L'IA gérée dans le commerce de détail : du projet pilote d'IA au moteur de création de valeur pour le commerce de détail et les biens de consommation

Du battage médiatique à l'infrastructure matérielle : pourquoi « l'IA gérée » est la nouvelle base opérationnelle du secteur du commerce de détail et des biens de consommation.

États-Unis contre Europe : deux voies radicalement différentes vers la domination de l’IA dans le secteur du commerce de détail

Longtemps, l'intelligence artificielle dans le commerce de détail a été considérée comme un terrain d'expérimentation pour les services d'innovation : un chatbot par-ci, un modèle de prévision isolé par-là. Mais cette ère de projets pilotes sans engagement touche à sa fin. Face à des marges historiquement faibles, des chaînes d'approvisionnement instables et un paysage de données fragmenté, les distributeurs et les fabricants de biens de consommation sont confrontés à une dure réalité : ceux qui se contentent aujourd'hui de tester l'IA au lieu de la déployer à grande échelle financeront, à moyen terme, la croissance de leurs concurrents.

Le problème fondamental de nombreuses entreprises n'est pas le manque de données, mais l'incapacité à les transformer assez rapidement en décisions rentables. Le secteur du commerce de détail est « riche en données, mais pauvre en décisions ». Les chiffres de vente, les niveaux de stock, les informations des cartes de fidélité et le comportement en ligne sont cloisonnés, tandis que les décisions relatives aux promotions, aux prix ou au réapprovisionnement reposent souvent encore sur l'intuition ou des tableurs obsolètes.

C’est précisément là que le concept d’« IA gérée » marque un changement de paradigme. Il rompt avec l’idée que tout projet d’IA doit être une entreprise informatique complexe et de grande envergure. L’IA est désormais perçue comme une infrastructure industrielle : une plateforme gérée qui intègre algorithmes, gouvernance des données et processus opérationnels. L’objectif n’est plus la démonstration de faisabilité techniquement fascinante, mais plutôt un retour sur investissement mesurable : les solutions aux problèmes complexes tels que l’optimisation des dépenses commerciales ou la résilience de la chaîne d’approvisionnement doivent être productives non pas en quelques mois, mais en quelques jours.

Cet article explore les raisons pour lesquelles la transition vers des plateformes d'IA gérées (telles Unframe) devient essentielle à la survie du secteur. Nous analysons comment cela peut réduire drastiquement les erreurs de prévision, pourquoi développer ses propres solutions d'IA représente souvent un piège coûteux, et comment les entreprises européennes peuvent se forger un avantage concurrentiel sur les États-Unis malgré une réglementation stricte. Il ne s'agit plus de science-fiction, mais bien de l'industrialisation de l'intelligence comme nouvelle norme de création de valeur.

Convient à:

• Unframe.AI : Solutions d’IA gérées pour les biens de consommation et le commerce de détail

Du terme marketing à la question d'infrastructure : que signifie réellement « IA gérée » dans le commerce de détail ?

À première vue, l'expression « IA gérée » semble être le prochain mot à la mode dans le marketing technologique. Pour les entreprises de vente au détail et de biens de consommation, cependant, elle décrit en réalité un changement profond : on passe de projets pilotes d'IA isolés à une IA en tant qu'infrastructure productive déployée dans les promotions, la chaîne d'approvisionnement, la tarification, les opérations en magasin et l'expérience client.

En résumé, tout se résume à trois caractéristiques qui font la différence entre le simple effet de mode et la valeur ajoutée mesurable :

• Premièrement, l'IA est envisagée comme une plateforme gérée, et non comme un projet. Au lieu de constituer une nouvelle équipe de validation de concept pour chaque question, une couche d'IA unifiée est mise en place, regroupant données, modèles, gouvernance et intégration, et réutilisable pour différents cas d'usage.
• Deuxièmement, la rapidité de mise en œuvre revêt une importance croissante. L'approche traditionnelle consistant à attendre des mois avant d'obtenir une première solution productive est difficilement envisageable compte tenu des marges actuelles et de la concurrence dans le secteur du commerce de détail. Les plateformes qui fournissent des modules spécifiques à chaque secteur – par exemple, pour l'optimisation des promotions commerciales, la prévision de la demande ou l'analyse des données en magasin – permettent de déployer des solutions en quelques jours au lieu de plusieurs mois, car 70 à 80 % de la logique est déjà intégrée et ne nécessite qu'une adaptation aux données et processus individuels.
• Troisièmement, la « gestion » ne se limite pas à l'exploitation. Elle englobe la surveillance continue, la formation du personnel, l'optimisation des performances, la sécurité et la conformité, ainsi que l'intégration aux flux de travail et systèmes d'autorisation existants. Pour les décideurs, l'essentiel est que ce n'est pas le modèle individuel, mais le comportement garanti et auditable de la solution globale qui détermine sa valeur économique.

