Nous analysons les innovations et les opportunités que la technologie de l'IA apportera au secteur de la distribution.
Nous présentons comment concevoir l'avenir de la distribution grâce à l'IA, notamment en matière de service client personnalisé, d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de transformation numérique.

Au cœur du commerce de détail 4.0 se trouve un large éventail de technologies numériques. L'intelligence artificielle est une technologie essentielle utilisée dans tous les secteurs de l'industrie, permettant la prévision de la demande, les recommandations personnalisées et l'optimisation des prix en fonction des données des consommateurs.
Cela permet aux entreprises d'améliorer la précision et l'efficacité de la prise de décision et d'offrir un meilleur service à leurs clients.
L'Internet des objets (IoT) permet des opérations efficaces en collectant et en connectant des données en temps réel provenant des magasins, des centres logistiques et des domiciles des consommateurs.
Les magasins intelligents utilisant l'Internet des objets (IoT) surveillent en temps réel l'état des produits en magasin et offrent un environnement d'exploitation optimisé.
Ces technologies aident les détaillants à répondre plus rapidement aux demandes des consommateurs.
--- Extrait de « 01_Évolution du paradigme de l'entreprise de distribution »

Dans les magasins physiques, l'IA automatise la gestion des stocks, l'analyse du flux de clients, les systèmes de paiement et la gestion de l'environnement du magasin, contribuant ainsi à l'augmentation des ventes et à l'amélioration de l'expérience client. L'IA surveille les stocks en temps réel et réapprovisionne automatiquement les articles manquants afin d'éviter les ruptures de stock.
Analysez les données de déplacement des clients afin de placer les produits populaires à l'avant du magasin ou les produits promotionnels aux endroits optimaux à l'intérieur du magasin pour augmenter les chances d'achat.
En surveillant et en optimisant automatiquement chaque domaine nécessitant une intervention humaine, comme la température en magasin, la consommation d'énergie et le nettoyage, grâce à des capteurs IoT et à l'IA, on obtient un impact significatif sur la réduction des effectifs et des coûts.
--- Extrait de « 03_Douze technologies d'IA fondamentales pour la transformation des entreprises de distribution »

Outre les technologies de magasin sans personnel, les étagères intelligentes constituent un élément clé de la technologie d'analyse des données en magasin. Elles détectent automatiquement lorsqu'un client prend ou retourne un article, fournissent des informations sur les produits via des écrans ou des haut-parleurs à proximité de l'étagère et permettent de faire des recommandations personnalisées.
La chaîne de supérettes japonaise Lawson a introduit des étagères intelligentes dotées d'intelligence artificielle qui affichent des informations détaillées sur les produits et recommandent des produits similaires sur un écran numérique lorsqu'un client prend un article en rayon.
Ces technologies améliorent le confort du client et facilitent ses décisions d'achat, ce qui entraîne une augmentation des ventes.
--- De "06_AI Store"

Les entreprises de vente au détail modernes renforcent leur compétitivité grâce à l'immense quantité de données générées par les clients, les produits et les médias sociaux.
Toutefois, pour collecter, stocker, traiter et analyser efficacement les données clients, les données SCM et les données massives issues des réseaux sociaux, et pour les utiliser dans les technologies d'IA, une infrastructure de données avancée, des plateformes et des capacités spécialisées sont essentielles.
Les entreprises de distribution doivent disposer d'une infrastructure de stockage évolutive pour s'adapter à un environnement où le volume et la variété des données augmentent de façon exponentielle.
Pour stocker efficacement de grandes quantités de données et en accroître l'accessibilité, il est nécessaire d'utiliser un stockage basé sur le cloud et de construire un lac de données pour stocker à la fois les données structurées et non structurées.

--- Extrait de « 09_IA et Big Data »