congrès annuel du Erasmus Centre of Data Analytics (ECDA), rapporte le site spécialisé dans l’informatique, Computable.

De riches données sauvent Ahold

Le parcours du client est de plus en plus axé sur les données, de sorte que l’intelligence artificielle jouera un rôle toujours plus important pour le supermarché. « Mais les algorithmes n’ont pas pu empêcher l’apparition de rayons vides au début de la crise du coronavirus. La pandémie a entrainé une augmentation d’au moins cinq cents pour cent des commandes en ligne aux Pays-Bas. Un client sur trois a commencé à utiliser l’application. Le nombre de transactions, tant dans les magasins qu’en ligne, a fortement augmenté. Sans de “riches données” et de bons algorithmes, Ahold Delhaize n’aurait jamais été capable de gérer cela aussi bien. »

M. Muller attend donc beaucoup d’une automatisation et d’une robotisation poussées de la chaîne d’approvisionnement, dans laquelle des algorithmes assurent le réapprovisionnement des stocks. Le détaillant a beaucoup appris de la crise sanitaire et déclare maintenant être mieux préparé à une prochaine pandémie. « Mais en même temps, nous avons encore un certain nombre de choses à apprendre. »