Craft beer – Les incroyables façons dont les brasseurs de Budweiser utilisent l'intelligence artificielle pour transformer l'industrie de la bière – Bière

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Existe-t-il une formule magique pour brasser la bière parfaite? Si tel est le cas, compte tenu de la popularité intemporelle de la boisson, celui qui la trouvera aura probablement de très bons résultats. C’est une question à laquelle le plus grand brasseur du monde espère répondre à l’aide de l’intelligence artificielle (IA).

AB InBev – producteur de brasseries de renom telles que Budweiser, Stella Artois et Corona – intègre l’apprentissage automatique à des domaines clés de son activité, dans le but de faire passer l’une des plus anciennes industries du monde à l’ère numérique.

La société a investi dans une série d'initiatives basées sur les données dans le but d'améliorer tout, de la manière dont elle brasse de la bière à la façon dont elle gère ses relations avec les clients et commercialise ses produits auprès du public.

Il y a plusieurs années, l'entreprise a entrepris ses démarches en faveur de la transformation numérique en établissant ce qu'elle a appelé son Beer Garage – un pôle d'innovation basé dans la Silicon Valley, où elle recherche, développe et teste des solutions basées sur la technologie.

Andrew Green, directeur mondial de l'innovation chez AB InBev, m'a parlé des défis liés à l'ajout d'une technologie de pointe à la bière.

Il me dit: «The Beer Garage est notre bureau technologique émergent dans la Silicon Valley. En tant que société, nous sommes extrêmement investis dans l’innovation. Par conséquent, il est très excitant pour nous de placer des personnes ici pour qu’elles se tiennent réellement à l’avant-garde de ce qui se passe.

«C’est comme si nous ouvrions des portes à l’écosystème externe et les invitions à collaborer et à créer avec nous».

Un incubateur technologique est un élément clé de ses activités dans la Silicon Valley. C'est là que sont nées plusieurs des initiatives basées sur l'IA, actuellement testées ou déployées dans la production. Mais la proximité des grandes entreprises de technologie de Mountain View, tout en étant en mesure de puiser dans les réseaux des investisseurs en capital de risque de la région, sont autant de sources d’opportunités et d’innovations.

Green explique: "Nous passons la plupart de notre temps à travailler avec des startups – entreprises en phase de démarrage ainsi que des startups plus grandes, et nous apprenons beaucoup en travaillant avec elles. C’est une façon très excitante de travailler pour nous … ces fondateurs en phase de développement sont: super motivés et experts dans leur domaine, ce qui nous inspire. "

Le rôle de Beer Garage est de s’asseoir entre cet écosystème de démarrage et le cœur de métier d’AB InBev et de découvrir les avantages qu’ils peuvent tirer mutuellement. Il s’agira généralement de nouveaux concepts pouvant être rapidement mis à l’échelle jusqu’à ce qu’ils puissent fonctionner au sein d’une de ses opérations multinationales.

Comment AB InBev utilise-t-il l'IA actuellement?

Green m'a parlé de trois cas d'utilisation dans des domaines très différents de l'entreprise. Le premier est un système appelé SenseAI qui utilise l'apprentissage automatique pour aider les brasseurs à améliorer la qualité et la saveur de leurs produits.

Il consiste à utiliser des analyses en temps réel pour mesurer les données collectées pendant le processus de brassage – des niveaux de CO2 utilisés dans les processus au temps consacré à chaque étape – afin de prédire les qualités du produit final.

M. Green a déclaré: "L'approvisionnement en brasseries est un élément important pour nous … SenseAI a donc décidé de déclarer:" Nous disposons de toutes ces données. Comment pouvons-nous les utiliser pour mettre le meilleur produit possible entre les mains de nos consommateurs? "

Les autres données utilisées incluent les résultats d'un processus de classification, au cours duquel des dégustateurs de bière expérimentés évaluent le goût de la bière élaborée par algorithme.

Pour le moment, cette couche d’intervention humaine est essentielle: aucun système de «dégustation» numérique n’a encore été mis au point pour permettre une évaluation aussi complète et fiable du goût et de la qualité d’une bière finie, en tant qu’expert à la langue et au cerveau biologiques. . Mais, «à l'avenir, il est tout à fait possible que nous puissions y donner une tournure plus objective, car certaines de ces choses deviennent plus facilement réalisables de manière évolutive grâce à la technologie», déclare Green.

Un deuxième cas d'utilisation consiste à utiliser l'apprentissage machine pour établir des relations meilleures et plus durables avec les clients – les distributeurs et les points de vente qui vendent ses marques célèbres dans le monde entier.

Il utilise essentiellement un modèle d'analyse des risques, ce qui signifie que l'entreprise peut évaluer plus rapidement les clients afin de déterminer la quantité d'actions dont ils auront besoin et le montant du crédit qu'ils peuvent leur offrir.

