Entre intelligence artificielle analytique et générative, le luxe poursuit son ambition d’ultra-personnalisation de ses interactions avec le client. La dernière étude du cabinet Bain, en partenariat avec le Comité Colbert, fait état de nouveaux cas d’usage de la technologie dans le luxe et de la multiplication de projets pilotes dans les grands groupes et les petites Maisons indépendantes. Le climat d’incertitude économique dans lequel baigne le luxe, qui devrait se prolonger au moins jusqu’à la fin de l’année, rend encore plus nécessaire le redoublement des efforts dans le développement de l’intelligence artificielle.
Après l’ère de l’émergence et de la pré-science avec la boutique du futur, voici venue celle de la convergence des intelligences artificielles.
Le Cabinet Bain & Co, en collaboration avec le Comité Colbert – instance représentative du luxe en France – a présenté le troisième opus de son étude Luxe et technologie, publiée chaque année depuis trois ans.
Intitulée “Intelligence artificielle, une révolution discrète”, cette nouvelle étude repose à la fois sur un questionnaire quantitatif adressé à une quarantaine de Maisons françaises, la plupart membres du Comité Colbert ainsi que sur des entretiens plus qualitatifs avec une poignée d’entre elles.
L’étude se penche sur les métiers du luxe représentatifs de la plupart des 95 membres du Comité Colbert : mode, beauté, horlogerie-joaillerie, hôtellerie, arts de la table… Chacune de ses Maisons sont emblématiques du luxe français, fortement exportateur, et de facto emblématique du luxe mondial. L’étude peut donc être lu par extension comme la percée de l’intelligence artificielle dans le luxe en général.
Une convergence des forces en marche
L’étude “Intelligence artificielle, une révolution discrète” de Bain & Co et du Comité Colbert étudie pour la première fois deux technologies IA qui ont fait couler beaucoup d’encre ces dernières années, en particulier dans le luxe.
La “doyenne” n’est autre que l’intelligence artificielle analytique. Elle implique des modèles à usage unique (optimisés pour de la prévision de vente, de l’allocation de stocks…) basés sur des données structurées et constitue une aide précieuse à la prise de décision avec un objectif de scoring. Née il y a trente ans, elle a connu une nette accélération il y a dix ans. Le luxe s’est intéressé à cette technologie il y a 5 ans, principalement à des fins d’excellence opérationnelle (logistique, gestion des stocks…).
Commençant à peine à être expérimentée dans le luxe, l’intelligence artificielle générative repose, elle, sur des données aussi bien structurées que non structurées. Cette IA est capable de restituer tout type de données, du texte aux images en passant par la vidéo. Apparue il y a près de 20 ans, elle a connu une nette accélération avec Google en 2017, tandis qu’elle est balbutiante dans le luxe.
La distinction entre les technologies touche non seulement leur nature mais aussi les ressources humaines qu’elles impliquent. Là où l’’IA analytique requiert “des compétences pointues” de type data scientists et ingénieurs afin de développer des modèles propres à chaque Maison, l’IA générative demande des savoir-faire “plus commodotisés” comme celles de solutions engineering. Si la première souffre d’une pénurie de talents avec des barrières à l’entrée extrêmement fortes qui favorisent les grands groupes, la seconde s’avère plus accessible avec des talents internes préexistants, y compris au sein des petites structures.
« Aujourd’hui, les Maisons et l’industrie opèrent une distinction très nette entre IA analytique et IA générative au niveau des cas d’usage. Nous anticipons toutefois une convergence avec des technologies qui s’auto-alimentent et qui bénéficient d’applications totalement intégrées, d’ici 3 à 4 ans. » a déclaré Mathilde Haemmerlé, Associée chez Bain & Company, responsable du pôle Luxe en France, et co-auteur de l’étude.
Quatre champs d’application de l’IA
Parmi les principaux champs d’application de l’intelligence artificielle dans le luxe, le cabinet Bain & Co relève deux domaines présentant de forts taux d’adoption.
Il s’agit en premier lieu de l’efficacité opérationnelle, soit tout ce qui a trait à l’optimisation de la chaîne logistique, depuis les prévisions des ventes jusqu’à l’allocation des stocks jusqu’à la boutique.
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Photo à la Une : © Getty Images/Unsplash+
