Pour le cabinet de conseil AI Builders, les entreprises du luxe souffrent encore d’un manque de vision stratégique en matière d’utilisation des données et de l’intelligence artificielle. Cette étape est indispensable pour déployer l’IA dans les métiers et processus.

Le confinement a été un accélérateur de la transformation digitale dans le luxe, comme dans d’autres secteurs. La crise sanitaire a notamment contraint ces entreprises à se développer plus rapidement dans le domaine du e-commerce. Elles ne partaient cependant pas d’une feuille blanche. Il en va de même en ce qui concerne l’usage des données et de l’intelligence artificielle.

Un géant du luxe comme LVMH exploite ainsi déjà des algorithmes en production. Dior Couture met notamment à disposition des conseillers en boutique un moteur de recommandation. Celui-ci permet de recommander des produits alternatifs ou de complément. En lien avec la supply chain, la marque Louis Vuitton développe quant à elle des prédictions de ventes pour ses nouvelles collections.

De l’innovation en IA, mais trop peu d’industrialisation

Le groupe de luxe souhaite aller plus loin néanmoins. En juin, il officialisait donc un partenariat stratégique avec Google autour de l’innovation et de l’IA dans le cloud. La preuve que ce secteur n’en est pas encore au stade du déploiement industriel ? Sur le volet marketing, les usages sont déjà multiples et matures. « Le luxe a déjà fait sa transformation digitale et est sans doute parmi les meilleurs en termes de qualité de la relation client », considère Stéphane Roder, président du cabinet de conseil AI Builders. Il y a un mais, cependant.

« Pour la transformation des métiers et de leurs process, le luxe n’a pas encore démarré. Ce sera incontournable néanmoins pour leur permettre de préserver leurs marges et de rivaliser avec leurs concurrents », ajoute-t-il ainsi.

Et parmi les métiers prioritaires figure en particulier la supply chain. L’enjeu pour les entreprises est en effet de disposer du bon stock au bon endroit. Or, dans ce domaine, l’intelligence artificielle intervient dans la prédiction de la demande et la constitution complexe des stocks à l’échelle internationale.

Pour répondre à ces problématiques, les acteurs du luxe peuvent aujourd’hui s’appuyer sur des solutions d’IA du marché capables de prendre en compte des données exogènes (météo, évènements, etc.), y compris sur les réseaux sociaux.

Data scientists et développement interne ne sont pas la seule voie

Le dirigeant d’AI Builders estime que ces technologies peuvent aider les entreprises à baisser leurs stocks de 10 à 20%. Dans le retail, Leroy Merlin a ainsi eu recours à une solution de cette nature, avec à la clé une réduction des stocks de 8% et une économie de 60 millions d’euros. Mais une meilleure prédiction de la demande contribue également à une hausse du chiffre d’affaires, de l’ordre de 10%, évalue l’expert.

Le luxe ne tirerait donc pas encore pleinement profit de ce potentiel de l’intelligence artificielle au niveau de la supply chain. Selon Stéphane Roder, le secteur en est principalement au stade de l’innovation en matière d’IA et non d’industrialisation, étape à laquelle « l’IA devient une commodité ».

En matière d’IA, nombre de sociétés, tous secteurs confondus, font le choix du développement interne et de la mise en place d’équipes de data scientists au sein de l’organisation. Pour le consultant, un « basculement » s’amorce cependant avec des stratégies qui accordent une place croissante au « buy », l’achat de solutions sur étagères, et moins au « make ».

AI Builders accompagne d’ailleurs vers le buy de grands groupes qui, jusqu’alors, ont beaucoup investi dans la data science et le développement interne. Ces entreprises sont en demande de méthodologies pour évaluer les outils d’IA du marché. Pour faire progresser sa maturité, le luxe pourrait à son tour basculer et opter pour des stratégies d’achat – en complément du make.

Un schéma directeur IA pour fixer le cap

Les directions générales des groupes de luxe pourraient pousser en ce sens. « Toutes actuellement veulent disposer d’une vision stratégique Data », témoigne Stéphane Roder. Et cela passe notamment par la définition d’un schéma directeur, poursuit-il. Encore faut-il toutefois au préalable avoir mis au point une gouvernance de la Data et de l’IA, la première mission d’un CDO (chief digital ou data officer).

« C’est impensable pour une entreprise de ne pas avoir de stratégie à deux ou trois ans. C’est la fonction d’un CDO, qui mettra au point un schéma directeur IA. Cela représente 3 à 5 mois de travail, qui déboucheront sur une stratégie pour les prochaines années », déclare le président du cabinet de conseil.
Cette vision stratégique viendra donc nourrir ensuite les décisions de l’entreprise, en matière de make or buy, par exemple, mais aussi pour identifier les compétences à recruter. Stéphane Roder insiste également sur la nécessité d’associer la DSI et de former ses équipes à la gestion de projet IA et au déploiement.

« Le grand challenge aujourd’hui, c’est la synchronisation de toutes les parties prenantes. L’IA ajoute de la complexité. On passe par exemple du DevOps au MLOps. Tous ces changements s’organisent. Les entreprises doivent comprendre ces problématiques de synchronisation et de vision à long terme. Un déploiement industriel de l’IA ne se fait pas en claquant des doigts », rappelle Stéphane Roder.