«C’est un projet intéressant qui s’inspire des services financiers et de la technologie financière que nous voyons dans la Silicon Valley… nous vendons de la bière aux détaillants, mais nous cherchons également à aider nos partenaires et nos clients détaillants à développer leurs activités,» Green dit,

Le système ABCredit permet à l'entreprise d'identifier le niveau de crédit et les conditions de paiement qui conviennent à sa relation avec un client individuel, en effectuant des évaluations individuelles plus précises qu'au lieu d'utiliser des termes plus larges pour prendre en compte les risques et les opportunités.

Actuellement en phase pilote au Brésil, la société espère que la plate-forme sera finalement déployée dans le monde entier – une bonne nouvelle pour les amateurs de bière qui ont plus de chances de trouver leurs magasins, leurs restaurants et leurs bars préférés bien approvisionnés quand ils y vont pour une pinte ou deux.

Une troisième initiative axée sur l'intelligence artificielle tourne autour du marketing et du concept de plus en plus populaire consistant à permettre aux machines de prendre des décisions créatives en ce qui concerne le contenu des supports publicitaires et marketing.

Alehouse Creative permet aux professionnels de la publicité de tout le pays de présenter leurs idées créatives et de recevoir des informations en temps réel sur la manière dont certains éléments de leur travail pourraient avoir une incidence sur leur impact probable.

Il analyse l’historique des performances de différents éléments de matériel publicitaire et d’images afin de déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas pour attirer des clients par le biais de canaux de marketing en ligne.

M. Green a déclaré: «Sur simple pression d'un bouton, nous sommes en mesure de créer une nouvelle publicité numérique… lorsque vous pensez à tout le travail nécessaire à la fabrication des différentes publicités que vous voyez sur toutes les plateformes, y compris des éléments tels que les images et le langage requis, Ou bien placer la bière légèrement à gauche ou à droite peut constituer le moyen optimal… nous pouvons maintenant automatiser bon nombre de ces processus, ce qui permet à nos créatifs de consacrer leur temps à la création, plutôt que de travailler à la centième itération d'une publicité donnée. ”

Cela permet au personnel créatif de consacrer plus de temps à rechercher les images les plus attrayantes ou à raconter l'histoire la plus convaincante, étayée par des données fiables sur l'impact qu'elle est susceptible d'avoir lors de la mise en marché de la publicité.

Les incursions d’AB InBev dans l’intelligence artificielle et le changement impulsé par la technologie sont typiques de celles rencontrées par les leaders du marché dans tous les secteurs. Leur travail met en évidence la manière dont des systèmes intelligents, autodidactes et automatisés peuvent être appliqués à tout problème commercial pour accroître l'efficacité et améliorer les produits qu'ils fournissent à leurs clients.

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Existe-t-il une formule magique pour brasser la bière parfaite? Si tel est le cas, compte tenu de la popularité intemporelle de la boisson, celui qui la trouvera aura probablement de très bons résultats. C’est une question à laquelle le plus grand brasseur du monde espère répondre à l’aide de l’intelligence artificielle (IA).

AB InBev – producteur de brasseries de renom telles que Budweiser, Stella Artois et Corona – intègre l’apprentissage automatique à des domaines clés de son activité, dans le but de faire passer l’une des plus anciennes industries du monde à l’ère numérique.

La société a investi dans une série d'initiatives basées sur les données dans le but d'améliorer tout, de la manière dont elle brasse de la bière à la façon dont elle gère ses relations avec les clients et commercialise ses produits auprès du public.

Il y a plusieurs années, l'entreprise a entrepris ses démarches en faveur de la transformation numérique en établissant ce qu'elle a appelé son Beer Garage – un pôle d'innovation basé dans la Silicon Valley, où elle recherche, développe et teste des solutions basées sur la technologie.

Andrew Green, directeur mondial de l'innovation chez AB InBev, m'a parlé des défis liés à l'ajout d'une technologie de pointe à la bière.

Il me dit: «The Beer Garage est notre bureau technologique émergent dans la Silicon Valley. En tant que société, nous sommes extrêmement investis dans l’innovation. Par conséquent, il est très excitant pour nous de placer des personnes ici pour qu’elles se tiennent réellement à l’avant-garde de ce qui se passe.

«C’est comme si nous ouvrions des portes à l’écosystème externe et les invitions à collaborer et à créer avec nous».

Un incubateur technologique est un élément clé de ses activités dans la Silicon Valley. C'est là que sont nées plusieurs des initiatives basées sur l'IA, actuellement testées ou déployées dans la production. Mais la proximité des grandes entreprises de technologie de Mountain View, tout en étant en mesure de puiser dans les réseaux des investisseurs en capital de risque de la région, sont autant de sources d’opportunités et d’innovations.

