Chez Etam, l’intelligence développée à partir des données bouscule les métiers

L’intelligence artificielle bouscule les réflexes des professionnels et les amène à se remettre en question dans leur job quotidien afin de se repositionner sur leur véritable valeur ajoutée.  Cela impose une gestion du changement adaptée.

Adaptation obligatoire aux enjeux du développement durable 

C’est ce que constate l’enseigne de prêt à porter Etam qui vit cette transition, d’autant plus critique qu’elle se déroule sur fond d’adaptation obligatoire aux nouveaux enjeux du développement durable. L’enseigne entend contribuer à la lutte contre le réchauffement climatique en évitant de produire des vêtements qui seraient finalement détruits car invendus.

L’enjeu est de commander les bonnes quantités afin de ne pas surproduire

L’introduction de l’intelligence artificielle dans les processus de décision est un travail en cours chez Etam. Cela remet en question l’expertise des chefs de produits chargés de passer les commandes des collections qui seront vendues en boutique et sur le site e-commerce de l’enseigne. L’enjeu est de commander les bonnes quantités afin de ne pas surproduire. La gestion du changement apporté par l’intelligence artificielle est une tâche en cours et ce n’est pas encore gagné. C’est ce que relève Jean-Bernard Della Chiesa, directeur innovation d’Etam.

Une intelligence artificielle a été développée depuis 3 ans. Elle donne son avis sur ce que le chef de produits devrait acheter en matière de modèles et en quelle quantité. « C’est très difficile à accepter pour un chef de produits. Il se trouve face à la difficulté d’accepter qu’il y a deux avis, le sien et celui d’une intelligence artificielle » présente le responsable.  « On peut prendre une intelligence artificielle comme une aide et le fait qu’à deux on sera plus fort. Les gens aujourd’hui ne le prennent pas comme cela. Ils le prennent comme ‘est ce que c’est meilleur que moi, faisons une comparaison’ » présente-t-il.

L’humain doit travailler de manière complémentaire à l’intelligence artificielle

Etablir une comparaison est terrible, car cela place l’intelligence artificielle en situation de dire qu’elle ne trouve sa valeur ajoutée que dans les défauts du professionnel. « En comparant comme cela, vous allez finir par vous dire que vous êtes finalement moins bon. Mais cela ne veut rien dire d’être moins bon qu’une intelligence artificielle » rassure Jean-Bernard Della Chiesa.

“Le but n’est pas d’être meilleur que l’intelligence artificielle ni de se comparer”

Le directeur défend la position où « ensemble on est plus fort » citant l’exemple des radiologues travaillant avec un outil d’imagerie animé par intelligence artificielle. «  Quand ils travaillent tous les deux ensemble [NDLR : le médecin et l’intelligence artificielle], c’est là que l’on a une meilleure situation. Le but n’est pas d’être meilleur que l’intelligence artificielle, ni de se comparer, mais que l’association des deux soit meilleure pour le client. Là il y a encore du changement » admet-il.

Cette intelligence artificielle a été créée il y a 3 ans. Il s’agit d’une sorte de Tinder des produits qui recherche un « match » (concordance) entre la cliente et les photos des produits. Les clientes sont interrogées sur ce qu’elles pensent des produits proposés par les stylistes. Elles choisissent entre « j’aime » et « j’aime pas ». « On analyse le comportement de la personne face au produit. On ne prend pas les réponses telles quelles, sinon vous allez avoir 48%-52% quelle que soit la configuration et on ne sera pas plus avancé » relève le directeur de l’innovation.  Le logiciel regarde si la cliente a pris du temps pour répondre, si elle a regardé plusieurs photos, qui elle est, où elle est quand elle répond, à quel moment elle l’a fait, quel est son téléphone, etc. Cela reste anonyme.

Détecter les signes avant coureurs des meilleures ventes

Etam a développé un Machine Learning – un algorithme d’apprentissage automatique – qui analyse rétrospectivement si il y a des signes dans les comportements des clientes face aux photos des produits dans l’application qui annonçaient les produits qui seraient des « best sellers ». Cela permet de donner une information aux chefs de produits sur les nouvelles collections. Trois ans plus tard, cette application amène une réduction des invendus et moins de démarque, moins de promotions. Il y a 3% à 4% en moins de « Bad » c’est-à-dire de mauvais produits qui ne se vendent pas.

La marge est étroite entre bon et mauvais chefs de produits

Cela se concrétise soit par une baisse des produits résiduels en fin de saison soit par une baisse des promotions en soldes Sachant que les écarts sont faibles dans ce domaine mais significatifs pour un groupe dont le chiffre d’affaires est de 1 milliard d’euros. De plus, la marge est étroite entre bon et mauvais chefs de produits. Dans le prêt à porter, certains estiment que 50% de ce que va acheter un bon chef de produits sera composé de « Best » et 50% de « Bad ». Pour un mauvais chef de produit, ce sera  48% de « Best » et pour un très bon chef de produit c’est 52% de « Best ». Cela se joue à très peu.

Selon Etam, il est difficile de faire mieux parce que pour cela il faudrait que les acheteurs des magasins achètent moins au global. Si les magasins sont pleins de marchandises pour les soldes c’est parce qu’ils ont acheté cette marchandise pour cela, et non juste parce qu’ils n’ont pas vendu pour la saison.