Pour des fournisseurs comme Unframe, qui se positionnent comme une plateforme d'IA gérée pour le commerce de détail et les biens de consommation, ce changement représente précisément un levier : ils s'attaquent aux problèmes structurels de mise à l'échelle auxquels la majorité des entreprises sont actuellement confrontées et les combinent avec la logique économique de solutions réutilisables et spécifiques au domaine.

Le dilemme structurel du commerce : abondance de données, manque de décisions.

Pourquoi le besoin de solutions d'IA gérées est-il si marqué dans le commerce de détail ? D'un point de vue économique, trois évolutions convergent dans ce secteur et se renforcent mutuellement.

• Tout d'abord, les distributeurs et les fabricants de produits de grande consommation sont confrontés à un volume de données sans précédent, associé à une fragmentation importante de leurs systèmes d'information. Les données relatives aux ventes, aux prix, aux stocks, aux campagnes marketing, à la fidélisation et aux interactions en ligne sont réparties dans des systèmes distincts, souvent des combinaisons de progiciels de gestion intégrée (PGI), de systèmes de point de vente (POS), de systèmes de gestion de la relation client (CRM), d'entrepôts de données (DWH), de plateformes de commerce électronique et de sous-systèmes comptables Excel, développés au fil des décennies. Les analyses montrent que de nombreux distributeurs européens exploitent plusieurs silos de données mal intégrés, répartis entre les canaux et les pays, ce qui nuit considérablement à l'obtention d'une vision cohérente des clients, des stocks et des marges.
• Deuxièmement, les attentes des clients augmentent beaucoup plus vite que les capacités internes des entreprises. Des études récentes montrent qu'une part croissante des consommateurs intègre déjà activement l'IA à leur parcours d'achat, par exemple pour trouver l'inspiration, comparer les produits ou personnaliser leur expérience. Parallèlement, le commerce physique reste essentiel : plus d'un tiers des consommateurs interrogés préfèrent toujours faire leurs achats en magasin, notamment parce qu'ils souhaitent voir et essayer les produits et apprécient le plaisir immédiat de les posséder. Cela accentue la pression sur les capacités omnicanales : les clients attendent une expérience cohérente sur les applications, les sites web, les réseaux sociaux, les places de marché et les magasins physiques.
• Troisièmement, le secteur subit une pression constante sur ses marges. La hausse des coûts de personnel, des loyers et de la logistique s'accompagne d'une forte sensibilité aux prix et d'une grande transparence grâce aux plateformes de comparaison. Les marges de manœuvre pour renoncer à des gains d'efficacité sont minimes. L'IA n'est donc plus perçue comme un simple projet d'innovation, mais de plus en plus comme un outil essentiel pour améliorer la précision des prévisions, la rotation des stocks, le rendement des dépenses commerciales et la valeur moyenne des commandes.

Résultat : de nombreux détaillants déplorent un manque fondamental : une vision à 360° cohérente et fiable de leurs clients, de leurs stocks et de leur rentabilité, tous canaux et partenaires confondus. La fragmentation des données, l’accumulation de processus hérités du passé et la multiplication des projets informatiques ponctuels font que les détaillants disposent d’une multitude de données, mais de capacités de décision limitées. C’est précisément là qu’intervient le concept de plateforme d’IA gérée : la solution ne repose pas sur des algorithmes isolés, mais sur une architecture qui unifie les données, orchestre les modèles et transforme les recommandations de décision en flux de travail opérationnels.

Pourquoi tant d’initiatives en IA échouent dans le commerce de détail – et qu’est-ce qui distingue « l’IA qui fonctionne réellement » ?

De nombreux membres de conseils d'administration et DSI du secteur du commerce de détail constatent que plusieurs années d'investissements dans l'IA ne se sont pas traduites par des améliorations tangibles de leurs résultats. De vastes études menées par des cabinets de conseil révèlent qu'environ un quart seulement des entreprises parviennent à déployer leurs initiatives d'IA à grande échelle, au-delà des projets pilotes, et à en tirer une valeur ajoutée substantielle, tandis que près des trois quarts n'ont pas encore obtenu de retour sur investissement concret. L'analyse des causes profondes est révélatrice : près de 70 % des problèmes ne résident pas dans la technologie, mais dans les processus, l'organisation et la gouvernance.

Appliqué au secteur du commerce de détail, cela signifie que le goulot d’étranglement réside rarement dans la qualité d’un algorithme de prévision de la demande, mais plutôt dans des problèmes tels que :

• Absence de responsabilité de bout en bout pour les cas d'utilisation (entre l'informatique, les services commerciaux, la science des données et le contrôle de gestion),
• responsabilités et qualité des données peu claires,
• déficits de gestion du changement dans les ventes, les achats, les finances et les opérations en magasin,
• une logique de projet optimisée pour les preuves de concept plutôt que pour l'exécution et l'évolutivité.

