L. Bardon . – Selon la définition de Merriam-Webster une marchandise est “un produit non spécialisé produit en série”. La plupart d’entre nous considérons que nos emplois sont singuliers. Pourtant, les emplois sont de plus en plus considérés comme indifférenciés et interchangeables entre les humains et les machines , ce qui correspond finalement à la définition même d’une marchandise. D’ailleurs, la sous-traitance, c’est-à-dire l’appel à des “employés” externes en lieu et place de ceux internes et souvent à l’étranger, a constitué un grand pas vers la commoditisation pour de nombreuses entreprises. Par exemple, la numérisation de nombreux processus de recrutement induit une commoditisation.
De plus en plus, d’entreprises du secteur des produits alimentaires et de boissons font appel à l’IA pour développer des produits et pour chaque étape ultérieure du parcours du produit.
Chez PepsiCo, par exemple, plusieurs équipes exploitent l’IA et l’analyse des données à leur manière pour donner vie à chaque produit. Cela commence par l’utilisation de l’IA pour collecter des informations sur les arômes et les catégories de produits potentiels, ce qui permet à l’équipe de R&D de glaner les types d’informations que les consommateurs ne rapportent pas dans les groupes de discussion. Elle se termine par l’utilisation de l’IA pour analyser le résultat de ces décisions fondées sur les données.
Pour obtenir des informations plus révélatrices que PepsiCo peut intégrer dans ses plans de développement de produits, l’entreprise utilise un outil appelé Tastewise, qui déploie des algorithmes pour découvrir ce que les gens mangent et pourquoi. Également utilisé par Nestlé, General Mills, Dole et d’autres grandes entreprises de biens de consommation (CPG), cet outil basé sur l’IA analyse des quantités massives de données alimentaires en ligne. Plus précisément, Tastewise affirme que son outil a surveillé plus de 95 millions d’articles de menu, 226 milliards d’interactions avec des recettes et 22,5 milliards de messages sociaux, entre autres points de contact avec les consommateurs.
PepsiCo s’appuie également sur Trendscope, un outil qu’il a développé en collaboration avec Black Swan Data. Plutôt que d’analyser les menus et les recettes, il se concentre exclusivement sur les conversations sociales autour de la nourriture sur Twitter, Reddit, les blogs, les comités d’évaluation, etc. L’outil tient compte du contexte et de la pertinence ou non de la conversation pour l’entreprise ; il mesure non seulement le volume de conversations spécifiques, mais aussi leur évolution dans le temps. Gans explique que cela permet à l’équipe de faire ce qu’elle appelle de la “prédiction sociale”.
