{"id":10556,"date":"2023-12-28T11:54:51","date_gmt":"2023-12-28T11:54:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clarity.cx\/blog\/clarity-show-transformer-les-ventes-grace-a-lia-explorer-la-recommandation-intelligente-de-produits-de-sap\/"},"modified":"2026-01-14T14:32:24","modified_gmt":"2026-01-14T14:32:24","slug":"clarity-show-transformer-les-ventes-grace-a-lia-explorer-la-recommandation-intelligente-de-produits-de-sap","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/blog\/clarity-show-transformer-les-ventes-grace-a-lia-explorer-la-recommandation-intelligente-de-produits-de-sap\/","title":{"rendered":"CLARITY.SHOW : Transformer les ventes gr\u00e2ce \u00e0 l&#8217;IA : explorer la recommandation intelligente de produits de SAP"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns post-content__video post-content__youtube-video is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column post-content__iframe-youtube is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/khpCmsCt6lo?si=8bkULNO0qTYRjix9&#038;controls=0\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<p id=\"viewer-34m04\">L&#8217;animatrice du podcast <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/kmigalevich\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">, Karyna Mihalevich<\/a>, responsable fonctionnelle CPQ chez <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CLARITY<\/a>, accueille <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/matthias-hirsch-626943100\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Matthias Hirsch<\/a>, chef de produit senior dans le domaine de l&#8217;exp\u00e9rience client et des industries chez <a href=\"https:\/\/www.sap.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">SAP<\/a>. Fort de sa vaste exp\u00e9rience depuis 2007 dans l&#8217;industrie de la fabrication discr\u00e8te et de son r\u00f4le crucial chez SAP depuis 2016, Matthias apporte un point de vue distinct sur le r\u00f4le de l&#8217;IA dans les ventes, en particulier pour am\u00e9liorer et rationaliser les ventes de produits complexes. L&#8217;\u00e9pisode d&#8217;aujourd&#8217;hui poursuit la discussion sur le sujet important du <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/blog\/clarity-show-podcast-explorer-le-pouvoir-de-transformation-de-lia-dans-les-produits-configurables\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">pouvoir de transformation de l&#8217;IA dans les produits configurables<\/a>, un sujet qui a \u00e9t\u00e9 largement explor\u00e9 dans un pr\u00e9c\u00e9dent podcast Quote-to-Cash.  <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Notre invit\u00e9 Matthias Hirsch, Senior Product Manager in Customer Experience &amp; Industries at chez SAP et l&#8217;h\u00f4te du podcast Karyna Mihalevich, CPQ Functional Lead chez CLARITY.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<div class=\"wp-block-columns post-content__spotify is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column post-content__iframe-spotify is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/podcasters.spotify.com\/pod\/show\/quote-to-cash-podcast\/embed\/episodes\/Streamline-the-product-selection-with-SAP-Intelligent-Product-Recommendation--CLARITY-SHOW---Quote-to-Cash-Podcast-e2bvef2\/a-aak5noj\" height=\"102px\" width=\"400px\" frameborder=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2>Content<\/h2><nav><ul><li><a href=\"#key-functionalities-of-sa-ps-intelligent-product-recommendation\">Principales fonctionnalit\u00e9s de la recommandation intelligente de produits de SAP<\/a><\/li><li><a href=\"#integration-with-other-business-platforms\">Int\u00e9gration avec d&#8217;autres plateformes commerciales<\/a><\/li><li><a href=\"#ideal-users-for-product-recommendation-system\">Utilisateurs id\u00e9aux pour un syst\u00e8me de recommandation de produits<\/a><\/li><li><a href=\"#real-world-applications\">Applications dans le monde r\u00e9el<\/a><\/li><li><a href=\"#adapting-to-dynamic-product-catalogs\">S&#8217;adapter aux catalogues de