L'intelligence artificielle crée de la valeur ajoutée
Parmi les grandes tendances structurelles identifiées par MainFirst, le marché des logiciels d'IA dispose d’un potentiel important. Ce marché devrait croître en moyenne de 144% par an jusqu'en 2025. Pour 2019, le volume atteindra 14,7 milliards de dollars.
Les technologies d’intelligence artificielle, le machine learning (ML) en premier lieu, sont déjà largement utilisées dans le commerce électronique. Celles-ci permettent d'anticiper les envies des clients plus rapidement, plus précisément - et d'accroître les ventes. Amazon a reconnu et breveté le potentiel de ces logiciels il y a des années, mais tous les géants du e-commerce utilisent aujourd'hui ce type d’algorithmes.
L'idée qui sous-tend cette technologie est simple : en analysant les comportements passés, des prédictions sont faites sur les intérêts possibles et les achats futurs, ce qui permet d'encourager les clients à faire plus d'achats, à rendre les produits disponibles plus rapidement et à améliorer l’efficacité économique générale. L’augmentation massive et rapide des volumes de données, due notamment aux recherches de produits via Amazon plutôt que Google, vient renforcer ce processus.
Amazon est un leader dans l'utilisation des moteurs de filtrage collaboratif (Collaborative Filter Engine). Ce type de moteur de recherche intelligent analyse les articles que les clients ont déjà achetés, ceux qui se trouvent dans leur panier d'achat ou leur liste d’envies, les produits pour lesquels ils ont laissé des commentaires et les articles les plus recherchés. Ces informations sont utilisées pour faire des recommandations de produits fondées sur les comportements d’autres clients ayant achetés les mêmes articles. Amazon utilise ainsi l’intelligence de ces recommandations pour améliorer l'expérience client et génèrent 35 % de son chiffre d’affaires sur les produits individuels grâce à cet algorithme. En parallèle, Amazon travaille en étroite collaboration avec les fabricants et assure le suivi de leurs stocks afin d’expédier les commandes le plus rapidement possible. Amazon utilise également ces données pour optimiser la planification et la fluidité des chaînes d'approvisionnement, et réduit ainsi ses coûts de transport de 10 à 40 %.
Alibaba utilise également l'intelligence artificielle et a développé un logiciel appelé "e-commerce Brain" qui utilise des données en temps réel pour prédire les envies des consommateurs. Les modèles sont constamment mis à jour pour chaque client afin de tenir compte des nouvelles données de l'historique des achats, de l'historique du navigateur et des activités en ligne. Les données issues des algorithmes de recommandations de produits et de recherche sont ensuite transmises aux détaillants, puis aux fabricants pour leur indiquer quels articles sont en demande. Particulièrement à l’occasion de la fièvre acheteuse qui prend la Chine annuellement lors de la Journée des célibataires, Alibaba déploie ses données prédictives pour indiquer aux commerçants où il est mieux d'entreposer les marchandises le jour précédent. Alibaba utilise également sa filiale logistique Cainiao pour déterminer les itinéraires de livraison les plus efficaces, et affirme que ces dispositifs de logistique intelligente ont permis de réduire de 10 % l'utilisation des véhicules et de 30 % les distances à parcourir.
La tarification dynamique est un développement plus récent où le big data prend une importance de plus en plus cruciale. En s’appuyant sur des technologies IA similaires, les prix sont continuellement ajustés en fonction des activités des clients sur le site web, des prix des concurrents, de la disponibilité des produits, des envies de chacun, de l'historique des commandes, de la marge bénéficiaire prévue, entre autres facteurs.
Ces analyses prédictives permettent d’accroître les ventes et les marges de profits, tout en réduisant les délais de livraison et les coûts globaux.
En tant que gérants de fonds actifs, notre rôle est d’apporter à nos clients une valeur ajoutée en identifiant et en investissant dans ces grandes tendances de croissance à un stade précoce.