Les détaillants affirment qu'ils doivent investir dans l'IA
générative pour être concurrentiels, et bon nombre d'entre eux
l'utilisent déjà pour la détection des fraudes, la gestion des
stocks et la personnalisation de l'expérience de magasinage
MONTRÉAL, le 24 mai 2024
/CNW/ - Les détaillants canadiens adoptent la technologie de
l'intelligence artificielle (IA) générative, et bon nombre d'entre
eux l'intègrent à leur organisation ou prévoient de l'intégrer à
court terme pour stimuler la productivité, prédire la demande et
offrir des expériences personnalisées aux clients, selon une
nouvelle étude de KPMG au Canada.
Dans un sondage récent mené auprès de dirigeants de
135 détaillants canadiens de nombreux secteurs, plus de
huit répondants sur dix (81 %) ont déclaré qu'ils
doivent investir dans l'IA générative pour demeurer concurrentiels,
et 81 % ont convenu qu'ils doivent passer à un modèle
d'exploitation d'IA générative au cours des 12 prochains mois
pour demeurer concurrentiels.
Près de quatre répondants sur dix (38 %) ont
déclaré avoir déjà mis en place une solution d'IA générative
quelconque au sein de leur organisation, et quatre répondants
sur dix (39 %) prévoient mettre en œuvre leur première
solution d'IA générative au cours des six prochains
mois.
Voici les utilisations les plus courantes
de l'IA générative mentionnées par les
répondants du secteur de la vente au détail :
- Détecter la fraude en signalant les transactions suspectes
(69 %)
- Prédire la demande de produits, optimiser les niveaux
d'inventaire (68 %)
- Offrir des recommandations de produits personnalisées dans des
styles de conversation adaptés aux clients (67 %)
- Stimuler les moteurs de recherche de produits en facilitant la
compréhension des demandes de recherche de clients (67
%)
- Optimiser la planification et le transport de lots complets
entrants et sortants (67 %)
« Il est évident que les détaillants canadiens considèrent
l'IA générative comme essentielle à leur avenir, a déclaré
Kostya Polyakov, partenaire et
leader national de l'industrie chez KPMG, secteur consommation et
commerce de détail au Canada. Le
défi consiste à déterminer les cas d'utilisation qui ajoutent de la
valeur pour les organisations, puisqu'il existe une myriade de
façons dont les détaillants peuvent utiliser la technologie pour
devenir plus efficaces, productifs et rentables. »
« L'IA générative convient parfaitement au commerce de
détail : elle peut personnaliser l'expérience client,
permettre des prévisions plus précises et améliorer la chaîne
d'approvisionnement. Plus de 80 % des détaillants canadiens
interrogés utiliseront la technologie cette année. Quant aux
20 % qui ne sont pas encore rendus là, ils font face à un
énorme désavantage concurrentiel qui ne fera que croître, car ceux
qui l'utilisent trouveront de plus en plus de façons de tirer parti
de ses pouvoirs. « L'IA générative n'est pas dans
l'avenir - elle est déjà un enjeu principal pour les
détaillants canadiens, a ajouté M. Polyakov.
Bien que l'utilisation de grands modèles de langage continuera
de croître, il sera important pour les détaillants canadiens
d'adopter une utilisation responsable du cadre d'IA générative au
sein de leurs entreprises afin de s'assurer que cette technologie
est utilisée de façon responsable.
Voici les faits saillants du sondage :
- 38 % des répondants ont déjà mis en place une solution
d'IA générative
- 39 % prévoient de mettre en œuvre leur première solution
d'IA générative au cours des six prochains mois
- 17 % prévoient de mettre en œuvre l'IA générative au
cours des 12 prochains mois
- 90 % conviennent que l'IA générative contribue ou
contribuera à accroître les revenus de leur entreprise ou
l'accroissement de leur part de marché
- 39 % s'attendent à ce que l'IA générative fasse
augmenter les revenus de 6 à 10 %; 26 % prévoient une
augmentation des revenus de 10 à 15 %; et 23 % tablent sur
un gain de 3 à 5 %
- 42 % s'attendent à ce que l'IA générative améliore le
rendement du capital investi (RCI)
de 10 à 20 %; 41 % supposent une augmentation de 6 à
10 %.
Près de neuf répondants sur dix (86 %) ont déclaré
que l'IA générative peut aider à mieux orienter leurs campagnes de
marketing et à personnaliser les expériences de magasinage pour les
clients, et 88 % ont convenu que la technologie peut
créer des éléments visuels époustouflants pour le lancement de
produits et réduire les coûts de photographie. Cependant, près de
huit répondants sur dix (78 %) se sont dits
préoccupés par la façon dont les consommateurs réagiraient aux
images générées par l'IA, ce dont les détaillants doivent tenir
compte, selon M. Polyakov, en plus de la constante évolution
des règles liées à la propriété intellectuelle à la lumière de l'IA
générative.