produits dynamiques<\/a><\/li><li><a href=\"#future-innovations-in-product-recommendation\">Innovations futures en mati\u00e8re de recommandation de produits<\/a><\/li><li><a href=\"#the-bottom-line\">Le bilan<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"key-functionalities-of-sa-ps-intelligent-product-recommendation\">Principales fonctionnalit\u00e9s de la recommandation intelligente de produits de SAP<\/h2>\n\n<p id=\"viewer-uz5ew55849\">Comme l&#8217;explique Matthias Hirsch, la recommandation intelligente de produits de SAP fait partie des derni\u00e8res innovations de produits SAP qui ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 transformer l&#8217;approche des ventes dans divers secteurs. Ce syst\u00e8me innovant est structur\u00e9 en deux sections essentielles : <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la dur\u00e9e d&#8217;ex\u00e9cution  <\/li>\n\n\n\n<li>les applications de la p\u00e9riode de conception.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p id=\"viewer-kkgz155858\">L&#8217;aspect ex\u00e9cution permet l&#8217;application de l&#8217;apprentissage automatique dans les processus de <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/blog\/5-reasons-companies-should-use-crm-to-instantly-reduce-organizational-costs\/\">CRM<\/a> et de vente, ce qui permet aux utilisateurs d&#8217;interagir directement avec le syst\u00e8me. Quant \u00e0 la composante &#8220;design time&#8221;, elle fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re qu&#8217;un configurateur de produits, o\u00f9 les utilisateurs peuvent mod\u00e9liser des r\u00e8gles et concevoir des interfaces utilisateur adapt\u00e9es \u00e0 leurs besoins commerciaux sp\u00e9cifiques. <\/p>\n\n<p id=\"viewer-oiglf55864\">L&#8217;une des principales caract\u00e9ristiques de ce syst\u00e8me est sa capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer les complexit\u00e9s uniques de la fabrication industrielle et de la vente d&#8217;\u00e9quipements. Les produits de ces secteurs, tels que les robots, les chariots \u00e9l\u00e9vateurs, les \u00e9changeurs de chaleur, les pompes et les compresseurs, ont souvent des mod\u00e8les de donn\u00e9es, des structures et des mod\u00e8les de domaine individuels. Le syst\u00e8me de recommandation intelligente de produits est suffisamment souple pour s&#8217;adapter \u00e0 ces variations, garantissant ainsi que les recommandations sont aussi pr\u00e9cises et pertinentes que possible.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-zby3n55867\">Matthias prend un exemple pour illustrer son propos : un responsable d&#8217;atelier dans l&#8217;industrie automobile a besoin d&#8217;un nouveau robot de peinture. Contrairement aux approches traditionnelles o\u00f9 les clients sp\u00e9cifient les mod\u00e8les et les accessoires exacts, ce syst\u00e8me permet aux clients d&#8217;exprimer leurs besoins &#8211; tels que le nombre de carrosseries \u00e0 peindre dans un certain d\u00e9lai et la n\u00e9cessit\u00e9 de changer fr\u00e9quemment de couleur &#8211; et traduit ensuite ces besoins en sp\u00e9cifications techniques pour le robot. Il s&#8217;agit l\u00e0 d&#8217;un changement important par rapport aux configurations de produits standard, puisque le syst\u00e8me part des besoins du client et propose ensuite des produits adapt\u00e9s en fonction de ces besoins.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-wb47r55870\">En outre, Matthias souligne que l&#8217;int\u00e9gration du syst\u00e8me dans divers processus commerciaux, tels que les syst\u00e8mes CPQ, de commerce ou de CRM, fait partie de ses fonctionnalit\u00e9s d&#8217;ex\u00e9cution. Cette int\u00e9gration est cruciale car elle permet au syst\u00e8me de faire partie du processus de vente global, depuis la g\u00e9n\u00e9ration d&#8217;une recommandation jusqu&#8217;\u00e0 la finalisation d&#8217;une proposition de produit. <\/p>\n\n<p id=\"viewer-mv6aw55873\">En outre, SAP fournit des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s que les utilisateurs peuvent utiliser