Synthèse des opportunités d'IA

Description du problème

- Il y a 2 sujets à dissocier : recherche fournisseur et analyse
- Benchmark : pure comparatif prix

L'entreprise LRDM (Le Roi Du Matelas) effectue actuellement son benchmark concurrentiel et sa recherche de fournisseurs de manière largement manuelle et non-systématisée. Le processus actuel repose sur un travail physique où des employés se déplacent directement chez les concurrents (comme But) pour observer, analyser et collecter des informations sur les produits (nombre de ressorts, caractéristiques, prix, etc.).
Ce travail de veille concurrentielle et de sourcing s'étend également à la surveillance des tendances du marché, y compris les segments qui ne sont pas directement leur cible, comme le marché du luxe. L'entreprise cherche constamment à identifier les meilleures opportunités d'approvisionnement, mais le système actuel ne permet pas une analyse efficace ni une prise de décision rapide.
La recherche de nouveaux fournisseurs ou prestataires est également problématique, car elle nécessite plusieurs démarches manuelles répétitives pour chaque besoin spécifique. Les acheteurs doivent effectuer des recherches indépendantes pour chaque besoin, sans système centralisé pour agréger les informations sur les fournisseurs potentiels et leurs performances antérieures.
De plus, l'entreprise manque d'outils permettant d'identifier rapidement les pays ou régions réputés pour certains types de produits spécifiques et de déterminer quels sont les fournisseurs de référence dans ces domaines.

Impacts actuels

Etre trop cher/pas assez cher, pas avoir les bons produits, ne pas avoir les tendances, ça change tellement vite
Temps considérable investi : Le processus de benchmark manuel est décrit comme prenant "un temps de titan", mobilisant des ressources humaines importantes qui pourraient être allouées à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Inefficacité du processus : Le travail physique de déplacement chez les concurrents pour collecter des informations est intrinsèquement inefficace et limité en termes de couverture géographique et temporelle.
Analyse laborieuse et subjective : Après la collecte des données, il faut "passer sur chaque ligne pour voir si c'est vraiment vrai", ce qui implique un processus d'analyse manuel susceptible d'erreurs et de biais.
Cycles de décision prolongés : La prise de décision basée sur ces analyses est décrite comme "très longue", ralentissant la réactivité de l'entreprise face aux évolutions du marché.
Connaissance limitée du marché : Sans outils pour une veille systématique, l'entreprise risque de manquer des tendances émergentes ou des opportunités d'approvisionnement avantageuses.
Recherche inefficiente de prestataires : Le processus actuel prend environ 20 minutes par recherche, répété trois fois pour chaque besoin, sans garantie d'exhaustivité ou de pertinence des résultats.
Absence de centralisation des connaissances : Les informations sur les fournisseurs et leurs spécialités ne sont pas centralisées, ce qui entraîne une perte de mémoire organisationnelle et des recherches redondantes.
Difficulté à identifier les meilleures sources d'approvisionnement : L'entreprise peine à déterminer efficacement quels pays ou régions sont spécialisés dans certains types de produits et quels fournisseurs y sont les plus réputés.

Technologie IA applicable

🧰 Outils existants sur le marché

Gains potentiels

Temps : Difficile à estimer

Faisabilité technique

Temps d'implémentation

Moyen terme (3-6 mois)