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[Tribune] "Données et IA, un must de la Retail Tech en France"

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[Tribune] 'Données et IA, un must de la Retail Tech en France'
© Taras Shypka

Dans cette tribune, Nicolas Maillard, Senior Director Field Engineering Central & SEMEA de Databricks, expose les enjeux d'innovation de la Retail Tech, au travers notamment de 3 start-up françaises, cloud-natives, engagées au service du retail basé sur les données et l'intelligence artificielle.

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Parmi les pépites françaises stratégiques et les plus prometteuses de la French Tech, celles de la Retail Tech ne sont pas en reste. Désormais sur le devant de la scène, elles doivent affirmer leur croissance et contribuer à imposer la France comme acteur de premier plan dans cet espace en plein essor du commerce de détail. Dans le vaste univers des outils du numérique à leur disposition, voyons comment l'adoption du cloud, l'intelligence artificielle (IA) et la maîtrise de la prise de décision data-driven sont des composantes essentielles pour tenir leur engagement d'innovation et de prospérité de leur écosystème.

La Retail Tech soumise à l'innovation continue

A la suite de la pandémie, 61 % des PME françaises déclarent envisager le renforcement de leur présence online et 44 % pensent augmenter leurs ventes à l'international, selon une étude réalisée par Alibaba et YouGov en avril 2021. Ces ambitions de croissance impliquent directement les acteurs de la Retail Tech dont le challenge est d'innover continuellement dans des outils qui aident les marques à optimiser trafic et taux de conversion, définir des prix attractifs, fidéliser les clients, concevoir des expériences personnalisées et engageantes à chaque instant, ou encore améliorer leur gestion des stocks. En amont, cela se traduit par de nombreux défis technologiques à relever pour accompagner les retailers dans le processus de leur digitalisation, l'exploitation de données en provenance de différentes sources, l'automatisation de tâches pour traiter d'énormes volumes de données, souvent en temps réel, et en extraire des informations directement exploitables par les métiers du retail.

Mais pour y parvenir, ces start-ups de la Retail Tech doivent s'appuyer sur des plateformes ultra-flexibles et des pratiques modernes qui tirent parti de données massives et de l'IA, tout en garantissant une scalabilité exponentielle et la prise en compte d'un écosystème en constante évolution, voire extrêmement volatile. Elles doivent être capables de fournir aux retailers des analyses à fort impact dans des SLAs (Service Level Agreement) exigeants, par exemple pour la répartition des stocks ou la prévision des produits sur étagère dans chaque magasin ou unité de gestion de stock (UGS).

Les retailers doivent également disposer d'outils constamment alimentés en données temps réel de tous types (images, vidéo et audio en provenance de canaux digitaux) pour procurer à leurs clients des expériences personnalisées et ainsi optimiser leur plateforme d'e-commerce et mobile. Pour une plus grande agilité et une meilleure résilience, les détaillants et les entreprises de biens de consommation ont besoin d'une plateforme qui leur permette de réagir aux changements en temps réel grâce à des informations et analyses approfondies obtenues en quelques jours plutôt qu'en quelques mois. Relever tous ces défis n'est possible qu'en s'appuyant sur une plateforme de données de type lakehouse, basée sur une architecture plus simple, plus rentable et plus apte à servir l'IA.

Sur les traces de trois start-ups de la retail Tech françaises*

Bon nombre des entreprises de la Retail Tech cloud-natives ont déjà parfaitement compris le pouvoir des données et de l'IA pour résoudre des problèmes critiques propres à leur industrie : permettre aux marques de tirer parti de données temps réel relatives aux consommateurs, non seulement pour personnaliser l'expérience client, mais surtout pour prendre les bonnes décisions en termes de création de produit, de commercialisation et de distribution. Les interactions avec les clients deviennent des signaux forts de l'expression de la demande. Les expériences réussies de trois startups françaises de la Retail Tech relatées ci-dessous devraient être utiles à d'autres pour passer à l'échelle, stimuler l'hyper-croissance au sein de leur entreprise et parvenir à séduire les enseignes du retail misant sur une croissance des ventes à deux chiffres grâce aux données et à l'IA.

In The Memory

In The Memory, entreprise de la Retail Tech française, s'est donnée pour mission de libérer le vaste potentiel des données et de le transformer en augmentation des ventes pour ses clients. Sa recette est un mélange de technologie, de design thinking et de livraison agile de solutions basées sur le cloud. Cela lui permet de collaborer sur le long terme avec ses clients en leur fournissant des simulations pertinentes pour qu'ils puissent se concentrer sur la commercialisation, la relation avec leurs clients et leur personnel. Son utilisation des données et de l'IA lui permet notamment d'aider ses clients à comprendre quels produits stocker, quelles promotions mettre en place et à quel moment, ou comment faire varier les prix.

Pour dégager des informations exploitables à partir de vastes sources de données des clients, avec un délai d'exécution de quelques secondes plutôt que de quelques jours, In The Memory s'appuie sur une plateforme de données moderne qui automatise les processus de traitement des tâches récurrentes. Selon les très divers cas d'usage de ses clients, cela se traduit par une utilisation très atomique des données pour calculer la performance d'un produit dans un magasin un jour donné ou à l'inverse par le traitement de milliards de lignes de données en quelques secondes. Il s'agit d'enrichir le processus décisionnel, ce qui signifie utiliser la technologie pour tirer le meilleur parti de l'intelligence humaine.

S4M

Autre entreprise de la Retail Tech, S4M fournit des publicités conçues pour attirer davantage de clients en magasins, concessions et restaurants, avec l'objectif de générer le maximum de retour sur investissement publicitaire. Elle s'appuie sur une plateforme de données capable notamment de traiter toutes les données, de rationaliser la collaboration dans toute l'entreprise et de standardiser tout le cycle de vie des modèles de ML sur lesquels reposent ses solutions, depuis l'expérimentation jusqu'à la production.

S4M résout toute une série de points critiques tels que la qualification des offres publicitaires, le montant à payer pour réaliser des campagnes performantes et la lutte contre la fraude grâce à la géolocalisation, un problème désormais sérieux car les consommateurs se tournent davantage vers l'e-commerce et les transactions numériques depuis la pandémie.

FollowAnalytics

FollowAnalytics quant à elle permet notamment de créer très rapidement une application mobile en tirant parti des ressources web existantes et de la publier en quelques semaines sur Apple AppStore ou Google Playstore. L'un de ses défis étaient de traiter de grands volumes de données tout en développant des solutions analytiques spécifiques adaptées à chaque client, notamment de la vente de détail et du commerce électronique. La mise en oeuvre de modèles d'analyse de données permet une segmentation automatique. Cette modélisation réalisée par client garantit que les données des clients ne sont pas mélangées, afin de respecter les exigences en matière de protection des données et de confidentialité.

Incontestablement, la Retail Tech est un secteur phare où brillent de nombreuses start-ups françaises innovantes. Mais pour contribuer à créer 10 géants de la Tech en Europe valorisés à 100 milliards d'ici 2030, selon le Programme Scale Up Europe, leurs levées de fonds ne suffiront pas. Placer la data et l'IA au coeur de leur stratégie d'innovation est d'ores et déjà un must.

* NDLR : Ces 3 start-up utilisent l'IA associée à l'architecture de données de Databricks.

L'auteur : Nicolas Maillard, Senior Director Field Engineering Central & SEMEA de Databricks, entreprise spécialisée sur la data & l'intelligence artificielle.

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