Dans le paysage en évolution rapide de l'IA, en particulier avec l'émergence des technologies d'IA générative, l'intérêt pour l'exploitation du potentiel de l'IA au sein des produits de grande consommation s'accroît. Cette transformation ne se limite pas à l'adoption de nouvelles technologies, mais implique également un changement de paradigme dans la manière dont les produits sont développés, commercialisés et livrés aux consommateurs.
Pour tirer parti de tous les avantages de l'IA, il faut adopter une approche proactive afin d'identifier et d'adopter d'urgence les possibilités de transformation. Le développement rapide de l'IA signifie que ce qui est à la pointe du progrès aujourd'hui pourrait devenir une pratique courante demain. Par conséquent, les entreprises de produits de grande consommation doivent se tenir au courant des dernières avancées en matière d'IA et évaluer de manière critique la façon dont elles peuvent intégrer ces technologies dans leurs opérations pour stimuler l'efficacité et l'innovation, rationaliser les processus et créer de la valeur pour les clients. Compte tenu du potentiel de l'IA, il est urgent et crucial pour les entreprises de produits de grande consommation d'identifier des cas d'utilisation viables où l'IA peut maximiser les opportunités et fournir des stratégies orientées vers l'action.
L'IA dans le cycle de développement des produits
Dans la figure ci-dessous, nous avons identifié les domaines dans lesquels l'IA peut modifier les méthodes existantes qui couvrent l'ensemble du cycle de développement d'un nouveau produit : découverte, formulation, analyse de la qualité, inventaire de la chaîne d'approvisionnement et traçabilité.

Les capacités prédictives de l'IA peuvent accélérer l'idéation et la création de nouveaux produits en analysant les tendances des consommateurs, leurs préférences et les lacunes du marché, augmentant ainsi la probabilité d'une introduction réussie sur le marché. L'utilisation de l'IA peut rationaliser la formulation des produits en prédisant les résultats de différentes combinaisons d'ingrédients. Elle peut également aider à reformuler des produits existants pour répondre aux nouvelles demandes des consommateurs, telles que la réduction du sucre ou du sel, sans compromettre le goût ou la texture. Les technologies d'IA peuvent améliorer la découverte de nouveaux ingrédients durables et rentables en passant au crible de vastes bases de données de composés afin d'identifier ceux qui possèdent les propriétés souhaitées. Comme le montre la technologie de Brightseed, les entreprises peuvent découvrir des ingrédients qui étaient auparavant inconnus et qui auraient pu le rester sans l'utilisation de l'IA. Plus loin, une fois qu'un nouveau produit est formulé et prêt pour l'analyse de la qualité, il existe des méthodes améliorées par l'IA pour faciliter le processus, comme la mise en œuvre de capteurs assistés par l'IA ou la mise en œuvre in situ de l'imagerie hyperspectrale pour identifier les produits défectueux sur la chaîne de production. Enfin, l'IA peut améliorer les cas d'utilisation liés à la chaîne d'approvisionnement, notamment l'analyse et la prévision des risques, la traçabilité et la gestion des stocks.
Stratégies d'adoption
Les marques de produits de grande consommation doivent identifier les bonnes stratégies d'adoption pour pouvoir exploiter efficacement l'IA. Les cas d'utilisation spécifiques peuvent être mieux traités par le développement interne, ce qui oblige les entreprises à créer leurs propres capacités d'IA. Cette approche nécessite souvent une transformation significative de la collecte et de la gestion des données. Historiquement, les entreprises de produits alimentaires et de biens de consommation courante se sont appuyées sur des méthodes traditionnelles, telles que les feuilles de calcul Excel, pour la collecte des données. Toutefois, pour exploiter pleinement l'IA, la collecte de données doit être rationalisée, en veillant à ce que les données soient dans un format facilement accessible et utilisable par les systèmes d'IA. Dans ce contexte, une stratégie globale en matière de données devient indispensable ; c'est la base d'une mise en œuvre réussie de l'IA.
D'autre part, dans certains cas, il est plus avantageux de nouer des partenariats externes avec des startups spécialisées dans l'IA. C'est particulièrement vrai pour les projets visant à développer des produits de niche et innovants en dehors de l'expertise de base d'une entreprise. Par exemple, une entreprise laitière traditionnelle qui se lance dans le développement de produits laitiers alternatifs pourrait trouver plus économique d'externaliser son savoir-faire en matière d'IA. Dans ce cas, la collaboration avec des spécialistes externes permet d'obtenir des résultats plus rentables et plus ciblés.
En fin de compte, alors que l'IA pourrait potentiellement stimuler l'innovation, son impact le plus immédiat pour de nombreuses marques de produits de grande consommation réside dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. Les gains d'efficacité - potentiellement de 30 à 50 % - représentent une proposition de valeur convaincante, en particulier pour les grands acteurs des produits de grande consommation. Toutefois, l'ampleur des investissements nécessaires à l'adoption de l'IA peut ne pas se justifier pour les petites entreprises, pour lesquelles l'analyse coûts-avantages pourrait ne pas correspondre à leurs priorités stratégiques. Les marques de produits de grande consommation doivent comprendre cette dynamique alors qu'elles naviguent dans les complexités de l'intégration de l'IA dans leurs opérations, en s'assurant que leur approche est économiquement rationnelle et alignée sur leurs objectifs stratégiques plus larges.