{"id":34204,"date":"2019-06-27T14:04:37","date_gmt":"2019-06-27T14:04:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.retaildetail.be\/general\/limpact-de-lintelligence-artificielle-sur-la-fixation-des-prix-2\/"},"modified":"2019-06-27T14:04:37","modified_gmt":"2019-06-27T14:04:37","slug":"limpact-de-lintelligence-artificielle-sur-la-fixation-des-prix-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.retaildetail.be\/fr\/news\/general\/limpact-de-lintelligence-artificielle-sur-la-fixation-des-prix-2\/","title":{"rendered":"L\u2019impact de l\u2019intelligence artificielle sur la fixation des prix"},"content":{"rendered":"

L\u2019intelligence artificielle peut r\u00e9ellement avoir un impact d\u00e9cisif sur la fixation des prix et l\u2019optimisation des promotions dans le retail, affirme une nouvelle \u00e9tude de PwC<\/strong>. Le machine learning<\/em> rec\u00e8le notamment un gros potentiel, sans pour autant \u00eatre la panac\u00e9e.<\/p>\n

<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Algorithmes autonomes<\/h2>\n

Fini de vous fier \u00e0 votre instinct ou aux bonnes vieilles m\u00e9thodes. Aujourd\u2019hui, ce sont des algorithmes autonomes qui d\u00e9terminent les prix\u00a0: voil\u00e0, en substance, la promesse de l\u2019intelligence artificielle (IA) en ce qui concerne la fixation des niveaux de prix et l\u2019optimisation des promotions. Et le moins que l\u2019on puisse dire, c\u2019est que les attentes sont \u00e9lev\u00e9es. D\u2019apr\u00e8s la CEO Survey mondiale de PwC<\/a>, 85\u00a0% des CEO estiment que l\u2019intelligence artificielle peut avoir un impact consid\u00e9rable sur leur business model, m\u00eame si la p\u00e9n\u00e9tration de l\u2019IA dans les entreprises n\u2019est pas encore spectaculaire (voir graphique 1<\/em>). Selon les experts, le plus gros potentiel r\u00e9side dans la gestion de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement, la production, le marketing et la vente.
\n\u00a0<\/p>\n

Mais de quoi s\u2019agit-il exactement\u00a0? D\u2019apr\u00e8s la d\u00e9finition assez large de PwC, l\u2019intelligence artificielle est un terme g\u00e9n\u00e9rique d\u00e9signant des syst\u00e8mes informatiques capables d\u2019observer leur environnement et, sur base de ces constatations, de penser, d\u2019apprendre et d\u2019agir en vue d\u2019atteindre des objectifs pr\u00e9d\u00e9finis. Les applications sont nombreuses, allant des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs aux robots intelligents en passant par les v\u00e9hicules autonomes, le cognitive computing<\/em> et les chatbots. La disponibilit\u00e9 croissante des donn\u00e9es et les avanc\u00e9es technologiques constantes dans le domaine de la puissance de calcul et du stockage sont des facteurs qui contribuent \u00e0 la d\u00e9mocratisation de l\u2019intelligence artificielle.
\n\u00a0<\/p>\n

On distingue quatre types d\u2019IA\u00a0:<\/p>\n

\u25cf Intelligence automatis\u00e9e\u00a0: automatisation de t\u00e2ches manuelles ou cognitives, routini\u00e8res ou non routini\u00e8res<\/p>\n

\u25cf Intelligence assist\u00e9e\u00a0: syst\u00e8mes aidant les humains \u00e0 effectuer des t\u00e2ches plus rapidement et plus efficacement<\/p>\n

\u25cf Intelligence augment\u00e9e\u00a0: syst\u00e8mes aidant les humains \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions<\/p>\n

\u25cf Intelligence autonome\u00a0: automatisation des processus de prise de d\u00e9cision sans intervention humaine<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Trois domaines d\u2019application<\/h2>\n

L\u2019application de l\u2019intelligence artificielle \u00e0 l\u2019optimisation des prix et des promotions dans le retail est tr\u00e8s prometteuse, affirment les auteurs Stijn Cottenie, Louis de Liedekerke et Peter Vermeire de PwC Belgium dans une nouvelle \u00e9tude. La fixation rationnelle des prix est en effet d\u00e9pendante des donn\u00e9es et c\u2019est justement le propre des technologies d\u2019IA d\u2019\u00eatre capables de traiter d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Le machine learning<\/em> (ML) en particulier \u2013 une application de l\u2019IA \u2013 rec\u00e8le un grand potentiel par sa capacit\u00e9 \u00e0 extraire des connaissances et des tendances \u00e0 partir d\u2019une s\u00e9rie d\u2019observations. L\u2019apprentissage automatique repose sur l\u2019id\u00e9e qu\u2019il est possible de b\u00e2tir des machines autoapprenantes, sans supervision humaine permanente. PwC a identifi\u00e9 trois grands domaines d\u2019application o\u00f9 l\u2019IA pourrait avoir un impact.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