Produire exactement ce qui est nécessaire

« Ce qu’il faut c’est arrêter cette surproduction globale. On surproduit parce que l’on a peur de faire un choix », estime-t-on chez Etam qui défend une croissance durable ou a minima au moins une stabilité des ventes à l’inverse des adeptes de la décroissance. « La réponse est de faire exactement la production nécessaire.  Il faut envoyer exactement ce qu’il faut dans les magasins, c’est un moyen de répondre aux enjeux du RSE plutôt que de cibler la décroissance. Il faut choisir le bon parcours et la bonne stratégie d’approvisionnement du client » explique Jean-Bernard Della Chiesa qui relève que dans ce contexte le e-commerce sera une bombe climatique à l’avenir.

Il faut plus de données pour que les algorithmes gagnent en fiabilité

C’est là qu’apparaît un nouvel enjeu : disposer d’encore plus de données afin d’augmenter la fiabilité des algorithmes. « Si nous avions encore plus de données ce serait mieux. Et c’est pour cela que nous ouvrons la plateforme [NDLR : type Tinder] à d’autres marques pour pouvoir augmenter cette fiabilité » insiste Jean-Bernard Della Chiesa.

Le responsable d’Etam rappelle qu’il faut beaucoup de volume de données pour que l’intelligence artificielle constate quelque chose. Etam commercialise 3000 produits par saison, soit 6000 produits par an. « Il faut prendre d’autres types de données, celles de fournisseurs, des données un peu à côté, … Il y a un enjeu d’association, directe ou indirecte. Si vous gardez vos données pour vous, pour développer votre propre intelligence artificielle, en fait vous ne gardez rien. Quand on regarde ce qu’il faudrait comme volume de données, c’est comme si vous n’aviez rien du tout » alerte le directeur de l’innovation.

Passer par des tiers pour disposer des données indispensables

Il préconise de passer par des tiers comme la startup Heuritech – qui analyse les tendances de la mode visuellement sur Instagram – sur certains types de données. « Passer par des tiers va être une solution qu’il va falloir accepter. Il va falloir accepter de se dire qu’effectivement que l’on n’a pas assez d’informations soi-même. Il va falloir passer par un tiers de façon anonyme, quelque soit la passerelle qui va me permettre d’avoir ces informations » décrit-il.

Il s’agit de tiers tels qu’Amazon ou des tiers indépendants

Pour le responsable, il ne s’agira pas forcément de tiers du type Amazon, cela peut être des tiers plus indépendants. « Cela va être quelque chose qu’il va absolument falloir accepter. Cela ne concerne pas tout. Il y a des données sur les clients sur lesquelles vous avez plus de volume, mais des données sur le produit, je ne vois pas comment on peut faire autrement. Il faudrait un temps fou pour avoir une donnée nécessaire pour déterminer une tendance que vous vouliez trois mois à l’avance » dit-il faisant référence à une startup comme Heuritech – mais elle n’est pas la seule – capable d’apporter cette analyse d’Instagram en ce qui concerne les tendances.

Mieux vendre ce qui a été acheté passe par détecter les opportunités de vente. Cela réclame d’autres algorithmes. « Nous avons fait un algorithme qui détecte dans les signaux faibles, ce qui marche mais qui n’est pas habituel, et qui reste à des volumes faibles pour l’instant » explique le directeur de l’innovation. Il ne s’agit pas d’identifier les « Best » mais les produits qui « surperforment ». Il y a énormément de produits qui très souvent font la différence et qui marchent très discrètement parce qu’ils n’ont pas été forcément mis en valeur.

Détecter qu’il se passe quelque chose d’inhabituel

« Il n’empêche qu’ils sont une demande et il faut savoir les détecter » ajoute le responsable. C’est une intelligence artificielle qui scrute en permanence tous les tickets et toutes les ventes, des magasins et sur le site e-commerce. Elle a appris des années précédentes, et détecte qu’il y a quelque chose qui se passe même si cela reste faible. « Nous le mettons à disposition de tous les magasins en temps réel, pour leur dire d’insister sur ce produit, car il y a quelque chose qui se passe chez vous là-dessus » déclare Jean-Bernard Della Chiesa.

La formule Try at home accroît le nombre de clientes pas le poids du panier moyen

Dans le même temps, Etam cherche à identifier la bonne formule pour livrer le bon produit à ses clientes. L’enseigne innove avec le « Try at home ». Lancé il y a 6 mois, ce dispositif consiste à livrer au domicile de la cliente les produits qu’elle pourra essayer et renvoyer gratuitement. « Nous sommes les seuls à avoir déployé cette formule en magasin sur tout le réseau en France » pointe-t-on chez Etam.

Cela n’augmente pas le montant moyen de panier. En revanche, plus de clientes achètent. « Les clientes prennent un panier plus important mais elles finissent toujours par rendre des produits pour revenir à un panier à peu près normal. Mais le taux de transformation est plus élevé car il y a des clientes qui ne l’auraient pas fait sans cela. Mais ce n’est pas la clé pour passer d’un panier de 50 € à 70 €. Nous aurons plus de paniers à 50 € » détaille-t-on chez Etam.

Le RFID est déployé chez Etam

Autre progrès mis en place : la traçabilité des vêtements par étiquette radio RFID. Le RFID était déjà totalement déployé chez Undiz. Chez Etam, les points de vente reçoivent la collection étiquetée en RFID chez le fournisseur depuis juin de cette année. Cela va se diffuse avec le temps. Il faut à peu près 2 saisons pour rendre la diffusion complète et préparer un retour sur investissement.

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