« Les consommateurs utilisent eux-mêmes de plus en plus des
outils d'IA générative, et bon nombre d'entre eux sont assez avisés
pour être en mesure de repérer le contenu généré par l'IA. Les
détaillants doivent réfléchir attentivement à la façon dont
ils utilisent la technologie, car si elle n'est pas utilisée de
façon appropriée et responsable, cela pourrait créer des risques
pour leur réputation, tant juridiques que financiers. Il est
essentiel d'avoir des balises et des contrôles adéquats autour de
la technologie », a déclaré Peter
Hughes, directeur national, Expérience client de KPMG au
Canada.
L'IA générative dans la chaîne
d'approvisionnement
Bien que les répondants aient déclaré qu'ils utilisaient déjà
l'IA générative de nombreuses façons au sein de leurs
organisations, moins de la moitié (46 %) ont appliqué
la technologie à leurs chaînes d'approvisionnement, et
34 % des répondants prévoient la mettre en œuvre à
l'avenir.
Parmi les répondants qui utilisent ou prévoient utiliser l'IA
générative dans leur chaîne d'approvisionnement, quatre sur dix
(43 %) ont déclaré que la raison principale raison
était de libérer des capacités d'analyse prescriptives pour le
traitement des commandes des clients ou des commandes de vente,
comme l'exploitation de données internes et externes pour
identifier les UGS et formuler des recommandations aux
gestionnaires de catégories pour l'ajustement des prix, les
promotions, l'assortiment et la livraison et fournir des options
d'atténuation. Les autres principaux facteurs comprennent la
capacité d'analyser l'information dans des systèmes disparates
(35 %), la production de prévisions de ventes exactes
fondées sur les données historiques, les tendances, le caractère
saisonnier (34 %) et l'optimisation des stocks
(34 %).
« L'IA générative a la capacité de révolutionner la gestion
de la chaîne d'approvisionnement, la logistique et
l'approvisionnement, mais seulement si elle est soutenue par des
données fiables et de qualité - c'est là que de nombreuses
organisations font face à des défis. Leurs données ne sont pas
gérées et organisées de façon optimale », explique
M. Polyakov.
En effet, les deux tiers des répondants ont déclaré
que l'un des principaux défis qu'ils doivent relever en lien avec
la mise en œuvre de l'IA est l'entrée de données non validées et
inexactes, lesquelles, si elles étaient utilisées pour former les
grands modèles de langage qui sous-tendent les plateformes d'IA
générative, pourraient causer des hallucinations d'IA ou se
traduire par des résultats inexacts ou trompeurs.
Sept répondants sur dix (71 %) ont déclaré que
leur incapacité à accéder aux données ou à en tirer parti constitue
également un défi dans la mise en œuvre de l'IA générative.
« Les détaillants ont accès à d'énormes quantités de
données, y compris des données sur les clients, des données sur les
ventes et des données sur les fournisseurs, pour n'en nommer que
quelques-unes, et ces données peuvent être exploitées pour
l'utilisation de l'IA générative. Mais pour que ces données soient
utiles à un système d'IA générative, les détaillants doivent
s'assurer qu'elles sont épurées, organisées et structurées. C'est
un élément essentiel de toute mise en œuvre réussie de l'IA
générative », ajoute M. Polyakov.
À propos du sondage
KPMG a mené un sondage au Canada auprès des décideurs au niveau de la
direction de 135 entreprises de détail canadiennes, à l'aide
du principal groupe de recherche sur les affaires de Sago. Le
sondage a été mené du 30 avril au 6 mai 2024. Trente pour cent des
entreprises sondées ont des revenus bruts annuels de 400 à 599,9
millions de dollars; 23 % d'entre elles ont des revenus de 1
milliard de dollars ou plus; et 21 % ont des revenus entre 200
millions et 399,9 millions de dollars. Aucun répondant d'entreprise
déclarant des revenus de moins de 200 millions de dollars en
revenus annuels n'a été inclus dans l'enquête. Vingt-neuf pour cent
d'entre eux travaillent dans le secteur de l'épicerie et des
supermarchés, 22 pour cent dans les secteurs de la santé, des
produits de beauté et des médicaments et 17 pour cent dans le
secteur des vêtements et des accessoires. Trente-sept pour cent
sont basés en Ontario, 24 % au
Québec, 10 % en Colombie-Britannique et neuf pour cent en
Alberta. Les autres répondants
proviennent d'autres régions du Canada.
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