Une évolution notable vient d’être rendue publique dans le domaine.
Exploiter des sources de revenus cachées grâce aux modèles de marché
Les modèles de marché basés sur l’IA générative peuvent aider les entreprises à automatiser leurs décisions commerciales.
Chaque jour, une compagnie aérienne transporte des dizaines de milliers de passagers sur des centaines de vols. Il ne s’agit souvent pas de liaisons directes d’un point à un autre, les passagers devant effectuer plusieurs correspondances. Pour fixer le prix de chacun de ces trajets, la compagnie aérienne peut prendre en compte des centaines de variables : la demande, la saison, l’heure de la journée, l’actualité, les marchés mondiaux et l’activité des compagnies aériennes concurrentes, pour n’en citer que quelques-unes. Il s’agit d’un processus complexe qui doit sans cesse s’adapter à l’évolution de la situation mondiale.
Ces modèles d’apprentissage profond sont entraînés à partir de informations numériques haute résolution et conçus pour analyser, simuler et prédire des dynamiques financières complexes.
Les modèles de marché basés sur l’IA générative s’imposent progressivement comme un moyen de traiter ce type de tâches complexes en temps réel. Ces modèles d’apprentissage profond sont entraînés à partir de informations numériques haute résolution et conçus pour analyser, simuler et prédire des dynamiques financières complexes. Plutôt que de s’appuyer sur des tendances historiques ou des règles statiques, le système de marché fait office de « cerveau » d’IA : il synthétise diverses données pour simuler différents contextes de marché et prendre des décisions commerciales dynamiques, notamment en matière de tarification, de gestion des stocks ou de gestion des recettes.
En parallèle, « Cela nous aide à prendre des décisions commerciales plus éclairées, plus rapides et plus précises », explique Dominic Kennedy, vice-président senior chargé de la gestion des revenus, des ventes et du commerce électronique chez Virgin Atlantic, à propos du modèle de marché que son équipe utilise pour piloter ses moteurs de tarification générative sur certains marchés.
« Il prend en compte, en temps réel, une multitude de données différentes, qu’il s’agisse de la demande, de la capacité ou des réservations. Il dispose d’un système très sophistiqué pour évaluer notre position par rapport à nos concurrents, les conditions du marché et toute une série d’autres facteurs qui influencent la manière dont la demande se manifeste », ajoute-t-il.
À relever, ce contenu a été produit par Insights, la division de contenu sur mesure du MIT Technology Review. Il n’a pas été rédigé par la rédaction du MIT Technology Review. Il a fait l’objet de recherches, a été conçu et rédigé par des rédacteurs, des éditeurs, des analystes et des illustrateurs. Cela inclut la rédaction d’enquêtes et la collecte des éléments correspondantes. Les outils d’IA qui auraient pu être utilisés se limitaient à des processus de production secondaires ayant fait l’objet d’un examen minutieux par des humains.
Un dossier qu’il faudra continuer à observer dans les mois à venir.
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Information rapportée par MIT Technology Review : MIT Technology Review