1. Optimisation des prix<\/strong><\/p>\n

La quasi-totalit\u00e9 des entreprises peinent \u00e0 \u00e9tablir le prix juste d\u2019un produit ou service, \u00e0 anticiper les r\u00e9actions des clients \u00e0 diff\u00e9rents prix et \u00e0 rentabiliser au maximum chaque segment de client\u00e8le du march\u00e9. C\u2019est ici qu\u2019intervient le machine learning<\/em> en permettant aux entreprises d\u2019optimiser leurs prix, leur strat\u00e9gie de prix et l\u2019efficacit\u00e9 de leurs managers.
\n\u00a0<\/p>\n

Le ML est capable d\u2019analyser pr\u00e9cis\u00e9ment de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es dans un court laps de temps et d\u2019en retirer des enseignements exploitables. Il peut aider les entreprises \u00e0 maximiser leurs b\u00e9n\u00e9fices au moyen de prix bas\u00e9s sur la valeur et de niveaux de prix optimaux. Il donne aussi aux d\u00e9cideurs la possibilit\u00e9 d\u2019\u00e9valuer la propension des clients \u00e0 payer un produit donn\u00e9 et de pr\u00e9dire leurs r\u00e9actions face \u00e0 diff\u00e9rentes strat\u00e9gies de prix.
\n\u00a0<\/p>\n

Le machine learning<\/em> aide les entreprises \u00e0 \u00e9laborer une strat\u00e9gie de prix globale plus rationnelle sur base de donn\u00e9es provenant de diverses sources\u00a0: transactions historiques, analyse de pertes et profits, niveaux de prix des concurrents et donn\u00e9es contextuelles (par exemple\u00a0: avis des clients \u00e0 propos d\u2019un produit sur les r\u00e9seaux sociaux, tendances globales du march\u00e9, etc.). L\u2019analyse de ces donn\u00e9es prescriptives et pr\u00e9dictives permet aux managers de prendre des d\u00e9cisions plus avis\u00e9es, plus rapidement.
\n\u00a0<\/p>\n

Un exemple\u00a0? Les algorithmes de tarification dynamique, une strat\u00e9gie de prix populaire. Le syst\u00e8me ajuste automatiquement les prix pour chaque client en fonction des donn\u00e9es afin de s\u2019adapter rapidement aux fluctuations du march\u00e9 et d\u2019am\u00e9liorer la rentabilit\u00e9. M\u00eame si les entreprises des secteurs de l\u2019aviation et de l\u2019horeca utilisent depuis longtemps des machines pour fixer leurs prix, les choses ont tout de m\u00eame bien chang\u00e9. Au lieu de programmes \u00e0 base de r\u00e8gles, elles utilisent aujourd\u2019hui majoritairement le reinforcement learning<\/em>, dans le cadre duquel la logique de fixation du prix d\u2019un produit n\u2019est plus humainement contr\u00f4l\u00e9e\u00a0; les algorithmes collectent et analysent constamment le feed-back et les r\u00e9actions des clients par rapport aux niveaux de prix \u2013 souvent en temps r\u00e9el\u00a0\u2013 et s\u2019en servent pour optimiser le mod\u00e8le. D\u2019apr\u00e8s PwC, les entreprises qui exploitent la puissance de l\u2019IA pour optimiser les prix peuvent augmenter leur chiffre d\u2019affaires net de 3\u00a0% \u00e0 volumes identiques.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

2. R\u00e9ductions et promotions<\/strong><\/p>\n

Comment l\u2019entreprise peut-elle d\u00e9finir une strat\u00e9gie de promotion efficace\u00a0? Quelle r\u00e9duction faut-il accorder aux clients en vue d\u2019am\u00e9liorer la rentabilit\u00e9\u00a0? Quel a \u00e9t\u00e9 le retour sur investissement (ROI) des promotions pass\u00e9es\u00a0? Avec l\u2019IA, les entreprises peuvent optimiser leurs promotions en se basant sur des analyses et pr\u00e9visions pr\u00e9cises.
\n\u00a0<\/p>\n

