Rédaction BtoB leaders 
La démocratisation de l’Intelligence Artificielle générative (genAI) ouvre de nouvelles opportunités pour les entreprises qui souhaitent optimiser leurs opérations pour engager une stratégie de domination par les coûts. Décryptage…
Qu’est-ce que la domination par les coûts ?
La stratégie de domination par les coûts consiste pour une entreprise à réduire au maximum ses coûts de production et opérationnels afin de proposer ses produits ou services à un prix inférieur à celui de ses concurrents, tout en maintenant une qualité suffisante pour satisfaire ses clients.
Cette approche stratégique vise à obtenir un avantage compétitif en devenant le fournisseur ou le prestataire le moins cher sur un marché donné, ce qui permet d’attirer une clientèle plus large, de mieux résister à la pression concurrentielle et de limiter l’impact de la conjoncture sur son volume d’affaires.
Pour mettre en œuvre cette stratégie de croissance, les entreprises doivent rationaliser leurs opérations, mobiliser les nouvelles technologies pour rationaliser la production, et souvent, augmenter les volumes de production pour activer des économies d’échelle.
Elles doivent également négocier rigoureusement les coûts des matières premières (le cas échéant) et/ou le coût de la main d’œuvre.
La place de l’IA dans cette stratégie de positionnement ?
L’essor et la démocratisation de l’Intelligence Artificielle ouvre de nouvelles pistes pour les entreprises qui souhaitent stimuler leur croissance à travers une stratégie de domination par les coûts. Cette technologie apporte des outils puissants pour réduire les dépenses et affiner les processus opérationnels de manière transversale.
Elle permet dans un premier temps d’œuvrer pour l’optimisation des processus en identifiant les goulots d’étranglement et en proposant des solutions pour les éliminer. Elle peut, par exemple, ajuster automatiquement les niveaux de production en fonction des fluctuations de la demande pour réduire les coûts liés aux surcapacités ou aux déficits.
L’IA permet également d’automatiser les portions du workflow qui reposent uniquement sur la répétition de tâches bien identifiées, pour permettre aux équipes de dégager du temps pour les missions à plus forte valeur ajoutée.
Ensuite, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement des entreprises industrielles, l’IA prévoit avec une précision acceptable les besoins futurs en matériaux et en logistique pour permettre aux entreprises de négocier de meilleures conditions avec les fournisseurs et d’optimiser le stockage. Ces prévisions améliorent également la réactivité face aux changements du marché pour éviter les pertes dues à des réactions tardives.
L’IA vient enfin améliorer les capacités analytiques des entreprises peu matures sur le volet de la Data Science, en leur permettant d’analyser les données de leur marché et de leur activité pour prendre des décisions mieux éclairées.
