L'Intelligence Artificielle générative révolutionne le processus de développement de nouveaux produits en réduisant considérablement le Time to Market. En utilisant l'IA pour brainstormer et prototyper rapidement, les entreprises peuvent accélérer leur processus de développement de plusieurs mois.
Réduire le Time to Market, soit réduire le temps nécessaire à commercialiser un produit depuis son idéation : voilà une application de l'Intelligence Artificielle générative à suivre de près. De premiers exemples fleurissent, par exemple dans l'industrie alimentaire ou dans le retail. Les équipes en charge de la création de nouvelles recettes peuvent s'appuyer sur de l'IA pour brainstormer puis prototyper rapidement ces nouveaux produits.
L'industrie alimentaire a commencé à expérimenter l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique, dans le but d'améliorer le développement de nouveaux produits (ou New Product Development, NPD). Les groupes alimentaires mondiaux, tels que Mondelez International et Nestlé, utilisent l'IA de plusieurs façons, notamment pour "guider" le développement de nouveaux produits et la création de nouvelles saveurs, et mieux comprendre les réactions des consommateurs aux produits. Les entreprises utilisent également l'IA pour générer de nouveaux concepts à partir de données issues des réseaux sociaux.
Certaines entreprises alimentaires s'associent à des sociétés spécialisées qui ont développé leurs propres outils et algorithmes. La société belge Foodpairing a mis au point un service pour aider les fabricants de produits alimentaires à créer de nouveaux produits grâce à l'IA. Elle affirme pouvoir réduire le processus de développement traditionnel de plus de 8 mois à quelques jours. Foodpairing s'appuie sur des technologies d'IA pour générer des scenarii stratégiques sur la base du portfolio de l'entreprise, puis ces scenarii sont approfondis à travers des formulations et l'exploration des concepts jusqu'à leur mise en place et la prise en compte automatiques des retours utilisateurs dans le cycle de vie du produit.
L'IA générative permet de maquetter très rapidement un concept, et surtout de le faire sans compétence technique particulière. Les applications de générations d'images ont initié cette mouvance. Dès son lancement, Dall-E 2 avait servi de laboratoire d'expérimentations pour de nouveaux designs de sneakers, rapidement rejoint par Midjourney et Stable Diffusion.
Le prototypage de nouveaux produits peut également être accéléré grâce à des outils de modélisation 3D à partir de texte, tels que Point-E d'OpenAI ou le pure player Elevate3D. Enfin, combiné à de la génération de code, GPT-4 promet de passer d'un dessin d'interface à main levée à un site web fonctionnel sans couture.
La puissance de l'IA Générative est décuplée lorsqu'elle est combinée avec de l'automatisation. A ce titre, les agents autonomes peuvent accélérer le développement de nouveaux produits à une échelle beaucoup plus importante que tout ce qui existe déjà. Un agent autonome se base sur un objectif et est capable de planifier les tâches à réaliser pour atteindre seul cet objectif.
Par exemple, un agent autonome peut conduire seul une étude marketing ou encore créer un menu, les visuels, la liste de course, commander les ingrédients et communiquer sur les réseaux sociaux. Pour vous faire une idée plus précise, je vous invite à consulter cette démonstration de Greg Brockman, président d'OpenAI :
Greg Brockman’s (@gdb) TED talk demoed ChatGPT plugins.
— Mckay Wrigley (@mckaywrigley) April 20, 2023
Right away he had:
- ChatGPT create a meal idea
- DALL-E generate an image of it
- Retrieval save the chat
- Instacart add the ingredients from memory to the cart
- Zapier create & send a Tweet about it
This is the future. pic.twitter.com/r0uQ1f4UzW
Olivier RAFAL
Marie Fontaine