En d\u00e9pit de leur co\u00fbt, les promotions constituent un moyen crucial d\u2019am\u00e9liorer la notori\u00e9t\u00e9 de la marque et le chiffre d\u2019affaires. La mesure de l\u2019impact des promotions est toutefois un exercice complexe dans la mesure o\u00f9 de nombreux facteurs concomitants influencent les ventes (voir graphique 2<\/em>). Le machine learning<\/em> permet de mieux comprendre l\u2019impact de facteurs tels que les r\u00e9ductions, la cannibalisation ou les effets de stockage, et ainsi de calculer le ROI et le taux de p\u00e9n\u00e9tration r\u00e9els et potentiels d\u2019une promotion.
\n\u00a0<\/p>\n

L\u2019IA peut \u00e9galement s\u2019av\u00e9rer utile dans le cadre de l\u2019\u00e9laboration d\u2019une strat\u00e9gie promotionnelle. Par l\u2019analyse des donn\u00e9es (activit\u00e9 des clients, information, abonnements, concurrents, historique des achats et des transactions\u2026), les algorithmes d\u2019IA sont capables de proc\u00e9der \u00e0 une segmentation marketing d\u00e9taill\u00e9e et de cibler les clients en vue de renforcer la loyaut\u00e9 ou de calculer le taux d\u2019attrition (churn<\/em>), c\u2019est-\u00e0-dire la perte de clients. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, les entreprises sont \u00e0 m\u00eame de concevoir des promotions plus cibl\u00e9es, plus rentables (en fixant le pourcentage de r\u00e9duction optimal) et g\u00e9n\u00e9ratrices de chiffre d\u2019affaires.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

3. Portefeuille de produits<\/strong><\/p>\n

Le principal levier de g\u00e9n\u00e9ration de chiffre d\u2019affaires des entreprises est d\u2019augmenter les revenus provenant du fichier client existant. En analysant diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es, les algorithmes d\u2019IA sont en mesure de faire des suggestions intelligentes et personnalis\u00e9es aux vendeurs pendant le processus de vente \u00e0 propos des produits et\/ou services compl\u00e9mentaires (cross-selling<\/em>) ou plus rentables (upselling<\/em>) susceptibles d\u2019int\u00e9resser le client. En traitant les donn\u00e9es provenant de toutes les divisions de l\u2019entreprise et des diff\u00e9rents canaux et r\u00e9gions, les algorithmes formulent des recommandations avec une pr\u00e9cision in\u00e9gal\u00e9e.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Trois d\u00e9fis lors du d\u00e9ploiement de l\u2019IA<\/h2>\n

Malgr\u00e9 les avantages ind\u00e9niables de l\u2019IA, il ne faut pas non plus la consid\u00e9rer comme le rem\u00e8de miracle \u00e0 tous les probl\u00e8mes de prix auxquels une entreprise est confront\u00e9e, met en garde PwC. Ind\u00e9pendamment des possibilit\u00e9s technologiques, la mise en \u0153uvre de l\u2019IA au sein de l\u2019entreprise soul\u00e8ve trois gros d\u00e9fis relatifs \u00e0 la strat\u00e9gie et \u00e0 l\u2019organisation, aux donn\u00e9es et au capital humain.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

1. \u00c9laborer une strat\u00e9gie de prix et un plan de mise en \u0153uvre<\/strong><\/p>\n

Le plus gros probl\u00e8me est li\u00e9 \u00e0 l\u2019organisation. La nouvelle technologie devient un pilier indispensable du processus de d\u00e9cision de l\u2019entreprise, mais les gens continuent de jouer un r\u00f4le. Il est essentiel que l\u2019entreprise formule une strat\u00e9gie de prix claire et identifie les difficult\u00e9s auxquelles l\u2019IA et l\u2019automatisation peuvent apporter une solution. Il convient \u00e9galement de fixer les bonnes priorit\u00e9s. Il peut \u00eatre souhaitable de commencer \u00e0 petite \u00e9chelle. La mise \u00e0 l\u2019essai des techniques d\u2019IA durant de courtes p\u00e9riodes de six semaines est souvent pr\u00e9f\u00e9rable \u00e0 l\u2019investissement de sommes colossales dans des projets de grande envergure. Une approche agile et une philosophie ax\u00e9e sur l\u2019exp\u00e9rimentation et l\u2019apprentissage permet d\u2019apprendre de ses erreurs. De puissants processus de maintenance et de gouvernance des donn\u00e9es sont indispensables, aussi bien pour la collecte et l\u2019organisation des donn\u00e9es que pour la mise en \u0153uvre des mod\u00e8les d\u2019IA sous forme de workflows. Enfin, la confiance et la transparence rev\u00eatent une importance cruciale afin de convaincre les humains d\u2019appliquer les suggestions \u00e9mises par les mod\u00e8les d\u2019IA.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

