Mark Coudray explique comment l’IA commence à avoir un impact crucial sur les graphiques spécialisés, notamment en ce qui concerne la sérigraphie et l’impression grand format.

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un mot à la mode dans diverses industries, ses applications s’étendant bien au-delà des domaines de la conception et de l’automatisation. L’un des secteurs où l’IA commence à avoir un impact significatif est celui des graphiques spécialisés, en particulier la sérigraphie et l’impression grand format.

Si l’utilisation de l’IA générative pour créer des modèles et automatiser des processus est déjà très répandue, il existe un potentiel plus profond et plus transformateur dans l’exploitation de l’IA pour découvrir des modèles cachés dans les données existantes. Cela peut fournir des avantages concurrentiels non divulgués, similaires à la découverte d’un chasseur camouflé dans les buissons des conditions actuelles du marché.

Le paysage actuel des graphismes de spécialité

La sérigraphie et l’impression grand format font partie intégrante de nombreux secteurs, notamment la publicité, la mode et la fabrication. Traditionnellement, ces secteurs s’appuient fortement sur des processus manuels et sur l’intuition humaine. L’intégration des technologies numériques a ouvert de nouvelles voies en matière d’efficacité et d’innovation. Malgré ces avancées techniques en matière d’imagerie, la plupart des entreprises n’ont pas encore exploité le potentiel de l’IA dans l’analyse et l’interprétation d’ensembles de données complexes pouvant mener à des informations exploitables.

Au-delà de l’IA générative : la puissance de l’analyse des données

L’IA générative, qui consiste à créer un nouveau contenu à partir de données existantes, a ses mérites. Le véritable potentiel de l’IA dans les graphiques spécialisés réside dans sa capacité à trouver des modèles et dans les données. La véritable valeur est de découvrir des modèles cachés dans les données analysées. Cela peut être considéré comme une découverte de deuxième, troisième et quatrième ordre. Ces schémas peuvent révéler des informations essentielles sur les conditions du marché, le comportement des clients et l’efficacité opérationnelle, qui ne sont presque jamais visibles à l’œil nu et à l’observateur occasionnel.

Par exemple, considérez la forêt de données décrivant l’activité des clients comme un fourré dense. Dans ce fourré, il existe des modèles cachés qui représentent des avantages concurrentiels non divulgués. Il peut s’agir de l’activité de vente des clients (récurrence, fréquence et valeur), de la fidélisation des clients, des taux de désabonnement, des mesures de croissance et de la valeur à vie des clients au fil du temps.

Avec l’utilisation de l’IA appropriée, les entreprises peuvent découvrir ces modèles avec un degré élevé de précision et utiliser l’analyse prédictive pour prévoir les changements futurs avec des niveaux de confiance compris entre 95 et 99 %, et une marge d’erreur très faible. Cela se traduit par un degré élevé de précision.

Identifier les schémas cachés dans les données clients

L’un des avantages les plus significatifs de l’utilisation de l’IA dans les graphiques spécialisés est sa capacité à analyser les données des clients pour identifier les tendances et les modèles qui ne sont pas immédiatement visibles. Par exemple, l’activité commerciale des clients au fil des ans peut initialement apparaître comme des fluctuations aléatoires. Cependant, en appliquant des algorithmes d’IA, les entreprises peuvent découvrir des modèles qui indiquent les taux de fidélisation des clients, les taux de désabonnement ou d’attrition et les mesures de croissance.

Il peut également être utilisé avec une grande précision pour prédire comment les ventes des clients évoluent d’une année sur l’autre. Il est très difficile de s’en rendre compte si vous ne comparez pas les tendances de nombreux clients au fil du temps.

Rétention et désabonnement des clients : L’IA peut analyser les données historiques des ventes afin d’identifier les clients susceptibles de rester fidèles et ceux qui risquent de changer de fournisseur. En comprenant ces schémas, les entreprises peuvent mettre en œuvre des stratégies de fidélisation ciblées afin de réduire le taux de désabonnement et d’améliorer la fidélité des clients.

Croissance de la clientèle d’une année sur l’autre : L’IA peut aider les entreprises à suivre les tendances de croissance de la clientèle d’une année sur l’autre, en identifiant les segments en croissance et ceux en déclin. Ces informations permettent d’orienter les stratégies marketing et commerciales vers les secteurs à forte croissance. Cela a un impact considérable sur la rentabilité et le coût d’acquisition des clients (CAC).

Valeur à vie du client (LCV) : L’IA peut calculer la valeur à vie des clients au fil du temps, ce qui permet de connaître la rentabilité à long terme des différents segments de clientèle. Ces informations peuvent être utilisées pour adapter les efforts de marketing et les offres de produits afin de maximiser la valeur à vie des clients.

Les informations tirées de cette analyse sont très utiles pour déterminer comment la croissance de la valeur du client à vie varie d’une année à l’autre. Il ne s’agit pas d’une croissance uniforme et il y a des pertes de valeur très prévisibles certaines années.