Les chiffres mentionnés dans le texte original – forte proportion de décideurs sans vision complète des données clients, entreprises manquant de confiance dans leur capacité à déployer l'IA à l'échelle de l'entreprise et organisations incapables de dépasser le stade de la preuve de concept – reflètent précisément cette tendance. Ils concordent avec les conclusions générales selon lesquelles, si la personnalisation et l'IA sont reconnues comme des moteurs de croissance essentiels, seule une minorité d'entreprises ont mis en œuvre ces capacités de manière opérationnelle dans toutes leurs fonctions et tous leurs pays.

L’« IA qui fonctionne réellement » se distingue donc moins par des innovations de modèles sensationnelles que par une logique d’industrialisation cohérente :

• Les solutions d'IA sont pleinement intégrées aux processus clés (par exemple, la planification des promotions, le réapprovisionnement, l'évaluation des fournisseurs), et non pas utilisées comme un outil d'analyse distinct.
• Les résultats sont orientés vers l'action (par exemple, des plans d'action concrets, des recommandations de prix, des suggestions de commandes) et sont modifiables et traçables dans les systèmes existants.
• Les résultats sont explicables et vérifiables – un point crucial pour les exigences financières, d'audit, de conformité et réglementaires, notamment en Europe.
• La plateforme gère le suivi, la mesure des performances, la formation continue et la gouvernance, au lieu d'organiser ces éléments de manière ponctuelle dans le cadre de projets.

Les plateformes d'IA managées mettent en œuvre cette logique sur les plans technique et organisationnel. Pour les détaillants, la différence cruciale est la suivante : au lieu de mobiliser une nouvelle équipe à chaque fois, un portefeuille croissant d'applications d'IA est exploité sur une seule et même plateforme, avec des modèles de données, des rôles, des politiques et une intégration partagés au sein de l'infrastructure existante.

Plateforme plutôt que patchwork : l’économie d’une pile d’IA gérée

De nombreux détaillants et fabricants de biens de consommation ont acquis leurs premières connaissances en IA grâce à des solutions ponctuelles : moteurs de recommandation pour le e-commerce, prévisions de la demande autonomes pour la chaîne d’approvisionnement, chatbots pour le service client. Si ces solutions individuelles génèrent des avantages locaux, elles créent simultanément une dette technique invisible : de multiples modèles, pipelines de données, concepts de contrôle d’accès et mécanismes de surveillance doivent être maintenus en parallèle.

D'un point de vue économique, de nombreux arguments plaident en faveur d'une consolidation de ce paysage autour d'une pile d'IA gérée commune :

• Premièrement, le coût marginal par cas d'usage supplémentaire diminue. L'investissement initial dans l'intégration des données, la gestion des identités et des accès, l'observabilité et la conformité est rentabilisé pour de nombreux cas d'usage. L'effort supplémentaire requis pour des solutions complémentaires, comme l'extension de l'optimisation des promotions à la détection d'anomalies assistée par l'IA dans la chaîne d'approvisionnement, est considérablement réduit.
• Deuxièmement, une couche de gouvernance est mise en place pour maîtriser les risques. Au lieu de dix modèles différents fonctionnant avec des versions de données variables et des responsabilités floues, une autorité centrale contrôle la qualité des données, les autorisations, les pistes d'audit et la gestion des incidents. Pour les entreprises européennes soumises à des exigences strictes en matière de protection des données et à une forte pression réglementaire, il s'agit souvent d'un critère d'acceptation essentiel.
• Troisièmement, l'intégration devient un atout plutôt qu'un obstacle. Une approche d'IA gérée, conçue spécifiquement pour une connectivité étendue – « Tout SaaS, toute API, toute base de données, tout fichier » – s'attaque au problème fondamental des environnements de vente au détail hétérogènes : systèmes ERP existants, solutions sectorielles, entrepôts de données internes, services cloud et processus Excel locaux. Pour les services commerciaux, cela signifie que les solutions d'IA s'intègrent aux processus existants – système de promotion des ventes, portail fournisseur, tableau de bord du magasin – sans nécessiter la création de nouvelles interfaces.
• Quatrièmement, une nouvelle voie de financement axée sur les dépenses d'exploitation (OPEX) s'ouvre. Au lieu de supporter des coûts d'investissement (CAPEX) élevés pour des projets d'IA ponctuels, les entreprises peuvent opter pour des modèles d'utilisation qui lient plus étroitement les coûts à l'adoption et à la valeur ajoutée. Cette approche est particulièrement intéressante sur les marchés volatils où les budgets d'investissement sont strictement encadrés.

