Introduction : L’industrie de la beauté en pleine mutation

La beauté est le reflet de la santé : tel est le sens de la mutation du secteur cosmétique en industrie de la beauté. Cette transformation appelle une transformation de la fonction R&D au niveau de l’écosystème qui inclut aux côtés des entreprises et des organismes de recherche du secteur les acteurs privés et publics des réseaux de données de santé. Mais parler de données de santé dans ce contexte peut surprendre, voire déranger nos habitudes de pensée. La beauté comme résultat d’une opération cosmétique tend en effet à dissocier ces deux notions. Or l’opération cosmétique ne constitue justement plus l’identité de ce secteur. Et c’est désormais sur le rapport entre les données de santé et la production de beauté que se jouera l’avenir d’entreprises comme L’Oréal, LVMH, ou encore Chanel. En effet : 

  • Il y a, au départ, un lien causal entre santé et beauté ;
  • Les applications technologiques permettant de créer de la beauté à partir des données de santé existent, notamment au niveau R&D ; 
  • La production de données de santé augmente, et les écosystèmes de données de santé font l’objet de projets de développement ambitieux dans certains pays ; 
  • Des modèles économiques existent pour rendre ces applications technologiques profitables.

Examinons de manière rapide chacun de ces arguments.

 

I. Une idée simple : la beauté comme reflet de la santé

Il suffit de considérer les effets de la maladie, des blessures, de la fatigue et du vieillissement pour admettre un lien causal entre santé et beauté. De cette évidence découle l’intérêt d’une approche holistique de la beauté, allant au-delà de la surface pour cerner le rôle des facteurs de santé dans la production de beauté, et identifier ceux sur lesquels il est possible d’agir en tant qu’individu dans un monde où la santé résulte elle-même d’une multitude de facteurs, y compris politiques.

Notons que cette idée d’un lien entre santé et beauté n’est pas dénuée d’implications radicales pour une société où tend à s’épanouir l’idée d’une multiplicité des normes de beauté. Si la santé produit la beauté, est-ce à dire que la beauté est une notion objective, au même titre que la santé ? L’exploration de ce domaine de doit-elle alors pas aboutir à un modèle de beauté unique ? De quoi nourrir un débat philosophique explosif, mais laissons cela ! Car ce débat complexe ne saurait nous faire perdre de vue l’évidence première : la santé contribue indiscutablement à la beauté. Une idée simple.

 

II. Les applications technologiques de l’intelligence artificielle à la beauté

Les données de santé non invasives explosent, notamment grâce au perfectionnement des smartphones et des bracelets de fitness et de santé, qui captent depuis longtemps notre rythme cardiaque, notre température et nos pas. Il est également possible de capter et d’analyser les variations tonales de la voix d’un utilisateur. Du côté des données génétiques, on observe également une explosion des données à la suite des progrès accomplis en génomique. Pourquoi ne pas appliquer des techniques d’intelligence artificielle à ces vastes ensembles de données ?

 

Quelques applications pour l’industrie de la beauté au sein de la fonction R&D

Les applications potentielles de l’intelligence artificielle peuvent être envisagées à de multiples niveaux. Au niveau de la R&D, elles prennent notamment les formes suivantes : 

  • R&D prédictive, notamment dans le cas de la stabilité des formules ;
  • Le bouclage digital des signaux faibles avec la R&D.

 

Enjeu général de ces applications : identifier les données et trouver l’équilibre économique

Le développement de ces applications doit respecter trois étapes : 

  1. Identifier parmi les données captables celles qui sont pertinentes pour des modèles prédictifs : les données obvies, et les données non obvies (il est par exemple possible de prédire l’indice de masse corporelle à partir du son de la voix) ; 
  2. Accéder à ces données en se conformant aux cadre règlementaire en vigueur au sein des écosystèmes de données, et se positionner au sein de ces écosystèmes en construction ; 
  3. Inscrire l’application dans un modèle économique, adapté à des cas d’usage.

Deux autres articles de notre dossier beauté développent le premier point concernant l’identification des données. Examinons rapidement ici les deux derniers points qui touchent à à l’écosystème de données ainsi qu’au modèle économique des applications.

 

III. Les écosystèmes de données

La notion de donnée de santé est strictement encadrée. De manière générale, on observe un mouvement vers un encadrement plus strict des données en Europe et ailleurs. De nouveaux écosystèmes, de nouvelles architectures pour les infrastructures de données sont susceptibles d’émerger et de changer les règles du jeu auxquelles les grandes plateformes digitales existantes sont accoutumées. Ces changements visent à créer et à réguler un marché de données incluant les données sensibles que sont les données de santé, ou industrielles. Les grandes plateformes digitales et les autorités publiques sont amenées à définir ce cadre ensemble. Dans le domaine spécifique des données de santé, les visions les plus ambitieuses sont portées par le Japon, ainsi que par les pays nordiques en Europe.

 

IV. Modèle économique : vers la plateforme de beauté

Une fois réglées les questions d’identification et d’accès aux données, il reste à construire l’équilibre économique de l’application. De ce point de vue, en première approximation, le facteur déterminant ne se situe pas au niveau de la fonction R&D, mais au niveau du marketing produit et de la bonne identification des cas d’usage.

Cependant, ce qui nous intéresse à Presans est davantage la R&D, qui depuis toujours, et quel que soit le secteur industriel, constitue une fonction exposée au risque d’avoir du retard sur le marché. Comment réconcilier le temps de la recherche et le temps du business ? La transformation digitale de la R&D vise justement à réduire la distance et le décalage entre ces deux niveaux, en mettant en place une boucle digitale pour les relier. Ce que Philippe Letellier, Fellow Presans, appelle la full digital loop.

 

Risque économique d’une cosmétique instrumentale 

Passer de l’industrie cosmétique à l’industrie de la beauté n’est pas une question évidente du point de vue économique. Les produits cosmétiques sont des consommables, ce qui ne pas pas de soi pour la cosmétique instrumentale. Ce point a été abordé sur open-organisation.com  dans un article antérieur. Y a-t-il un ou des modèles qui semblent particulièrement adaptés à la transformation digitale de la beauté ?

 

Convergence vers un modèle de plateforme ?

Un modèle de plateforme à la Nespresso pourrait apporter une réponse à l’interrogation autour du modèle économique, combinant instruments et consommables. Il s’agit d’un terrain nouveau à explorer, mais l’idée de départ est simple.

 

Conclusion

Pour l’industrie de la beauté, la question n’est donc plus seulement de recouvrir les surfaces, mais d’agir sur ce qui détermine la surface en profondeur. Nous pourrions dire : sous la peau, les cellules. Presans accompagne la fonction R&D dans toutes les entreprises actives au premier rang de la transformation de l’industrie cosmétique en industrie de la beauté.

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