LMi-MAG25 avril - Flipbook - Page 32
© DR
RETOUR D’EXPÉRIENCE
Intelligence arti昀椀cielle
attendre des personnes expertes dans un certain
domaine qu’elles interviennent spontanément pour faire
fonctionner les processus de l’entreprise à leur niveau
n’est pas réaliste. De plus, l’IA en particulier est une discipline qui reste très spécifique.
« Construire des fonctions d’IA aidant les employés
au quotidien dans certains processus peut être aussi
important que déployer une solution pointue bâtie par
un data scientist ou un ingénieur en machine learning,
explique le CDO. Nous devons donc investir dans le
développement des personnes - les experts - pour les
muer en acteurs clefs de la construction de solutions. »
Mettre ses données en ordre :
un travail de Sisyphe
La gouvernance des données est la pierre angulaire
de la progression vers des usages productifs de l’IA.
« L’écosystème produit constamment davantage de
données, il est donc impossible que tout soit parfaitement ordonné en permanence ; c’est un domaine sur
lequel il faut constamment travailler. Il est important de
mettre de l’ordre dans ses données, même lorsqu’on ne
sait pas encore à quoi elles vont servir. » Selon le CDO, si
vous maîtrisez vos données, réaliser des analyses pertinentes avec l’IA s’avère très facile. Jusqu’à présent, Ikea
a porté ses efforts sur la gestion des données concernant la supply chain et l’entreposage, mais lorsqu’il s’agit
de l’expérience client, il reste du chemin à parcourir,
selon Francesco Marzoni. « Nous pouvons améliorer la
façon dont nous collectons les données sur les processus
clients », dit-il.
32 / mars / avril / mai 2025
Selon le responsable, il est plus facile d’organiser les
données sur les livraisons et les stocks que sur les clients.
« C’est là que nous avons vu le plus grand potentiel »,
ajoute-t-il. Sans oublier le fait que les données internes
sont mieux contrôlées que les données externes, ce qui
peut être le cas avec les clients.
« En ce qui concerne les données relatives aux clients, il
reste encore beaucoup à faire pour les traiter de manière
responsable, en veillant à ce que des informations soient
fournies sur ces traitements. Mais c’est un domaine dans
lequel nous avons déjà un certain nombre d’acquis »,
souligne Francesco Marzoni.
Une IA plus classique que générative
Les solutions d’IA utilisées par Ikea aujourd’hui sont principalement basées sur le machine learning classique ; les
LLM ne sont pas beaucoup utilisés en dehors de produits
sur étagère tels que Copilot. Par exemple, l’IA est utilisée
pour des services de recommandation ou pour optimiser
le remplissage des camions longue distance. La démarche
consiste avant tout à développer et entraîner des solutions
d’IA maison dans les domaines où elles sont pertinentes.
« L’IA pour des outils tels qu’Office peut être achetée
directement sur étagère, mais je pense que les meilleures
solutions d’IA, pour les soins de santé par exemple,
pourraient provenir d’acteurs du secteur, juge Francesco
Marzoni. Comme il est plus probable que les solutions
pour la décoration d’intérieur émaneront d’un acteur de
ce métier plutôt que d’un grand éditeur de logiciels. Les
outils de recommandation utilisés par Ikea doivent être