Pour des fournisseurs comme Unframe , cette approche axée sur la plateforme signifie qu'ils ne sont pas principalement en concurrence avec des outils individuels, mais plutôt avec la question de savoir qui deviendra l'orchestrateur d'IA dominant dans le secteur du commerce de détail et des biens de consommation courante – à l'instar des grandes plateformes cloud dans le secteur des infrastructures.

Plateforme d'IA gérée - Image : Xpert.Digital

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Promotions et prix comme levier de rentabilité : optimisation des dépenses commerciales grâce à l’IA

Les décisions en matière de promotion et de tarification figurent parmi les leviers économiques les plus importants des secteurs de la distribution et des biens de consommation. Or, ces processus sont souvent manuels et ancrés dans la tradition. Dans les grandes entreprises de biens de consommation courante, les budgets consacrés aux dépenses commerciales représentent souvent plus de 10 % du chiffre d'affaires ; par conséquent, même de légères améliorations en termes d'efficacité et de précision ont un impact considérable sur le résultat d'exploitation et la trésorerie.

Les études sur l'utilisation de l'IA dans le secteur des biens de consommation montrent que son application, et notamment l'IA générative, est déjà largement répandue dans le marketing, la R&D et la gestion de la chaîne d'approvisionnement : près des deux tiers des entreprises mondiales de biens de consommation utilisent des outils d'IA générative, et elles sont encore plus nombreuses à prévoir des budgets en conséquence. Les analyses indiquent que l'IA peut accroître le retour sur investissement marketing d'environ 30 %, réduire les erreurs de prévision jusqu'à 65 % et améliorer l'efficacité des processus de la chaîne d'approvisionnement d'environ 20 %. Appliquée aux promotions, cela se traduit par des campagnes plus ciblées, des prévisions de volume et de croissance plus précises, une réduction des ruptures de stock et une allocation budgétaire plus efficace.

Les solutions d'IA gérées spécifiques au domaine des études doctorales visent à industrialiser l'ensemble du cycle de vie :

• Centralisation des commentaires des concessionnaires, des données historiques sur les promotions, des données de vente et des données financières dans un modèle de données cohérent.
• Validation automatisée des paramètres promotionnels (par exemple, conditions, durées, canaux) à l'aide d'ensembles de règles et d'une détection d'anomalies basée sur l'apprentissage automatique.
• Simulation de scénarios de croissance et de rentabilité au niveau des références, des clients et des canaux de distribution.
• Génération automatisée de suggestions et de comparaisons de scénarios pour les responsables de catégories et les équipes grands comptes.
• Retour d'information continu des données réelles dans les modèles pour une amélioration continue.

Les effets mentionnés dans l'exemple initial – la réduction des délais de livraison de plusieurs jours à quelques minutes et des économies de plusieurs dizaines de millions sur les dépenses commerciales – sont économiquement plausibles si l'on considère que les grandes entreprises de biens de consommation courante investissent chaque année des milliards dans les promotions et les conditions commerciales. Même des optimisations de l'ordre de quelques pourcents peuvent générer des économies substantielles sans compromettre la croissance.

Des différences existent entre les États-Unis et l'Europe : aux États-Unis, les mécanismes de promotion et de réduction sont fortement influencés par les chaînes nationales et les programmes de fidélité sophistiqués ; la quantité de données par client est souvent plus importante et la volonté de mener des expérimentations audacieuses en matière de prix et de personnalisation est plus marquée. En Europe, en revanche, l'accent est de plus en plus mis sur la conciliation de la personnalisation avec la protection des données et l'équité ; parallèlement, le paysage du commerce de détail est plus fragmenté, avec de nombreux formats et des spécificités propres à chaque pays. Les solutions d'IA gérées doivent tenir compte de ces divergences, qu'il s'agisse des sources de données, des réglementations ou des logiques différentes en matière d'indicateurs clés de performance (KPI).

Chaînes d'approvisionnement résilientes et gestion des fournisseurs : de la lutte contre les incendies réactive au contrôle prédictif

Les chaînes d'approvisionnement du secteur de la distribution se complexifient sous l'effet des tensions géopolitiques, de la volatilité de la demande, des réglementations en matière de développement durable et des exigences croissantes des consommateurs. Les méthodes de planification traditionnelles atteignent leurs limites ; les erreurs de calcul entraînent rapidement des surstocks, des dépréciations ou des ruptures de stock.

Des études comparatives démontrent que les applications d'IA peuvent réduire considérablement les erreurs de prévision et accroître sensiblement l'efficacité des processus de la chaîne d'approvisionnement – ​​par exemple, en réduisant les erreurs de prévision jusqu'aux deux tiers et en augmentant l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement d'environ un cinquième. Pour les détaillants, cela se traduit par : une réduction des stocks de sécurité, une meilleure utilisation de l'espace, une immobilisation du fonds de roulement moindre et une disponibilité accrue.

