IA : des labos au terrain

Le blog de Sylvain Duranton

Consumer Packaged Goods: comment profiter de l’IA pour adapter le modèle opérationnel

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Consumer Packaged Goods: comment profiter de l’IA pour adapter le modèle opérationnel
© Sébastien Borda / Couloir 3

L’intelligence artificielle représente une opportunité de croissance inexploitée de l’ordre de 10 % pour les entreprises de produits de grande consommation (PGC). C’est ce que révélait une étude réalisée par le BCG avec Google en 2018, et depuis, la plupart des entreprises de ce secteur ont lancé des initiatives pour capturer cette opportunité – améliorer l’accès aux données et diffuser l’IA dans l’ensemble des métiers.

18 mois plus tard nous pouvons faire un premier bilan de ces initiatives – et des difficultés propres au secteur pour déployer l’IA à grande échelle.

Parlons tout d’abord de l’impact de l’IA pour les PGC. Parmi la trentaine de cas d’application que nous avions identifiés, cinq se détachaient par leur potentiel : l’amélioration des prévisions de vente pour réduire les ventes manquées et les sur-stocks ; l’optimisation de l’allocation des moyens moteurs ; la personnalisation des assortiments et de l’allocation de PLV au point de vente ; l’amélioration du déploiement des forces de vente ; et l’optimisation de la dépense promotionnelle.

Les initiatives lancées à date confirment la valeur de ces cas d’application. Par exemple, l’IA nous a permis dans plusieurs secteurs (boissons, lait infantile, habillement) d’améliorer la précision des prévisions de vente de l’ordre de 10 à 15 points, ce qui se traduit par une baisse des sur-stocks de l’ordre de 30 % ; de mieux mesurer et d’optimiser le ROI incrémental des promotions, conduisant à 10 % d’amélioration de la marge sur ces opérations ; ou de mieux déployer les forces de vente terrain, améliorant le CA généré de 2-4 % sans augmentation de personnel.

Mais pour réaliser cet impact, les entreprises de PGC doivent déployer des solutions d’IA à grande échelle à travers leur organisation – et font face à trois principales difficultés pour y arriver : leur organisation matricielle et souvent décentralisée ; l’importance historiquement insuffisante accordée à la gestion des données, et partant leur manque de structuration, d’harmonisation et d’accessibilité ; la fragmentation de leurs systèmes SI (ERP et couches applicatives), nécessitant la multiplication des connections point à point entre les solutions d’IA et le reste des systèmes.

Les entreprises de PGC doivent donc plus encore que les autres industries inscrire l’IA dans une transformation d’ensemble de leurs fonctions cœur et de leurs modes de fonctionnement pour en tirer le plein bénéfice. Cela suppose quatre évolutions majeures :
- Focaliser les efforts sur peu de sujets (3 à 5 pour une entreprise mondiale), mais englobés dans des transformations profondes des fonctions – par exemple, le déploiement de solutions d’IA pour la prévision de demande doit s’accompagner d’une remise à plat des processus de prévision entre opérations et commerce, et d’une révision du rôle des demand planners ;

- Adopter une gouvernance plus centralisée pour la construction et le déploiement de solutions d’IA, et concentrer les ressources (data scientists, software engineers, …) dans 2-3 hubs mondiaux pour éviter la dispersion des talent ;
- Renforcer la gouvernance de la donnée : mise en place de "data owners" métier et de processus adaptés, autour d’une vingtaine de domaines de donnée (par exemple, sell-in, produit, consommateur, client, …) ;
- Amorcer, en parallèle du déploiement de l’IA, une remise à plat de leurs systèmes et de leur architecture d’entreprise : redéfinition du socle (nombre et contenu des ERPs), mise en place de plateformes de données permettant de transversaliser et d’harmoniser les données ; rationalisation du portefeuille applicatif.

Pour les entreprises de PGC qui sauront mener ces transformations, l’impact va bien au-delà des bénéfices de l’IA ; il s’agit de l’adaptation du modèle tout entier, pour progressivement le rapprocher d’une "tech company" - travaillant en mode agile, capable de mobiliser instantanément ses données pour prendre des décisions, automatisant les tâches à faible valeur ajoutée, et dotée de systèmes flexibles. La vague de l’IA est l’occasion de conduire ce changement, ne la ratons pas !


Nicolas de Bellefonds, DG France de  BCG Gamma

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