imm\u00e9diatement, offrant des recommandations initiales bas\u00e9es sur des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9rales. Cependant, pour des r\u00e9sultats plus personnalis\u00e9s qui s&#8217;alignent sur les donn\u00e9es historiques sp\u00e9cifiques d&#8217;une entreprise ou d&#8217;un catalogue de produits, SAP a permis aux utilisateurs d&#8217;entra\u00eener leurs propres mod\u00e8les sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation. Cette fonctionnalit\u00e9 d\u00e9mocratise l&#8217;utilisation d&#8217;outils de vente avanc\u00e9s d&#8217;apprentissage automatique, en les rendant accessibles aux utilisateurs administratifs ou aux utilisateurs finaux qui n&#8217;ont pas forc\u00e9ment de connaissances techniques.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"integration-with-other-business-platforms\">Int\u00e9gration avec d&#8217;autres plateformes commerciales<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"3092\" height=\"1666\" src=\"https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2.jpg\" alt=\"Syst&#xE8;me SAP de recommandation intelligente de produits, CLARITY\" class=\"wp-image-3735\" srcset=\"https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2.jpg 3092w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2-960x517.jpg 960w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2-1920x1035.jpg 1920w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2-768x414.jpg 768w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2-1536x828.jpg 1536w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-2-2048x1103.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 3092px) 100vw, 3092px\" \/><\/figure>\n\n<p id=\"viewer-q59f755880\">Comme l&#8217;explique Matthias Hirsch, le syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation offre des capacit\u00e9s d&#8217;int\u00e9gration compl\u00e8tes avec des solutions SAP et non SAP, ce qui en fait un instrument polyvalent pour diverses applications commerciales. Cette int\u00e9gration transparente est au c\u0153ur de son infrastructure, facilitant l&#8217;automatisation des processus de vente et garantissant des op\u00e9rations rationalis\u00e9es avec une efficacit\u00e9 accrue tout au long du cycle de vente. <\/p>\n\n<p id=\"viewer-urfeh55883\">Matthias distingue deux principaux types d&#8217;int\u00e9gration pertinents pour le syst\u00e8me :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>syst\u00e8mes d&#8217;enregistrement  <\/li>\n\n\n\n<li>les syst\u00e8mes d&#8217;engagement.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<p id=\"viewer-ni9fp55893\">Les <strong>syst\u00e8mes d&#8217;enregistrement<\/strong> d\u00e9signent les plateformes o\u00f9 sont stock\u00e9es les donn\u00e9es essentielles relatives aux ventes et aux transactions. Ces donn\u00e9es sont essentielles pour former le mod\u00e8le d&#8217;apprentissage automatique qui sous-tend le syst\u00e8me de recommandation de produits. Il s&#8217;agit par exemple des syst\u00e8mes <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/packages\/sap-ecc-migration-s4hana\/\">S\/4HANA, ECC<\/a>, CPQ ou de tout autre syst\u00e8me de commerce o\u00f9 sont stock\u00e9es des donn\u00e9es de vente historiques telles que les devis, les paniers et les commandes. Le syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation s&#8217;int\u00e8gre \u00e0 ces plateformes pour extraire les donn\u00e9es n\u00e9cessaires, jetant ainsi les bases de recommandations de produits pr\u00e9cises et efficaces.   <\/p>\n\n<p id=\"viewer-b96sm55897\">D&#8217;autre part, les <strong>syst\u00e8mes d&#8217;engagement<\/strong> sont les plateformes utilis\u00e9es par le personnel de vente dans ses activit\u00e9s quotidiennes. Il peut s&#8217;agir de solutions de gestion de la relation client comme <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/products\/sap-sales-cloud\/\">SAP Sales Cloud<\/a>, de solutions de CPQ comme <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/products\/sap-cpq\/\">SAP CPQ<\/a>, ou de diverses solutions de commerce. L&#8217;int\u00e9gration avec ces syst\u00e8mes est cruciale, car elle permet aux \u00e9quipes de vente d&#8217;acc\u00e9der aux r\u00e9sultats des recommandations de produits et de les utiliser, facilitant ainsi l&#8217;automatisation des processus de vente et la rationalisation des activit\u00e9s de vente.  <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>L&#8217;une des principales caract\u00e9ristiques de l&#8217;int\u00e9gration de SAP AI est le paradigme API-first.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p id=\"viewer-if8op55902\">L&#8217;une des principales caract\u00e9ristiques de l&#8217;<a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/services\/ai-services\/\">int\u00e9gration de SAP AI<\/a> est le paradigme API-first. Cette approche garantit que les utilisateurs disposent d&#8217;une interface utilisateur (IU) d&#8217;ex\u00e9cution dont le rendu est dynamique et bas\u00e9 sur le mod\u00e8le de donn\u00e9es sous-jacent, \u00e0 l&#8217;instar de ce qui se fait dans <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/products\/sap-lo-vc-avc\/\">LO-VC ou AVC<\/a>. Cette interface utilisateur pr\u00e9con\u00e7ue r\u00e9duit consid\u00e9rablement la n\u00e9cessit\u00e9 d&#8217;une conception personnalis\u00e9e de l&#8217;interface utilisateur, ce qui rationalise le processus de mise en \u0153uvre. Matthias souligne toutefois que la flexibilit\u00e9 du syst\u00e8me permet aux entreprises d&#8217;utiliser leurs propres interfaces utilisateur, en les int\u00e9grant par le biais des API fournies par SAP.   <\/p>\n\n<p id=\"viewer-kxwnb55907\">Cette double approche de l&#8217;int\u00e9gration permet non seulement d&#8217;utiliser des syst\u00e8mes de configuration dorsaux, connus sous le nom de syst\u00e8mes d&#8217;enregistrement tels que <a href=\"https:\/\/www.clarity.cx\/products\/sap-s4hana-public-cloud\/\">S\/4HANA<\/a> ou CPQ, mais facilite \u00e9galement l&#8217;int\u00e9gration avec les syst\u00e8mes de consommation. Faisant partie de la suite SAP, le syst\u00e8me Intelligent Product Recommendation s&#8217;int\u00e8gre parfaitement dans l&#8217;\u00e9cosyst\u00e8me SAP au sens large, ce qui renforce son utilit\u00e9 et son applicabilit\u00e9 dans divers contextes commerciaux. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"ideal-users-for-product-recommendation-system\">Utilisateurs id\u00e9aux pour un syst\u00e8me de recommandation de produits<\/h2>\n\n<p id=\"viewer-exilz55912\">En ce qui concerne les utilisateurs id\u00e9aux du syst\u00e8me SAP de recommandation intelligente de produits, Matthias offre des perspectives perspicaces sur son ad\u00e9quation \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios d&#8217;entreprise. Il reconna\u00eet que le syst\u00e8me est particuli\u00e8rement efficace pour les ventes de produits complexes qui n\u00e9cessitent une compr\u00e9hension nuanc\u00e9e des besoins des clients et des sp\u00e9cifications techniques. <\/p>\n\n<p id=\"viewer-7ud3h55915\">Matthias souligne que l&#8217;apprentissage automatique, la force motrice de ce syst\u00e8me, est intrins\u00e8quement ax\u00e9 sur les donn\u00e9es. Pour une mise en \u0153uvre efficace, les entreprises devraient id\u00e9alement s&#8217;appuyer sur des donn\u00e9es de vente historiques substantielles, couvrant les 5 \u00e0 10 derni\u00e8res ann\u00e9es, pour former le mod\u00e8le initial. Cette exigence peut repr\u00e9senter un d\u00e9fi pour certains clients, en particulier les petites et moyennes entreprises (PME), qui n&#8217;ont pas toujours \u00e0 leur disposition un grand nombre de donn\u00e9es sur les ventes. Toutefois, SAP rel\u00e8ve ce d\u00e9fi en proposant des m\u00e9thodologies permettant d&#8217;augmenter les donn\u00e9es naturelles avec des donn\u00e9es synth\u00e9tiques, ce qui permet \u00e0 ces entreprises d&#8217;exploiter le syst\u00e8me de mani\u00e8re efficace.   <\/p>\n\n<p id=\"viewer-8hjd755918\">En approfondissant la question des clients qui pourraient ne pas \u00eatre les mieux adapt\u00e9s \u00e0 ce produit, Matthias renverse la perspective pour mettre l&#8217;accent sur ceux qui en b\u00e9n\u00e9ficieraient le plus. Il explique que le syst\u00e8me est parfaitement adapt\u00e9 \u00e0 la vente de produits complexes o\u00f9 les subtilit\u00e9s techniques et les exigences sp\u00e9cifiques du client sont primordiales. Cela contraste avec les environnements de vente ax\u00e9s sur des exp\u00e9riences d&#8217;achat \u00e9motionnelles ou semblables \u00e0 celles des consommateurs, o\u00f9 la recommandation du produit peut \u00eatre plus directe et moins technique.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-1inkk55921\">Matthias ajoute que le syst\u00e8me de recommandation intelligente de produits excelle dans les environnements o\u00f9 les produits ne sont g\u00e9n\u00e9ralement pas vendus \u00e0 partir du stock, mais sont plut\u00f4t personnalis\u00e9s ou produits en lots d&#8217;une taille unique. Cet aspect de la personnalisation est crucial pour les entreprises qui traitent des produits compliqu\u00e9s n\u00e9cessitant une configuration d\u00e9taill\u00e9e, tels que les \u00e9quipements industriels ou les machines sp\u00e9cialis\u00e9es. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"real-world-applications\">Applications dans le monde r\u00e9el<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1546\" height=\"833\" src=\"https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-4.png\" alt=\"L'IA g&#xE9;n&#xE9;rative dans le syst&#xE8;me SAP de recommandation intelligente de produits, CLARITY.\" class=\"wp-image-3736\" srcset=\"https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-4.png 1546w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-4-960x517.png 960w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-4-768x414.png 768w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-4-1536x828.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1546px) 100vw, 1546px\" \/><\/figure>\n\n<p id=\"viewer-vd7mo55926\">Malgr\u00e9 son introduction r\u00e9cente sur le march\u00e9, le syst\u00e8me de recommandation intelligente de produits de SAP fait d\u00e9j\u00e0 des vagues dans les applications du monde r\u00e9el. Matthias raconte qu&#8217;il a fait une pr\u00e9sentation au sommet DSHE en Allemagne, un important rassemblement de la communaut\u00e9 germanophone des utilisateurs de SAP. Il y a parl\u00e9 d&#8217;un cas d&#8217;utilisation convaincant impliquant un client avec lequel il travaille.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-ls0ij55930\">Ce client est sp\u00e9cialis\u00e9 dans la cr\u00e9ation et la construction de changeurs de prise, un composant essentiel utilis\u00e9 dans les grands transformateurs \u00e9lectriques. Le d\u00e9fi auquel il \u00e9tait confront\u00e9 \u00e9tait complexe : il devait comprendre avec pr\u00e9cision les sp\u00e9cifications d&#8217;un transformateur pour concevoir un changeur de prise appropri\u00e9.   <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>&#8220;Ce sc\u00e9nario est un exemple typique de la fa\u00e7on dont notre syst\u00e8me de recommandation intelligente de produits joue un r\u00f4le essentiel. Gr\u00e2ce \u00e0 cet outil innovant, nous avons pu fournir des suggestions personnalis\u00e9es sur le changeur de prise le mieux adapt\u00e9 \u00e0 un transformateur donn\u00e9, en tenant compte des exigences sp\u00e9cifiques du client. Ce cas d&#8217;utilisation va au-del\u00e0 de la simple pr\u00e9sentation des capacit\u00e9s techniques de notre produit ; il s&#8217;agit d&#8217;illustrer la mise en \u0153uvre efficace de strat\u00e9gies de vente pilot\u00e9es par l&#8217;IA dans des processus de vente complexes, en transformant la mani\u00e8re dont les produits sont adapt\u00e9s aux besoins des clients.