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Quand l’intelligence artificielle joue au juste prix

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CommerceQuand l’intelligence artificielle joue au juste prix

Brennus Analytics utilise l’intelligence artificielle comme jamais. La start-up a conçu une solution qui aide industriels et distributeurs professionnels à fixer le prix de vente optimal pour leurs produits et services. Elle fait partie de la délégation française qui s’envole vers la Chine aujourd’hui, menée par le Premier ministre Edouard Philippe. Sa présence positionne l’innovation française, et plus précisément l’intelligence artificielle, dans le volet économique de la coopération franco-chinoise. Entretien avec Emilie Gariel, co-fondatrice et Chief Operating Officer de Brennus Analytics.

Vous vous rendez en République Populaire de Chine, première puissance commerciale au monde, qui compte des stars du commerce comme Jack Ma, fondateur d’Alibaba. Avez-vous un message à lui faire passer ?

 

Quel est l’enjeu aujourd’hui à maîtriser son pricing ?
Emilie Gariel : Fixer le bon prix de vente d’un produit ou d’un service, c’est complexe. Cette activité nécessite de prendre en compte un très grand nombre de paramètres, aussi bien externes qu’internes. C’est donc une tâche extrêmement chronophage, compliquée et risquée. Et cela est encore plus vrai dans le B2B, où il peut y avoir des milliards de prix à gérer ! Les entreprises sont très mal équipées, puisque nombre d’entre-elles utilisent encore Excel. Et pourtant, le pricing est le levier numéro 1 de profit pour les entreprises. Bien actionné, il offre une rentabilité supérieure de 27% par rapport à la concurrence.


Revenons à votre innovation. Quelle est la valeur ajoutée de l’intelligence artificielle ?
E-G
 : Brennus Analytics s’est créée autour d’un noyau de chercheurs en intelligence artificielle de l’IRIT, un laboratoire toulousain, qui maîtrisent une technologie exclusive. Celle-ci traite les optimisations multidimensionnelles de manière dynamique, comme le pricing le requiert. L’IA programmée par Brennus Analytics a la capacité de modéliser en une équation multidimensionnelle le problème du prix et ses milliards de données, de résoudre cette équation et donc de trouver le prix optimisé, mais également d’apprendre, d’intégrer des prédictions et des modélisations de comportement des clients.


On est dans un cas de transfert de technologie ?
E-G : On est clairement dans le cas d’une application métier d’un paradigme issu de la recherche scientifique, oui ! Le socle de notre intelligence artificielle se nomme les AMAS – adaptive multi-agents system. Nos docteurs en IA, issus du centre de recherche qui a développé ce modèle, ont vite compris la valeur de cette technologie pour des processus métiers, et l’ont d’abord appliquée à divers processus industriels. C’est en 2014-2015 que la rencontre avec Grégoire (CEO), Florent (CTO) puis moi-même a fait basculer les AMAS dans le domaine du pricing : activité à fort enjeu, à fort impact, pour laquelle notre technologie apporte une innovation de rupture par rapport à la manière classique de fixer les prix. Au revoir le tableur Excel et bonjour l’intelligence artificielle !

 

Vous avez été accompagnés par Microsoft BizSpark, Telecom Paris Tech, BPI le Hub, le WAI de BNP Paribas et Microsfoft AI Factory, aujourd’hui. Quel parcours !
E-G : Brennus Analytics est bien entourée ! Chacun de ces acteurs ou programmes nous a aidés à grandir à travers différentes formations et des échanges nourris avec nos « co-startups ». Ils nous ont aussi guidés dans notre développement commercial grâce à la mise en relation avec des grands comptes ou des ETI.  Enfin, ils nous ont donné de sacrés coups de pouce pour notre visibilité, l’un des nerfs de la guerre quand on démarre.

 

Beaucoup d’innovations se revendiquent de l’IA. Se valent-elles toutes ?
E-G : Il y a IA et IA. L’effet de mode fait que tout le monde glisse ce mot un peu partout pour créer le buzz. Et dans ces circonstances, l’initiative de Microsoft AI Factory est vraiment pertinente. Brennus Analytics est entrée dans ce programme début 2018 sur cooptation : nous avons été recommandés par nos pairs, d’autres start-up de l’IA. Ce système vertueux non seulement valide notre savoir-faire, notre investissement en recherche – sur les 14 collaborateurs que comptent l’équipe, plus de la moitié sont des docteurs en intelligence artificielle –  mais il a également le mérite de rendre lisibles les trois piliers de l’IA que sont les bots, l’IoT et la data.

L’intelligence artificielle, amie-ennemie. Y’a-t-il vraiment un débat ?
E-G : Il est trop tôt pour trancher. Les pessimistes ou les angoissés verront l’ennemi, les optimistes ou rêveurs verront l’ami ! Ce sont probablement les pragmatiques qui auront raison, on aura sans doute des avancées majeures mais aussi des dérives à gérer. Aujourd’hui, on en est plutôt au stade du questionnement, car il faut avouer qu’on est déjà assez heureux lorsqu’une intelligence artificielle sait distinguer un chat d’un chien, une jupe d’un pantalon, si je grossis le trait. Seuls trois principes sont aujourd’hui évidents : l’IA apprend et fait ce qu’on lui demande, l’IA apprend des données qu’on lui donne, l’IA peut apprendre et répondre sans toujours que l’on sache d’où vient cette réponse. D’où les grands piliers sur lesquels travailler pour une IA éthique.

 

Par où commencer ?
E-G : D’abord, s’assurer qu’elle est maîtrisée par un grand nombre de personnes, et idéalement pas dans des mains malveillantes ; Porter la plus grande attention aux données et à leur représentativité pour éviter de créer ou d’aggraver des biais. Je suis par exemple préoccupée par la place des femmes dans l’intelligence artificielle, à deux titres : je crains que les jeux de données utilisés pour apprendre ne soient conditionnées, et que les IA reproduisent donc automatiquement et en grande quantité des comportements sexistes. Mais surtout, je pense que les femmes ne doivent pas être absentes des lieux de pouvoir, d’influence et de réussite économique. Il faut donc qu’elles soient plus nombreuses dans l’IA, message fort que nous portons avec le collectif Women in AI dont je fais partie. Enfin, travailler à l’explicabilité. Sur ce dernier point par exemple, Brennus Analytics exploite une technologie transparente, et c’est absolument indispensable pour que nos utilisateurs acceptent les recommandations du logiciel ! Accepteriez-vous, par exemple, de monter dans une voiture autonome sans connaître les règles du jeu, notamment en cas d’accident ?


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