Algorithmes et big data derrière la lessive : voici comment P&G gère le cycle de consommation

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Aujourd’hui, pour vendre une lessive, il faut un algorithme. Et l’intelligence artificielle, la apprentissage automatiquejeInternet des objets. Une fois il suffisait de dire « laver plus de blanc ». Aujourd’hui, le lavage doit être impeccable, en respectant les couleurs, la composition du tissu, les différentes performances des machines à laver et des sèche-linge, à 30 degrés maximum pour économiser sur les factures d’eau et d’électricité. Et avec un emballage 100% recyclable avec une fermeture étanche à la main et à la bouche pour les enfants téméraires.

Pour générer de la valeur à partir des exigences croissantes du marché en matière d’efficacité des produits, le numérique gère chaque segment de la vie d’un produit en rayon. De la recherche scientifique – avant même la naissance du produit – à la fin de vie d’un flacon. Et pour ce faire, chaque maillon de la supply chain – des fournisseurs de matières premières aux fournisseurs d’emballages, de la logistique aux détaillant jusqu’aux clients finaux – ils sont profilés et surveillés (plus ou moins consciemment) à travers une immense quantité de données et d’informations. Et c’est de la capacité à lire et à systématiser ce flux immense et continu que passe le succès d’une marque grand public.

Pour cette raison, lors de la première ouverture à la presse du siège européen de Procter & Gamble – lors de l’Innovation Expo pour le 70e anniversaire du siège, à Genève, de l’entreprise née à Cincinnati, Ohio, en 1837 – Loic Tassel, président européen de P&G, a expliqué le modèle de construction d’entreprise et comment, aujourd’hui, une multinationale de consommation à grande échelle ressemble presque plus à une entreprise numérique.

«Depuis la pandémie – explique Tassel – nous avons travaillé pour accélérer les tendances que nous avions déjà lancées. D’une part, raccourcir le chaîne d’approvisionnement, étant donné que 97 % des marchandises vendues sur le continent sont produites dans les 32 centres de production que nous avons en Europe, dont Gattatico et Pomezia. D’autre part, grâce à la numérisation et à l’intelligence artificielle, nous avons renforcé le réseau et la collaboration avec l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement non concurrents (des fournisseurs de matières premières aux fabricants d’appareils électroménagers et d’emballages, jusqu’aux distributeurs et ai détaillants) pour recevoir des flux continus d’informations.

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Des algorithmes propriétaires et des outils de réalité virtuelle à la conception numérique de molécules et à la création de formules, reliant des données en temps réel sur les coûts et la disponibilité des matières premières, à l’étude des performances des laveuses et des sécheuses pour maximiser l’efficacité des produits. Les mêmes appareils qui – dans leur version “intelligente” – sont potentiellement capables de profiler les aliments que nous mettons dans le réfrigérateur, la fréquence à laquelle nous faisons nos courses, le nombre de lessives que nous faisons par semaine et la quantité d’eau que nous consommons.