&#8221;<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p id=\"viewer-ug0vc55936\">En outre, Matthias note que SAP est engag\u00e9 dans divers projets de validation avec d&#8217;autres clients. Ces collaborations sont essentielles car elles aident les clients \u00e0 exploiter la puissance de l&#8217;IA pour leurs strat\u00e9gies de vente et permettent \u00e0 SAP d&#8217;\u00e9tablir des r\u00e9f\u00e9rences solides. Ces r\u00e9f\u00e9rences sont essentielles pour \u00e9tablir une pr\u00e9sence plus solide dans l&#8217;industrie, en d\u00e9montrant les avantages pratiques et le succ\u00e8s tangible de SAP Intelligent Product Recommendation dans l&#8217;exploitation de l&#8217;IA dans les ventes. Elles soulignent l&#8217;efficacit\u00e9 des strat\u00e9gies de vente bas\u00e9es sur l&#8217;IA et t\u00e9moignent de la capacit\u00e9 du syst\u00e8me \u00e0 ouvrir de nouvelles perspectives dans le domaine de l&#8217;apprentissage automatique, en particulier dans le secteur de la vente.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"adapting-to-dynamic-product-catalogs\">S&#8217;adapter aux catalogues de produits dynamiques<\/h2>\n\n<p id=\"viewer-5zk6n55941\">Dans le domaine des technologies commerciales, l&#8217;un des principaux d\u00e9fis consiste \u00e0 s&#8217;adapter \u00e0 des catalogues de produits dynamiques. La flexibilit\u00e9 n\u00e9cessaire pour s&#8217;adapter \u00e0 l&#8217;\u00e9volution des sp\u00e9cifications et des offres de produits est cruciale. Matthias explique le concept connu sous le nom de &#8220;probl\u00e8me de d\u00e9marrage \u00e0 froid&#8221; dans l&#8217;apprentissage automatique, qui est particuli\u00e8rement pertinent lorsqu&#8217;il s&#8217;agit de catalogues de produits dynamiques. Il d\u00e9crit l&#8217;approche du syst\u00e8me SAP comme une \u00e9tape pr\u00e9ventive avant le lancement du configurateur de produits. La cl\u00e9, selon Matthias, consiste \u00e0 se concentrer sur les &#8220;facteurs durs&#8221; d&#8217;un produit &#8211; les \u00e9l\u00e9ments qui sont essentiels et moins susceptibles de changer &#8211; plut\u00f4t que sur les &#8220;facteurs doux&#8221;, qui sont plus susceptibles de faire l&#8217;objet de mises \u00e0 jour fr\u00e9quentes.    <\/p>\n\n<p id=\"viewer-zstoh55944\">Par exemple, lorsque certains aspects fondamentaux d&#8217;un produit, comme sa fonctionnalit\u00e9 de base ou ses composants cl\u00e9s, restent constants, malgr\u00e9 des changements dans d&#8217;autres attributs comme la couleur ou des caract\u00e9ristiques mineures, le syst\u00e8me peut s&#8217;adapter plus facilement. Dans les sc\u00e9narios o\u00f9 des composants enti\u00e8rement nouveaux sont introduits, Matthias propose deux strat\u00e9gies. Premi\u00e8rement, le syst\u00e8me peut apprendre et s&#8217;adapter progressivement gr\u00e2ce \u00e0 une boucle de r\u00e9troaction, o\u00f9 il est r\u00e9entra\u00een\u00e9 avec de nouvelles donn\u00e9es, telles que des devis de vente mensuels. Cette m\u00e9thode garantit que le mod\u00e8le reste en phase avec les tendances du march\u00e9 et les pr\u00e9f\u00e9rences des clients.   <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>L&#8217;avantage d&#8217;utiliser des donn\u00e9es synth\u00e9tiques est leur imm\u00e9diatet\u00e9 ; elles permettent au mod\u00e8le d&#8217;apprentissage automatique d&#8217;int\u00e9grer rapidement de nouveaux param\u00e8tres sans attendre l&#8217;accumulation d&#8217;un grand nombre de donn\u00e9es r\u00e9elles.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p id=\"viewer-dwlfj55947\">Pour une adaptation plus rapide, Matthias sugg\u00e8re \u00e9galement la cr\u00e9ation d&#8217;ensembles de donn\u00e9es synth\u00e9tiques par les responsables techniques des produits. Ces ensembles de donn\u00e9es sont con\u00e7us pour refl\u00e9ter les changements potentiels ou les nouvelles fonctionnalit\u00e9s des produits. L&#8217;avantage d&#8217;utiliser des donn\u00e9es synth\u00e9tiques est leur imm\u00e9diatet\u00e9 ; elles permettent au mod\u00e8le d&#8217;apprentissage automatique d&#8217;int\u00e9grer rapidement de nouveaux param\u00e8tres sans attendre l&#8217;accumulation de donn\u00e9es r\u00e9elles.