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L'IA générative change la donne pour la technologie d'emballage

Une récente étude de McKinsey montre que l'industrie de l'emballage est consciente de l'énorme potentiel de l'IA générative pour améliorer les marges et réaliser une croissance du chiffre d'affaires. L'IA générative est bien plus qu'une simple mode technologique, c'est un outil stratégique qui permet aux entreprises d'être plus compétitives et plus efficaces. Pour le secteur de l'emballage, où la durabilité et l'optimisation des coûts ont été au centre des préoccupations pendant de nombreuses années, cette technologie offre la possibilité d'entrer dans une nouvelle ère d'innovation et d'efficacité.

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Les entreprises attendent de la technologie de l'IA qu'elle rationalise la chaîne d'approvisionnement et les processus de production, entre autres choses

Perspectives d'avenir

Les personnes interrogées dans le cadre de l'étude McKinsey s'attendent à ce que la technologie de l'IA rationalise la chaîne d'approvisionnement et les processus de fabrication, facilite le processus d'achat des matières premières et automatise les fonctions de soutien.

Les entreprises expérimentent déjà diverses applications. Par exemple, un grand fabricant de papier utilise un outil d'IA générative pour automatiser son processus de commandes et l'adapter aux attentes de chaque client. Une autre entreprise déploie des solutions d'IA pour améliorer les systèmes d'inspection visuelle des déchets, dans le but d'accroître la qualité du papier et du carton recyclés.

Innovations et défis vers un cycle circulaire des emballages
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Malgré l'enthousiasme suscité par le potentiel de l'IA générative, les entreprises signalent un certain nombre d'obstacles qui entravent l'adoption rapide et transparente de cette technologie. L'étude McKinsey montre que les plus grands défis résident dans l'accès limité aux données et le manque d'infrastructures technologiques modernes. Les préoccupations relatives à la protection de la vie privée et à la propriété intellectuelle jouent également un rôle. En outre, une compréhension claire des applications concrètes susceptibles d'apporter une valeur ajoutée fait souvent défaut, tandis que le coût de la mise en œuvre suscite également une certaine réticence.

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Pour l'instant, les plus grands défis résident dans l'accès limité aux données et dans l'absence d'une infrastructure technologique adéquate

Les premières étapes de l'implémentation

Selon McKinsey, les entreprises qui déploient l'IA générative rapidement et efficacement peuvent obtenir des avantages commerciaux significatifs et réaliser un avantage concurrentiel. Le cabinet de conseil définit six étapes cruciales pour une implémentation réussie:

  1. Élaborer une stratégie d'IA générative qui s'aligne sur la vision technologique plus large de l'entreprise afin d'obtenir un avantage concurrentiel.
  2. Créer une infrastructure technologique évolutive capable de prendre en charge plusieurs solutions d'IA.
  3. Fournir une base de données solide sur laquelle les applications d'IA peuvent être déployées à l'échelle de l'entreprise.
  4. Créer un modèle opérationnel qui fusionne de manière transparente les processus de fonctionnement, technologiques et opérationnels.
  5. Attirer les bons talents et développer les compétences nécessaires au développement des initiatives d'IA.
  6. Assurer une implémentation responsable en prêtant attention à l'éthique, à la gestion des risques et à la transparence.
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Il est essentiel de disposer des connaissances adéquates au sein de l'entreprise pour réussir l'implémentation de l'IA

Des gains rapides

Lorsque les entreprises commencent à utiliser l'IA générative, McKinsey leur recommande de trouver un équilibre entre les gains rapides et les opportunités de transformation. Par exemple, commencez par deux applications au sein de la chaîne de valeur qui ont un impact rapide et suscitent l'enthousiasme. Combinez-les avec deux projets plus complexes qui prennent plus de temps mais qui peuvent apporter des améliorations significatives dans l'ensemble de l'entreprise.

Cependant, le changement n'est pas possible sans une gestion efficace du changement. Les solutions d'IA générative doivent être développées et mises en œuvre de manière sûre, fiable et éthique. Avec suffisamment d'attention pour éviter les partis pris et la discrimination, afin de garantir la transparence. La gestion des risques nécessite la construction d'une structure de gouvernance qui assure la surveillance, soutient la prise de décision rapide et inclut la formation des utilisateurs.

L'IA générative dans l'industrie de l'emballage

L'IA générative se développe à un rythme rapide, et les possibilités d'appliquer cette technologie tout au long de la chaîne de valeur de l'emballage ne cessent de croître. Les entreprises qui élaborent une stratégie dès maintenant et commencent à mettre en place les capacités requises sont susceptibles de prendre une longueur d'avance dans la transformation à venir de l'industrie. Comme le conclut McKinsey, "les entreprises qui adoptent stratégiquement l'IA générative se positionneront en tant que leaders dans un secteur qui évolue rapidement".

Cas d'utilisation de l'IA générative par fonction (non exhaustif):

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Écrit par Werner Claeys

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