Les solutions d'IA gérées pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement et des fournisseurs intègrent généralement plusieurs éléments constitutifs :

• Des prévisions de la demande qui prennent en compte non seulement les chiffres de ventes historiques, mais aussi les promotions, la météo, les événements, les activités concurrentielles et les signaux en ligne.
• Détection des anomalies tout au long de la chaîne d'approvisionnement, permettant de détecter rapidement les variations de la demande, les retards de livraison, les goulets d'étranglement de capacité ou les problèmes de qualité.
• Analyse des achats et des fournisseurs basée sur l'IA, qui évalue les fournisseurs en fonction de leurs performances, des risques, de la durabilité et de la conformité.
• Flux de travail automatisés pour les documents, les certificats, les processus d'audit et la gestion des contrats.

La logique économique est implacable : anticiper une pénurie ou un surstockage augmente la marge de manœuvre et réduit les coûts. Dans un monde où les risques liés à la chaîne d’approvisionnement impactent directement l’image de marque et la fidélité des clients, la gestion prédictive devient un atout stratégique majeur.

Les disparités régionales alimentent le besoin d'IA gérée : en Europe, les initiatives réglementaires, telles que les lois sur la chaîne d'approvisionnement et le développement durable, encouragent une plus grande transparence et une documentation plus exhaustive, ce qui favorise l'analyse des fournisseurs et de la conformité grâce à l'IA. Aux États-Unis, en revanche, la flexibilité, la rapidité et la rentabilité sont primordiales ; des cas d'usage comme l'allocation dynamique des stocks, la distribution omnicanale et la logistique du jour même y prédominent. Une approche d'IA gérée, capable de répondre aux besoins de ces deux contextes, élargit considérablement son marché potentiel.

Personnalisation omnicanale et expérience client : plus de valeur à vie plutôt que plus de pression publicitaire

La consommation ne se contente pas de passer du hors ligne au en ligne, mais s'oriente vers des parcours clients hybrides. Les études actuelles sur le commerce de détail montrent qu'une part importante des consommateurs utilise déjà activement l'IA pour planifier ou effectuer leurs achats, et que plus de la moitié sont ouverts à l'idée de faire leurs achats avec l'IA à l'avenir. Parallèlement, de nombreux clients souhaitent pouvoir interagir avec les marques et les distributeurs via de multiples canaux (réseaux sociaux, applications, places de marché, magasins physiques) tout en bénéficiant d'une expérience cohérente.

Parallèlement, le commerce physique conserve toute son importance : une majorité de consommateurs privilégient les magasins physiques aux achats exclusivement en ligne, notamment parce qu’ils souhaitent voir, toucher, essayer et emporter les produits immédiatement. Pour les détaillants, cela signifie que la personnalisation ne doit pas se limiter au e-commerce, mais être envisagée sur tous les canaux – des offres personnalisées via l’application aux assistants numériques en magasin, en passant par une interaction client individualisée en caisse.

La personnalisation omnicanale basée sur l'IA vise précisément cet objectif : elle agrège les données comportementales issues des canaux en ligne, les données transactionnelles des systèmes de points de vente, les informations de fidélité et, le cas échéant, les signaux externes, afin de traduire ces données en recommandations, contenus et offres concrets, adaptés à chaque client, canal et contexte. Contrairement aux ensembles de règles traditionnels, les modèles d'IA modernes peuvent identifier des schémas qui échappent aux analystes humains, tels que les combinaisons de produits, d'horaires, de canaux et de gammes de prix.

Sur le plan économique, cela se traduit par une valeur moyenne des commandes plus élevée, un taux de conversion accru, une diminution du taux d'attrition et une fréquence de réachat plus importante. Des études menées dans les secteurs de la distribution et des biens de consommation courante indiquent que les entreprises qui utilisent la personnalisation basée sur l'IA enregistrent des augmentations significatives de leurs revenus par client ; la personnalisation figure parmi les principaux leviers de valeur de l'IA pour les entreprises de biens de consommation et de distribution.

Il existe des différences notables entre les États-Unis et l'Europe à cet égard : aux États-Unis, les consommateurs sont traditionnellement plus enclins à partager leurs données en échange d'offres personnalisées et de commodité ; les programmes de fidélité des grandes chaînes génèrent des ensembles de données volumineux et individualisés. En Europe, en revanche, la réglementation sur la protection des données et une attitude généralement plus sceptique encadrent les possibilités et les limites de la personnalisation basée sur les données. Les plateformes d'IA managées qui souhaitent réussir en Europe doivent donc fonctionner différemment, non seulement sur le plan technique, mais aussi en matière de réglementation et de communication : minimisation accrue des données, priorité à la transparence, protection des données dès la conception et traitement des données sur site ou au sein de l'UE.