2. L\u2019IA est pleine de promesses, mais elle requiert des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9<\/strong><\/p>\n

PwC souligne que plusieurs probl\u00e8mes doivent \u00eatre r\u00e9solus avant de pouvoir utiliser l\u2019IA dans le cadre de la fixation des prix. Quelles sont les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 disponibles et comment peut-on en obtenir davantage et mieux les organiser\u00a0? Les donn\u00e9es doivent \u00eatre transparentes et conformes aux proc\u00e9dures r\u00e9glementaires, comme le r\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es de l\u2019UE (GDPR). Enregistrez-les et int\u00e9grez-les au moyen d\u2019une solution cloud, comme les \u2018lacs de donn\u00e9es\u2019 ou d\u2019autres technologies. Des processus de v\u00e9rification et d\u2019am\u00e9lioration continus sont essentiels.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

3. L\u2019importance du capital humain<\/strong><\/p>\n

\u00ab\u00a0Il arrive fr\u00e9quemment que les clients qui se lancent dans un projet d\u2019IA se retrouvent avec un algorithme d\u2019IA d\u2019une extr\u00eame complexit\u00e9 qui n\u2019est pas vraiment n\u00e9cessaire pour leur entreprise\u00a0\u00bb, t\u00e9moignent les auteurs. L\u2019id\u00e9al consiste \u00e0 cr\u00e9er trois niveaux de collaborateurs\u00a0: un large groupe d\u2019utilisateurs des applications de tarification assist\u00e9e par l\u2019IA de l\u2019entreprise, avec une aide experte le cas \u00e9ch\u00e9ant\u00a0; un groupe de professionnels plus sp\u00e9cialis\u00e9s capables d\u2019identifier des jeux de donn\u00e9es et de collaborer \u00e9troitement avec des sp\u00e9cialistes en vue du d\u00e9veloppement de nouvelles applications d\u2019IA\u00a0; et un petit groupe crucial d\u2019ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es et de scientifiques charg\u00e9s de cr\u00e9er, d\u2019impl\u00e9menter et de g\u00e9rer les applications IA de tarification.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Conclusion\u00a0?<\/h2>\n

L\u2019intelligence artificielle, et en particulier le machine learning<\/em>, vont modifier les r\u00e8gles de la fixation des prix. En analysant diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es, le ML aide les dirigeants d\u2019entreprises \u00e0 d\u00e9terminer le prix de leurs produits de mani\u00e8re plus efficace et efficiente et \u00e0 \u00e9laborer une strat\u00e9gie de prix performante, \u00e0 calculer le ROI des promotions et \u00e0 affiner la segmentation client. Il autorise aussi des suggestions plus intelligentes et personnalis\u00e9es en termes de vente crois\u00e9e et additionnelle.
\n\u00a0<\/p>\n

Mais l\u2019IA n\u2019est en fait que la partie \u00e9merg\u00e9e de l\u2019iceberg. Il faudra d\u2019abord fournir des efforts afin d\u2019extraire les donn\u00e9es, de les nettoyer, de les normaliser et de les organiser. L\u2019impl\u00e9mentation de l\u2019IA au sein d\u2019une organisation n\u00e9cessite du temps et de l\u2019\u00e9nergie. Veillez donc d\u2019abord \u00e0 ce que les fondements de votre entreprise \u2013 votre strat\u00e9gie de prix et plan de mise en \u0153uvre, les donn\u00e9es, l\u2019effectif, etc. \u2013 soient solides, afin de pouvoir mettre l\u2019IA en place de mani\u00e8re constructive, et pas seulement parce qu\u2019elle est \u00e0 la mode.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L\u2019intelligence artificielle peut r\u00e9ellement avoir un impact d\u00e9cisif sur la fixation des prix et l\u2019optimisation des promotions dans le retail, affirme une nouvelle \u00e9tude de PwC. Le machine learning rec\u00e8le notamment un gros potentiel, sans pour autant \u00eatre la panac\u00e9e. \u00a0 Algorithmes autonomes Fini de vous fier \u00e0 votre instinct ou aux bonnes vieilles m\u00e9thodes. 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