.png){kind=logo}
Lancer un premier projet IA soulève rapidement des questions très concrètes : par où commencer, quel cas d’usage prioriser, comment assurer l’adhésion des équipes ?
Lors de ce webinaire, nous avons analysé un cas client réel mené par SBI Canada dans le secteur du retail, sur lequel notre consultante IA Kenza Battah a directement travaillé. L’objectif : décortiquer, étape par étape, comment ce premier projet est passé de zéro initiative IA à un modèle de prédiction des ventes opérationnel et utilisé par les équipes.
Plutôt qu’une approche théorique, la session s’appuie sur un projet concret, avec ses contraintes, ses arbitrages et ses résultats mesurables.
IA en retail : un enjeu stratégique pour la performance
Dans le retail, l’intelligence artificielle joue un rôle clé dans l’optimisation des prévisions de ventes, la gestion des stocks, la planification promotionnelle et l’amélioration de la prise de décision. Un projet IA bien structuré permet non seulement d’améliorer la précision des modèles prédictifs, mais aussi de soutenir directement la performance opérationnelle et financière.
Cependant, la réussite d’un projet d’intelligence artificielle en retail repose sur bien plus que la performance algorithmique. Elle dépend de la qualité des données, de l’alignement stratégique, de la gouvernance et surtout de l’adoption par les équipes métiers.
Lancer un premier projet IA sans déséquilibrer l’organisation
Un modèle performant sur le plan technique ne suffit pas. Ce qui compte, c’est sa capacité à s’inscrire dans les processus existants et à être utilisé par les équipes.
Dans le cas présenté, plusieurs défis ont structuré la démarche dès le départ : clarifier l’objectif d’affaires, prioriser un cas d’usage stratégique, travailler avec des données imparfaites et aligner les équipes techniques et métiers. Le choix s’est porté sur la prédiction des ventes, un levier central pour améliorer la planification et soutenir la prise de décision.
Ce cadrage rigoureux a permis d’éviter la dispersion et de concentrer les efforts sur une solution réellement exploitable.
Ce que nous avons exploré durant le webinaire
La session s’est articulée autour des étapes clés du projet :
- Le contexte initial et les motivations stratégiques du client
- Les principaux obstacles rencontrés lors du lancement
- Les décisions structurantes dans la conception et la mise en production
- Les leviers d’adoption qui ont permis une utilisation concrète
L’accent a été mis sur l’exécution, la gouvernance et la manière de mesurer l’impact au-delà des seules métriques techniques.
Les enseignements à retenir
Ce retour d’expérience met en évidence plusieurs principes structurants pour un premier projet IA :
- Démarrer avec un objectif business clair et priorisé
- Penser l’adoption dès la phase de conception
- Impliquer les utilisateurs pour favoriser l’appropriation
- Mesurer la valeur créée en lien direct avec la performance opérationnelle
En retail, la réussite d’une initiative IA repose autant sur la rigueur du cadrage que sur la qualité du modèle lui-même.
Regardez le webinaire :
📲 Suivez-nous sur LinkedIn —on y partage nos offres, conseils et infos sur nos futurs événements.