Magasins intelligents et expériences d'achat autonomes : la renaissance des espaces commerciaux

Si de nombreux débats ont été dominés ces dernières années par l'essor du commerce en ligne, il est désormais évident que les magasins physiques demeurent le principal canal de vente et servent simultanément de terrain d'expérimentation pour les nouvelles solutions basées sur l'intelligence artificielle. Les détaillants perçoivent toujours un fort potentiel de croissance dans les points de vente physiques et utilisent l'IA pour l'exploiter pleinement.

L'analyse des données en magasin grâce à l'IA constitue un axe majeur. Les études récentes du secteur du commerce de détail montrent qu'une grande partie des entreprises utilisent déjà l'IA pour analyser et optimiser leurs ventes, souvent comme principal cas d'usage en points de vente physiques. Grâce à la vision par ordinateur, aux données des capteurs et aux modèles prédictifs, les détaillants optimisent l'agencement de leurs magasins, la présentation des produits, la planification du personnel et le réapprovisionnement. Les avantages sont multiples : productivité accrue en surface de vente, réduction des temps d'attente et meilleure disponibilité des produits.

Un deuxième axe de recherche concerne la réduction des pertes et de la fraude. Les détaillants et les entreprises de biens de consommation utilisent l'IA pour détecter les anomalies aux caisses automatiques, dans la circulation des marchandises et lors des retours, limitant ainsi les pertes. Sachant que les pertes mondiales se chiffrent en centaines de milliards de dollars, il s'agit d'un levier économique considérable.

Troisièmement, les détaillants expérimentent des expériences d'achat autonomes et « sans friction », par exemple des magasins où les clients peuvent prendre des articles et quitter le magasin sans payer de manière traditionnelle ; la facturation et l'identification sont gérées en arrière-plan grâce à des capteurs et à l'intelligence artificielle. En Europe, par exemple, une grande chaîne française a démontré, avec un magasin « 10 secondes pour acheter, 10 secondes pour payer » fonctionnant grâce à l'IA, que de tels concepts sont également viables sur des marchés strictement réglementés.

Les plateformes d'IA gérées, qui combinent l'analyse des données en magasin, le suivi des stocks en temps réel, la détection des pertes et les processus d'encaissement autonomes, permettent non seulement d'améliorer l'efficacité, mais aussi de redéfinir l'expérience en magasin. Les détaillants bénéficient ainsi d'une double opportunité : accroître l'attractivité économique de leurs points de vente tout en créant une expérience client différenciée, qui ne repose pas uniquement sur le prix.

Intégration dans des environnements informatiques complexes : pourquoi la connectivité ouverte constitue un atout concurrentiel majeur

En théorie, la transformation pilotée par l'IA paraît souvent simple ; en pratique, elle échoue en raison des principes fondamentaux d'intégration. Les grandes entreprises de distribution exploitent des infrastructures informatiques complexes, constituées de systèmes ERP, de systèmes de gestion de succursales, de systèmes de points de vente, de plateformes de commerce électronique, d'entrepôts de données et d'applications spécialisées disparates, souvent réparties dans plusieurs pays et formats.

Une approche d'IA gérée, conçue de manière systématique pour l'intégration (c'est-à-dire prenant en charge les connexions à tout système SaaS, API, base de données et fichier), crée ici un avantage structurel. En effet, elle permet de réduire trois facteurs de coûts clés :

Premièrement, l'effort d'intégration par projet diminue grâce à la réutilisation des connecteurs et des modèles d'intégration existants, évitant ainsi de repartir de zéro à chaque fois. Cet avantage est particulièrement pertinent d'un point de vue économique pour les entreprises du secteur du commerce de détail qui souhaitent couvrir plusieurs dizaines de cas d'usage de l'IA tout au long de leur chaîne de valeur.

Deuxièmement, le risque de « projets informatiques parallèles » est réduit. Lorsque les services savent que la plateforme peut connecter leurs outils et sources de données préférés, la tentation d'introduire des solutions externes et isolées, qui ne peuvent être intégrées ultérieurement à l'architecture globale qu'au prix d'efforts considérables, diminue.

Troisièmement, elle accroît la flexibilité face aux évolutions futures. Les nouvelles applications SaaS, sources de données ou plateformes cloud peuvent être intégrées plus rapidement sans nécessiter de refonte de la couche d'IA. Ceci est particulièrement crucial sur le marché américain, caractérisé par un rythme d'innovation rapide, mais également de plus en plus important en Europe, avec l'adoption croissante du cloud.