Green explique: "Nous passons la plupart de notre temps à travailler avec des startups – entreprises en phase de démarrage ainsi que des startups plus grandes, et nous apprenons beaucoup en travaillant avec elles. C’est une façon très excitante de travailler pour nous … ces fondateurs en phase de développement sont: super motivés et experts dans leur domaine, ce qui nous inspire. "

Le rôle de Beer Garage est de s’asseoir entre cet écosystème de démarrage et le cœur de métier d’AB InBev et de découvrir les avantages qu’ils peuvent tirer mutuellement. Il s’agira généralement de nouveaux concepts pouvant être rapidement mis à l’échelle jusqu’à ce qu’ils puissent fonctionner au sein d’une de ses opérations multinationales.

Comment AB InBev utilise-t-il l'IA actuellement?

Green m'a parlé de trois cas d'utilisation dans des domaines très différents de l'entreprise. Le premier est un système appelé SenseAI qui utilise l'apprentissage automatique pour aider les brasseurs à améliorer la qualité et la saveur de leurs produits.

Il consiste à utiliser des analyses en temps réel pour mesurer les données collectées pendant le processus de brassage – des niveaux de CO2 utilisés dans les processus au temps consacré à chaque étape – afin de prédire les qualités du produit final.

M. Green a déclaré: "L'approvisionnement en brasseries est un élément important pour nous … SenseAI a donc décidé de déclarer:" Nous disposons de toutes ces données. Comment pouvons-nous les utiliser pour mettre le meilleur produit possible entre les mains de nos consommateurs? "

Les autres données utilisées incluent les résultats d'un processus de classification, au cours duquel des dégustateurs de bière expérimentés évaluent le goût de la bière élaborée par algorithme.

Pour le moment, cette couche d’intervention humaine est essentielle: aucun système de «dégustation» numérique n’a encore été mis au point pour permettre une évaluation aussi complète et fiable du goût et de la qualité d’une bière finie, en tant qu’expert à la langue et au cerveau biologiques. . Mais, «à l'avenir, il est tout à fait possible que nous puissions y donner une tournure plus objective, car certaines de ces choses deviennent plus facilement réalisables de manière évolutive grâce à la technologie», déclare Green.

Un deuxième cas d'utilisation consiste à utiliser l'apprentissage machine pour établir des relations meilleures et plus durables avec les clients – les distributeurs et les points de vente qui vendent ses marques célèbres dans le monde entier.

Il utilise essentiellement un modèle d'analyse des risques, ce qui signifie que l'entreprise peut évaluer plus rapidement les clients afin de déterminer la quantité d'actions dont ils auront besoin et le montant du crédit qu'ils peuvent leur offrir.

«C’est un projet intéressant qui s’inspire des services financiers et de la technologie financière que nous voyons dans la Silicon Valley… nous vendons de la bière aux détaillants, mais nous cherchons également à aider nos partenaires et nos clients détaillants à développer leurs activités,» Green dit,

Le système ABCredit permet à l'entreprise d'identifier le niveau de crédit et les conditions de paiement qui conviennent à sa relation avec un client individuel, en effectuant des évaluations individuelles plus précises qu'au lieu d'utiliser des termes plus larges pour prendre en compte les risques et les opportunités.

Actuellement en phase pilote au Brésil, la société espère que la plate-forme sera finalement déployée dans le monde entier – une bonne nouvelle pour les amateurs de bière qui ont plus de chances de trouver leurs magasins, leurs restaurants et leurs bars préférés bien approvisionnés quand ils y vont pour une pinte ou deux.

Une troisième initiative axée sur l'intelligence artificielle tourne autour du marketing et du concept de plus en plus populaire consistant à permettre aux machines de prendre des décisions créatives en ce qui concerne le contenu des supports publicitaires et marketing.

Alehouse Creative permet aux professionnels de la publicité de tout le pays de présenter leurs idées créatives et de recevoir des informations en temps réel sur la manière dont certains éléments de leur travail pourraient avoir une incidence sur leur impact probable.

Il analyse l’historique des performances de différents éléments de matériel publicitaire et d’images afin de déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas pour attirer des clients par le biais de canaux de marketing en ligne.

M. Green a déclaré: «Sur simple pression d'un bouton, nous sommes en mesure de créer une nouvelle publicité numérique… lorsque vous pensez à tout le travail nécessaire à la fabrication des différentes publicités que vous voyez sur toutes les plateformes, y compris des éléments tels que les images et le langage requis, Ou bien placer la bière légèrement à gauche ou à droite peut constituer le moyen optimal… nous pouvons maintenant automatiser bon nombre de ces processus, ce qui permet à nos créatifs de consacrer leur temps à la création, plutôt que de travailler à la centième itération d'une publicité donnée. ”

Cela permet au personnel créatif de consacrer plus de temps à rechercher les images les plus attrayantes ou à raconter l'histoire la plus convaincante, étayée par des données fiables sur l'impact qu'elle est susceptible d'avoir lors de la mise en marché de la publicité.

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