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-v5c8j55950\">Cette capacit\u00e9 ne se limite pas \u00e0 l&#8217;\u00e9quipe technique de SAP ; elle est \u00e9galement accessible aux utilisateurs finaux. Chaque gestionnaire de produit technique, dot\u00e9 de connaissances sur la gamme op\u00e9rationnelle et les sp\u00e9cifications de son produit, peut d\u00e9velopper ces ensembles de donn\u00e9es synth\u00e9tiques. Cette approche proactive permet de r\u00e9agir rapidement aux changements du march\u00e9, garantissant que le syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation reste un outil robuste et adaptable pour les ventes dans un environnement de march\u00e9 dynamique.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"future-innovations-in-product-recommendation\">Innovations futures en mati\u00e8re de recommandation de produits<\/h2>\n\n<p id=\"viewer-00zgv55955\">Alors que le syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation continue de s&#8217;imposer dans le domaine des ventes pilot\u00e9es par l&#8217;IA, de futures innovations se profilent d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l&#8217;horizon, pr\u00eates \u00e0 am\u00e9liorer encore ses capacit\u00e9s. Matthias souligne l&#8217;int\u00e9gration potentielle de l&#8217;IA g\u00e9n\u00e9rative dans le syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation. Il note que si les grands mod\u00e8les de langage comme Bard ou GPT-4 ont leurs points forts, ils ont aussi leurs limites, en particulier dans des t\u00e2ches comme la classification, cruciale pour la configuration des produits. Toutefois, ces mod\u00e8les peuvent jouer un r\u00f4le essentiel lorsqu&#8217;ils sont utilis\u00e9s en conjonction avec des r\u00e9seaux neuronaux sp\u00e9cialis\u00e9s.   <\/p>\n\n<p id=\"viewer-85os755958\">Un exemple innovant pr\u00e9sent\u00e9 par Matthias est l&#8217;utilisation d&#8217;une fonction de chat ou d&#8217;un courrier \u00e9lectronique pour la configuration des produits. Dans ce sc\u00e9nario, le courriel d&#8217;un client d\u00e9taillant ses besoins pourrait \u00eatre directement introduit dans le syst\u00e8me de recommandation intelligente de produits. Le syst\u00e8me utiliserait alors un vaste mod\u00e8le linguistique pour extraire les informations n\u00e9cessaires et comparer ces besoins \u00e0 un mod\u00e8le d&#8217;apprentissage automatique sp\u00e9cialis\u00e9. Ce processus simplifie non seulement la t\u00e2che de configuration d&#8217;un produit, mais garantit \u00e9galement que les recommandations sont parfaitement adapt\u00e9es aux besoins sp\u00e9cifiques du client.   <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1035\" src=\"https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-3-1-1920x1035.jpg\" alt=\"Int&#xE9;gration de mod&#xE8;les d'IA g&#xE9;n&#xE9;ratifs, CLARITY\" class=\"wp-image-3740\" srcset=\"https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-3-1-1920x1035.jpg 1920w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-3-1-960x517.jpg 960w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-3-1-768x414.jpg 768w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-3-1-1536x828.jpg 1536w, https:\/\/www.clarity.cx\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Image-3-1-2048x1103.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/><\/figure>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>L&#8217;int\u00e9gration des mod\u00e8les d&#8217;IA g\u00e9n\u00e9rative va au-del\u00e0 de la simple analyse des besoins des clients.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p id=\"viewer-uappe55961\">L&#8217;int\u00e9gration des mod\u00e8les d&#8217;IA g\u00e9n\u00e9rative va au-del\u00e0 de la simple analyse des besoins des clients. Matthias envisage un syst\u00e8me dans lequel, une fois qu&#8217;une recommandation g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par une machine est faite, elle peut \u00eatre affin\u00e9e en la renvoyant \u00e0 un mod\u00e8le d&#8217;IA g\u00e9n\u00e9rative. Ce mod\u00e8le prendrait alors en compte le contexte du client et la recommandation initiale pour cr\u00e9er une proposition de valeur sur mesure, ce qui renforcerait consid\u00e9rablement l&#8217;aspect personnalis\u00e9 du processus de vente.