Pour des fournisseurs comme Unframe, qui mettent en avant leurs capacités d'intégration comme un argument de vente majeur, il s'agit d'un facteur de différenciation clé par rapport aux solutions de niche. Surtout, la plateforme doit non seulement assurer une connexion technique, mais aussi établir des ponts sémantiques : modèles de données partagés, identités et rôles unifiés, et logique métier harmonisée.

Potentiel du marché jusqu’en 2030 et au-delà : ampleur et dynamique de croissance

Pour évaluer la pertinence économique de l'IA gérée dans le commerce, il est utile d'examiner les prévisions de marché concernant l'IA dans le secteur du commerce de détail et des biens de consommation.

Le marché mondial de l'IA dans le commerce de détail est actuellement estimé entre quelques dizaines et quelques milliards de dollars, avec des taux de croissance annuels très élevés. Différentes analyses projettent un volume de marché de quelques milliards à quelques dizaines de milliards de dollars d'ici 2024/2025 et prévoient une croissance à plusieurs dizaines de milliards d'ici 2030 et à plus de 40 milliards au début des années 2030, avec des taux de croissance annuels compris entre 20 et plus de 30 %. Le point commun : l'IA dans le commerce de détail évolue d'un marché de niche vers un marché central, qui devrait être multiplié par plusieurs au cours de la décennie.

En Europe, le marché de l'IA dans le commerce de détail est actuellement estimé à plusieurs milliards de dollars américains, avec une croissance attendue de plusieurs milliards à un chiffre d'ici 2030 et au-delà. Selon les prévisions, l'Europe pourrait ainsi représenter environ 15 à 20 % du marché mondial au début des années 2030. Les principaux moteurs de cette croissance sont la digitalisation, le développement omnicanal, la personnalisation et l'amélioration de l'efficacité – une croissance toutefois freinée, mais également influencée qualitativement, par les exigences en matière de protection des données et de conformité.

Parallèlement, un sous-marché à la croissance encore plus dynamique émerge : l’IA générative dans le commerce de détail. Selon les estimations, son volume devrait atteindre quelques milliards de dollars d’ici le milieu des années 2020 et pourrait atteindre plusieurs dizaines de milliards de dollars d’ici le milieu des années 2030, avec des taux de croissance annuels largement supérieurs à 30 %. Aux États-Unis seulement, le marché de l’IA générative dans le commerce de détail devrait passer de quelques centaines de millions de dollars au milieu des années 2020 à plusieurs dizaines de milliards de dollars d’ici le milieu des années 2030.

Des dynamiques similaires sont visibles dans le secteur des biens de consommation : le marché de l’IA dans les biens de consommation est estimé à plusieurs milliards de dollars américains, avec des taux de croissance prévus d’environ 30 % par an et un volume potentiel de l’ordre de quelques dizaines de milliards de dollars vers la fin de la décennie.

Ces chiffres montrent que le marché potentiel des plateformes d'IA gérées dans les secteurs du commerce de détail et des biens de consommation courante englobe non seulement les licences de logiciels d'IA, mais aussi l'intégration, les données, la gouvernance et les services opérationnels. Même si seule une partie des dépenses prévues en IA transite par des plateformes gérées, cela représente un marché en forte croissance sur plusieurs années, d'une valeur de plusieurs milliards.

Une autre perspective entre en jeu : certaines analyses suggèrent que les agents d’IA pourraient influencer, voire contrôler directement, un pourcentage à deux chiffres des ventes en ligne du commerce électronique américain d’ici 2030. Si une part importante de la croissance des ventes numériques est orchestrée par des systèmes alimentés par l’IA, la question centrale pour les détaillants n’est plus de savoir s’il faut investir dans l’IA, mais plutôt qui contrôle ces systèmes d’agents : les équipes internes ou les fournisseurs de plateformes externes.

États-Unis contre Europe : deux voies différentes vers un même objectif en matière d’IA

Bien que l'IA prenne de l'importance dans le commerce mondial, les conditions initiales et les dépendances liées au parcours diffèrent considérablement entre les États-Unis et l'Europe.

Aux États-Unis, le marché de la distribution est plus concentré, avec de grandes chaînes nationales et des plateformes disposant d'énormes bases de données et de budgets d'investissement considérables. On observe une forte volonté d'investir massivement dans les nouvelles technologies et de déployer rapidement des expérimentations à grande échelle. Des études montrent qu'une très grande proportion d'entreprises de distribution et de biens de consommation courante évaluent ou utilisent déjà l'IA, qu'un pourcentage élevé d'entre elles constatent des effets positifs sur leurs revenus et leurs coûts, et que la grande majorité prévoit d'accroître encore leurs investissements en IA dans les années à venir. L'IA générative y est déjà largement perçue comme un levier pour l'expérience client, le marketing, la tarification et l'efficacité interne.

