Pricing Dynamique

Pricing Dynamique

Dans le monde du e-commerce, beaucoup d’entre nous appliquent des stratégies suivant un modèle de pricing dynamique. Par exemple, la plupart des distributeurs surveillent constamment les prix de leurs concurrents et définissent leurs prix en conséquence. Certains le font manuellement, et certains utilisent des algorithmes complexes, ajustant constamment leurs prix à la hausse ou à la baisse, parfois avec des variations de quelques centimes, pour trouver le prix parfait et le plus compétitif.

Malheureusement, souvent, cela ne va pas plus loin. Un revendeur fixe ses prix en fonction de ses concurrents et de ses indicateurs clés de performance de base (KPIs), tels que les coûts et les marges. Mais la réalité n’est pas toujours aussi simple, et trop d’argent est laissé sur la table si votre seule stratégie est de battre votre concurrence.

Par exemple : votre concurrent baisse ses prix de moitié et commence à vendre son stock. Qu’allez-vous faire ? La stratégie de base consisterait à vous dépêcher et à réduire vos prix de la même manière afin de rester compétitif. Mais que se passe-t-il s’ils se trompent et que vous les suivez quand même ? Que se passe-t-il si finalement cet article affiche une tendance à la hausse et que, dans quelques jours, votre concurrent aura épuisé tous ses stocks à prix réduit, alors que la demande pour ce produit continuera d’augmenter ? En agissant différemment, vous seriez le seul à avoir encore du stock et auriez la possibilité de vendre votre stock au prix fort, ce qui générerait des bénéfices plus importants.

Mais comment savoir si un article est à la mode ? Bien sûr, pour certains articles cela parait évident, comme par exemple pour les « handspinners » qui se sont vendus très rapidement et ont été un vrai effet de mode chez les enfants et les adolescents à travers le monde. Cependant, en tant que responsables merchandising ou acheteurs, nous savons que la plupart des articles ne parviennent jamais à cet effet viral. Au lieu de cela, nous avons des centaines et des milliers d’articles sur lesquels nous devons prendre des décisions au quotidien, juste pour maintenir la rentabilité de notre business.

C’est là qu’une plateforme de pricing dynamique entre en jeu. Elle vous permet de faire des analyses de prix et de rentabilité en mettant à votre disposition un tableau de bord. Grâce à l’utilisation d’une grande quantité de données et d’algorithmes intelligents, ces plateformes vous permettent de prendre des décisions en temps réel, sur chacun de vos produits. En les reliant à vos systèmes d’inventaire, ERP, site web, outils de rapports et d’analyses, ainsi qu’à vos fournisseurs de données externes (veille concurrentielle et autres plateformes de données), vous serez en mesure de comprendre pourquoi certains de vos produits se vendent ou non. Ces plateformes vous apporteront également des recommandations pour réaliser vos changements de prix, que vous pourrez soit choisir d’ignorer soit de suivre en les mettant à jour automatiquement ; ou tout simplement demander à recevoir un flux quotidien avec ces suggestions de changements de prix.

Pini MANDEL,  PDG & Co-Fondateur de Quicklizard

IA Forte, c’est quoi ?

IA Forte, c’est quoi ?

Oui, mais alors c’est quoi l’IA forte ? l’IA forte, ce serait une intelligence comparable à celle d’un humain. Là, on n’aurait pas besoin de faire ingurgiter à la machine des quantités d’exemples, avant qu’elle puisse commencer à analyser. Plus encore, ce serait une machine ayant conscience de ses propres raisonnements, capable d’émotions et d’intentionnalité, capable de créativité. Et c’est pour quand l’IA forte ? Pas pour demain en tout cas. La plupart des scientifiques pensent même qu’il sera impossible de créer une IA forte. Evidemment, les transhumanistes y croient dur comme fer, avec Ray Kurtzweil en tête, le patron de la recherche de Deepmind, la filiale d’IA de Google. Mais les avancées impressionnantes de Deepming avec leur programme Alphazero, qui a battu le meilleur programme d’échecs Stockfish, après un apprentissage de seulement quelques heures, restent malgré tout dans le domaine de l’IA faible. Il s’agit “simplement” d’un saut colossal, dans la capacité d’apprentissage et de traitement des combinaisons, du monde certes exponentiel, mais fermé d’un échiquier… pour un seul objectif : tuer. Souvenons-nous que “Echec et mat” vient de l’expression arabe “al cheik mat” qui signifie “le roi est mort”.