Améliorer l’efficacité opérationnelle

Outre l’analyse des données relatives aux clients, l’IA peut également être utilisée pour améliorer l’efficacité opérationnelle. En analysant les données de production, l’IA peut identifier les inefficacités et suggérer des améliorations qui peuvent conduire à des économies et à une augmentation de la productivité.

Maintenance prédictive: L’IA peut surveiller les performances de l’équipement et prédire quand la maintenance est nécessaire, réduisant ainsi les temps d’arrêt et prévenant les pannes coûteuses.

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement: L’IA peut analyser les données de la chaîne d’approvisionnement pour identifier les goulets d’étranglement et optimiser la gestion des stocks, en veillant à ce que les matériaux soient disponibles en cas de besoin, sans surstockage.

Optimisation des processus : L’IA peut analyser les processus de production et la conception des flux de travail pour identifier les domaines où l’efficacité peut être améliorée. Les exemples incluent la réduction des déchets, l’optimisation des vitesses d’impression, l’identification des taux connexes et les contraintes liées au chemin critique.

Avantage concurrentiel grâce à l’analyse prédictive

L’une des applications les plus puissantes de l’IA dans le domaine du graphisme spécialisé est sa capacité à utiliser l’analyse prédictive pour prévoir les tendances futures avec un degré de confiance élevé. En analysant des données historiques et comparatives et en identifiant des modèles cachés, l’IA peut faire des prédictions précises sur les futurs débouchés commerciaux, les opportunités pour les clients et les performances opérationnelles.

Tendances du marché : L’IA peut analyser les données du marché pour modéliser et prédire les tendances futures, ce qui aide les entreprises à garder une longueur d’avance sur la concurrence en anticipant les changements de la demande et en ajustant leurs stratégies en conséquence.

Demande de ventes : L’IA peut utiliser les données historiques des ventes pour prédire les ventes futures, ce qui aide les entreprises à planifier leur production et leur gestion des stocks de manière plus efficace. Pour les programmes de grande envergure, utilisez la méthode des plans d’expérience (DOE) pour tester la demande du marché. Les quantités finales de production sont échelonnées en fonction de la confiance et de la marge d’erreur de l’échantillon test. Cette approche vise à maximiser le potentiel sur la base de la demande réelle du marché.

Gestion des risques : L’IA peut analyser divers facteurs de risque, tels que les indicateurs économiques et les tendances du marché, afin de prédire les risques potentiels et d’aider les entreprises à élaborer des stratégies pour les atténuer. L’utilisation de calculs de confiance et de marge d’erreur permet de réduire les risques et de maximiser le rendement pour l’utilisateur final.

Étude de cas : L’IA dans l’impression grand format

Pour illustrer le potentiel de transformation de l’IA dans le domaine des arts graphiques spécialisés, prenez une étude de cas dans le domaine de l’impression grand format. Une entreprise spécialisée dans l’impression grand format a utilisé l’IA pour analyser les données de ses clients et identifier des modèles qui n’étaient pas immédiatement apparents.

En appliquant des algorithmes d’IA aux données de vente historiques, l’entreprise a découvert que certains segments de clientèle avaient des taux de fidélisation et des valeurs de durée de vie plus élevés que d’autres. Elle a également découvert que certains marchés ou niches présentaient une rentabilité et une fidélisation de la clientèle exceptionnellement élevées au fil du temps. Ces informations ont permis à l’entreprise de concentrer ses efforts de marketing sur ces segments à forte valeur, ce qui a eu pour effet d’accroître la fidélité des clients, de réduire les coûts d’acquisition des clients et d’augmenter les recettes provenant de ces clients et de ces segments de marché.

En outre, l’entreprise a utilisé l’IA pour optimiser ses processus de production. L’analyse des données de production à l’aide d’un modèle d’IA spécifique a permis d’identifier les inefficacités et les contraintes du flux d’impression et de suggérer des améliorations qui ont permis de réduire les déchets et d’augmenter la productivité. L’entreprise a ainsi pu réduire ses coûts et améliorer son efficacité opérationnelle globale.

Enfin, l’entreprise a utilisé l’analyse prédictive pour prévoir les tendances des clients et des ventes. En analysant les données historiques et en identifiant les modèles cachés, l’IA a fourni des prévisions précises sur la demande future, ce qui a permis à l’entreprise de planifier plus efficacement sa production et la gestion de ses stocks. Cette approche proactive a permis à l’entreprise de garder une longueur d’avance sur la concurrence et d’atteindre une croissance durable.

Conclusion

L’utilisation de l’IA dans les graphiques spécialisés va au-delà de la conception générative et de l’automatisation. L’utilisation de l’IA pour analyser les données existantes permet de découvrir des modèles cachés. Grâce à ces modèles révélés, les entreprises peuvent mieux comprendre les conditions du marché, le comportement des clients et l’efficacité opérationnelle.

Ces informations révèlent des avantages concurrentiels non divulgués et permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des données avec un degré élevé de confiance. Alors que l’industrie continue d’évoluer, l’intégration de l’IA jouera sans aucun doute un rôle crucial pour stimuler l’innovation et la croissance dans les graphiques de spécialité.

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