Comment l'intelligence artificielle peut -elle aider à prévenir les chocs de marché dans le secteur vins, bières et spiritueux ? ⋆ EtOH Science

La crise financière des subprimes a montré, selon Adam Pruden, que la qualité de nos données dépend de notre capacité à les évaluer et à les comprendre.

Mais dans un monde où nous générons de plus en plus de données et où les phénomènes sont liés à de multiples variables qui se croisent, nous sommes conscients que le cerveau humain n’est plus capable, seul, de traiter et analyser autant d’informations. De plus, ces données et phénomènes vont tellement vite, qu’il faut être capable de traiter ces informations en temps réel.

Beaucoup d’entreprises ont donc compris que l’intelligence artificielle est un des outils qui nous permettra de pouvoir analyser ou du moins, nous donner des premières pistes pour analyser les signaux faibles et forts.

Ces dernières années, l’industrie mondiale du vin a connu plusieurs séries de chocs d’offre notamment causées par les aléas climatiques, mais aussi des chocs de demande, avec la crise du Covid-19 et les confinements. Ce marché est aujourd’hui mondialement connecté et les évolutions de marché d’un coin du monde, a des conséquences et retentissements partout dans le reste du globe.

Comment l’intelligence artificielle peut-elle être un nouvel outil pour aider à prévenir les choses de marché dans l’industrie des vins et alcools ?

Des outils pour comprendre les marchés et leur interdépendance

Tous les acheteurs et importateurs le constatent quotidiennement : dès qu’un marché a une forte ou faible récolte, cela a des conséquences dans le reste du monde.

A titre d’exemple, quand la Chine a momentanément bloqué les importations de vins Australiens, cela a créé un appel d’air vers tous les autres pays viticoles, que ce soit le Chili, l’Europe, l’Amérique du Nord.

A l’inverse, quand le Brexit a été officiellement prononcé ou quand Trump a mis en place des nouvelles taxes sur les vins importés d’Europe, cela a créé un choc d’offre chez les producteurs européens, au profit d’import massif d’Amérique du Sud.

Cette interdépendance est comprise globalement et grossièrement d’un point de vue théorique. D’un point de vue pratique et opérationnel, les opérateurs n’ont à ce jour par les outils performants pour pouvoir avoir des informations sur les conséquences de ces changements de marché et les répercussions sur les autres marchés et plus encore, sur les niveaux de prix.

L’intelligence artificielle permettrait-elle de capter les signaux faibles ?

Comprendre en temps réel est important mais prédire est encore mieux. Dans beaucoup d’autres industries et notamment dans la finance, la prédiction est basée sur l’analyse des signaux faibles, des mouvements cycliques et des tendances passées.

Cette même logique est intéressante pour le marché des vins et alcools. En effet, il serait intéressant de pouvoir étudier les mouvements passés, de pouvoir aussi étudier les tendances de fond et d’essayer d’identifier les signaux qu’on appelle faibles.

A titre d’exemple, on sait que les millennials ont un rapport au vin et à l’alcool totalement différent de celui de leurs parents. A ce jour, cette consommation n’est pas encore pleinement dans l’âge de consommer du vin. Il serait intéressant de pouvoir étudier ce que serait le marché de la consommation du vin dans 30 ou 50 ans, quand les baby-boomers – gros consommateurs de vin- ne seront plus de ce monde et que les millennials seront les consommateurs au plus grand pouvoir d’achat. Vont-ils comme leurs parents apprécier le vin ? Si oui, quel type de vin ? Seront-ils plutôt des générations anti-alcool ? Quel type de boissons vont-ils apprécier ?

Avoir une vue globale, précise et objective de notre industrie

Un auteur, Adam McKay a cherché à expliquer comment les bulles du crédit et des subprimes ont conduit à la catastrophe économique mondiale de 2008 dans son film « The Big Short », basé sur le livre de Michael Lewis. L’un des principaux arguments de McKay pour décrire comment Michael Burry et quelques autres marginaux de Wall Street ont pu prévoir la catastrophe imminente est qu’ils ont simplement regardé les données. « Quelques-uns ont fait ce que les autres n’ont jamais pensé à faire… ils ont regardé », dit le personnage de Ryan Gosling dans le film.

Malheureusement, ils n’ont pas réussi à faire comprendre (ou à persuader) les milliers d’autres investisseurs, analystes et régulateurs qui s’occupaient de ces prêts que le secteur bancaire avait construit un château de cartes.

Au-delà de la capacité de calcul, de la possibilité d’établir un nombre illimité de scénario, l’un des avantages de l’intelligence artificielle est qu’elle n’est pas émotionnelle, elle n’a pas de préjugé (sauf si l’humain lui en programme) et elle ne se met pas toute seule des oeillères (sauf si l’humain lui en programme). De ce fait, elle ne s’autocensure pas dans ses analyses et d’ailleurs, c’est le principe de base de l’apprentissage non supervisé. En informatique, l’apprentissage non supervisé consiste à donner à une machine des jeux de données non identifiés, non étiquetés. La machine doit donc apprendre et détecter par elle-même des patterns, des tendances. Elle n’est donc pas orientée vers des tendances déjà connues, elle peut identifier de nouvelles interactions et nouvelles dépendances méconnues des hommes.