Or, en musique, nous ferait remarquer Mozart, personne ne meurt… comme dans bien d’autres domaines de l’Intelligence humaine, et de notre monde, où tout n’est pas si binaire : les arts, la philosophie, l’éthique, l’amour, le progrès etc. Bref, tout ce qui donne sens à notre Intelligence et à notre vie. Ce qui nous “motorise” pour parler “robot”, mais que nous choisissons. Ce qui nous transcende, et qui fait que si un homme se comportait mathématiquement en ne se référant uniquement qu’à des modèles (ses data sets), en étant dénué de ces dimensions, nous le considérerions finalement comme un être con… et dangereux.

L’Oncle de Spiderman lui disait “qu’un grand pouvoir implique de grandes responsabilités”. Et il est vrai que es mises en garde d’Elon Musk sur les dangers de l’IA dans le domaine militaire, nous interrogent sur les besoins d’une régulation mondiale sur le sujet. Mais pour ma part, en tant que chef d’entreprise responsable, et participant en tant que producteur à cette révolution industrielle, je suis plus focalisé sur le danger qu’il y a à déléguer notre intelligence à une IA faible, que par l’avènement d’une IA forte concurrente de l’homme. Il faut être réaliste, avant Terminator, il y a des Trump… Et la faiblesse peut ne pas venir d’une IA faible.

Face aux applications spectaculaires de l’IA, la tentation peut en effet devenir grande pour les décideurs, d’avoir la faiblesse de s’en remettre à une IA faible. Et de céder au confort intellectuel de déléguer leur conscience à cette logique de l’échiquier robotisé.  Besoins de régulation éthique, oui, parce que l’IA faible ne doit pas être synonyme d’un confort, et du déclin de la qualité humaine de nos décisions stratégiques. Besoins de régulation éthique, oui, parce que c’est le fait même de créer, de perfectionner et de se questionner sur cette IA faible, qui rendra les “Intelligences” Humaine et Artificielle, plus fortes.

Article rédigé par Bernard EUVERTE, CEO fondateur chez WorkIT Software  

Machine vs Human : Artificielle ? Oui, Intelligence ? Non

Machine vs Human : Artificielle ? Oui, Intelligence ? Non

Le machine learning arrive dans toutes les entreprises aujourd’hui, et nous donne l’impression que l’humain va être remplacé par des Intelligences Artificielles présentes un peu partout. En fait oui et non, mais plutôt non. Certes, la robotisation aidée de l’intelligence artificielle, va continuer à détruire des emplois, mais ça, ça n’est pas nouveau. Ainsi Amazon aurait aujourd’hui 75000 robots dans ses entrepôts pour optimiser toujours plus sa logistique. C’est toujours moins cher et plus efficace de mettre des robots que des humains, pour porter des colis dans un entrepôt. Disons que c’est plutôt la robotisation que l’IA qui remplace les humains.

En revanche, l’intelligence artificielle nous aide dans l’analyse de grands volumes de données ( big data si vous préférez, ça fait plus techno) grâce au Machine Learning. Mais comment ça marche exactement ? Dans machine learning, il y a « learning », et qui va faire le learning des machines ?… et bien des humains. Et oui, il faut préparer des données d’apprentissage (data sets) que l’on va ensuite donner à la machine, pour qu’elle apprenne et qu’elle puisse ensuite extrapoler sur des volumes de données plus grands, et plus il y a de cas d’analyse, plus il y a de data sets à créer, et donc d’humains pour les créer. Mais ça, on en parle pas trop tôt, car ça ne fait pas vraiment « technologique ». Ca fait plus artificiel que intelligent. En fait le machine learning, c’est ce qu’on appelle de l’IA faible. Plutôt que dire, que ça n’est pas intelligent, on dit que c’est intelligent mais faiblement .Vous imaginez si on dit à quelqu’un qu’il est faiblement intelligent ? En fait, c’est qu’il est vraiment con. C’est pareil pour les ordinateurs.

Alors, est-ce que ça va remplacer des humains ?

Non, car vous l’avez compris, il faudra toujours des humains pour créer les données d’apprentissage (datas sets), et les donner à apprendre aux machines. Donc, ça multiplie nos capacités d’analyse mais ça ne détruit pas d’emplois pour l’instant, et ça peut même en créer. Comme toute révolution industrielle, ça les transforme.

Article rédigé par Bernard EUVERTE, CEO fondateur chez WorkIT Software