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-y55w155964\">Cette approche de la recommandation de produits repr\u00e9sente une fusion de l&#8217;intelligence g\u00e9n\u00e9rale des grands mod\u00e8les de langage et de la pr\u00e9cision des algorithmes sp\u00e9cialis\u00e9s d&#8217;apprentissage automatique. Elle illustre la synergie entre diff\u00e9rentes disciplines de l&#8217;IA, visant \u00e0 fournir une exp\u00e9rience transparente o\u00f9 l&#8217;utilisateur final n&#8217;a pas \u00e0 se soucier des complexit\u00e9s sous-jacentes. <\/p>\n\n<p id=\"viewer-ojfff55967\">Pour SAP Intelligent Product Recommendation, le processus de vente ne doit pas se limiter \u00e0 des transactions, mais doit \u00e9galement permettre de nouer des relations et de comprendre les besoins des clients de mani\u00e8re plus approfondie. En automatisant les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et en am\u00e9liorant la qualit\u00e9 des interactions avec les clients, les repr\u00e9sentants commerciaux peuvent se concentrer sur des t\u00e2ches \u00e0 plus forte valeur ajout\u00e9e, telles que le d\u00e9veloppement des relations avec les clients et la personnalisation des strat\u00e9gies de vente bas\u00e9es sur l&#8217;IA. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-bottom-line\">Le bilan<\/h2>\n\n<p id=\"viewer-dph1r55972\">Le syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation est un exemple frappant des innovations de produits SAP, illustrant le r\u00f4le significatif de l&#8217;IA et de l&#8217;apprentissage automatique dans les affaires, en particulier dans le secteur des ventes. Gr\u00e2ce \u00e0 sa capacit\u00e9 \u00e0 automatiser les ventes de produits complexes, \u00e0 s&#8217;int\u00e9grer de mani\u00e8re transparente \u00e0 diverses plateformes commerciales et \u00e0 s&#8217;adapter \u00e0 des catalogues de produits dynamiques, ce syst\u00e8me est un moteur essentiel pour fa\u00e7onner l&#8217;avenir des technologies de vente. Ce syst\u00e8me ne se contente pas de rationaliser les processus de vente complexes, il ouvre \u00e9galement de nouvelles voies pour des interactions personnalis\u00e9es avec les clients et des strat\u00e9gies de vente plus efficaces bas\u00e9es sur l&#8217;IA.  <\/p>\n\n<p id=\"viewer-ly8p655976\">Karyna Mihalevich souligne efficacement le potentiel de transformation de ces innovations, en observant une transition notable des m\u00e9thodes manuelles \u00e0 forte intensit\u00e9 de main-d&#8217;\u0153uvre vers des propositions personnalis\u00e9es, rationalis\u00e9es et pilot\u00e9es par l&#8217;IA. Incarnation de l&#8217;engagement de SAP \u00e0 faire progresser les technologies de vente, le futur du syst\u00e8me SAP Intelligent Product Recommendation est orient\u00e9 vers la r\u00e9volution et la personnalisation de l&#8217;exp\u00e9rience de vente. Ce bond en avant de l&#8217;IA et de l&#8217;apprentissage automatique marque l&#8217;aube d&#8217;une nouvelle \u00e8re dans la configuration et la recommandation de produits, \u00e9largissant les horizons de ce qui est possible dans le domaine de la vente.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Notre invit\u00e9 : Matthias Hirsch, chef de produit dans le domaine de l&#8217;exp\u00e9rience client et des industries chez SAP.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[],"tags":[79],"class_list":["post-10556","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","tag-ai"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10556","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10556"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10556\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10562,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10556\/revisions\/10562"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10556"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10556"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10556"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}