En Europe, le marché est plus fragmenté, avec une plus grande diversité de formats, de chaînes régionales et de cadres réglementaires. La protection et la souveraineté des données y occupent une place prépondérante, tout comme les exigences de transparence, d'explicabilité et d'équité des systèmes d'IA. Parallèlement, les distributeurs européens indiquent utiliser intensivement l'IA, notamment pour l'analyse des données en magasin, la personnalisation et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les points de vente physiques jouant un rôle particulièrement important.

Ces différences ont des conséquences directes pour les fournisseurs de services d'IA gérée :

Aux États-Unis, la rapidité, l'évolutivité et l'innovation sont essentielles. Les plateformes qui offrent un retour sur investissement rapide, une grande flexibilité et une capacité multicloud répondent aux attentes d'un marché prêt à supporter des investissements initiaux importants, pourvu que la proposition de valeur soit convaincante.

En Europe, la maîtrise des données, la conformité et le niveau d'intégration sont déterminants. Les plateformes doivent démontrer qu'elles garantissent la souveraineté des données, le stockage régional, la conformité au RGPD, l'auditabilité et une gouvernance fiable, sans pour autant freiner indûment l'innovation.

Dans le même temps, les marchés convergent : les distributeurs européens reconnaissent la nécessité d’accélérer le rythme de l’innovation, tandis que les entreprises américaines prennent de plus en plus conscience de l’importance de la confidentialité des données, de la transparence et d’une IA responsable. Les plateformes d’IA managées qui répondent à ces deux impératifs – des solutions rapides et flexibles, assorties d’une gouvernance et d’une conformité rigoureuses – ont donc les meilleures chances de s’implanter durablement dans les deux régions.

Analyses de rentabilité et logiques de financement : de la création de valeur ponctuelle à la création de valeur récurrente

Pour les décideurs des secteurs du commerce de détail et des biens de consommation, une question se pose : comment mesurer concrètement la valeur économique de l’IA gérée au-delà des prévisions de croissance génériques ?

Au niveau des cas d'usage, des études comparatives démontrent que les solutions d'IA peuvent accroître significativement le retour sur investissement dans des domaines tels que le marketing et la tarification, réduire drastiquement les erreurs de prévision de la demande et améliorer considérablement l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Ces résultats sont corroborés par des études sectorielles indiquant qu'un fort pourcentage d'entreprises du secteur de la distribution ont enregistré des hausses de revenus et des réductions de coûts grâce à l'IA. Un constat s'impose alors : l'IA n'est pas un simple complément, mais un véritable levier pour optimiser les résultats financiers.

Le défi réside moins dans le potentiel théorique que dans sa mise en œuvre au niveau du portefeuille. Les plateformes d'IA gérées offrent un soutien à trois niveaux :

Premièrement, elles permettent une logique d'analyse de rentabilité standardisée pour tous les cas d'utilisation. Au lieu d'évaluer chaque cas d'utilisation séparément, des modèles coûts-avantages systématiques peuvent être établis pour des catégories telles que les promotions, la chaîne d'approvisionnement, les opérations en magasin ou la personnalisation, chacun étant basé sur des données sectorielles, des indicateurs clés de performance spécifiques à l'entreprise et des données empiriques.

Deuxièmement, elles permettent une montée en puissance progressive de l'investissement. En commençant par un cas d'usage ciblé et très rentable – comme la planification promotionnelle assistée par l'IA ou l'analyse des données en magasin – la plateforme peut être étendue successivement à d'autres cas d'usage sans que l'investissement initial ne soit perdu. Le retour sur investissement global s'améliore à mesure que de nouveaux cas d'usage sont développés sur la même infrastructure.

Troisièmement, ils soutiennent des modèles de financement alternatifs. Les modèles de tarification à l'usage, les modèles basés sur les résultats ou les approches hybrides abaissent les barrières à l'entrée, transfèrent une partie du risque au fournisseur et lient plus étroitement les paiements aux avantages réels. Pour des fournisseurs comme Unframe , cela signifie que des projets de référence solides — tels que des économies substantielles sur les dépenses commerciales ou des réductions drastiques du travail de recherche manuelle pour les rapprochements financiers — servent non seulement d'argument marketing, mais constituent également la base de nouveaux modèles de tarification axés sur la valeur.

D'un point de vue économique, l'IA gérée déplace le débat de « Combien coûte un projet d'IA ? » à « Quels flux de valeur récurrents une plateforme d'IA génère-t-elle au fil du temps, et comment sont-ils répartis entre les détaillants, les fabricants et les fournisseurs de plateforme ? ».

Gouvernance, explicabilité et risque : pourquoi la « gestion » va au-delà des simples opérations

Un aspect souvent sous-estimé de l'IA gérée dans le secteur du commerce de détail concerne la gouvernance et les risques. Les solutions d'IA qui influencent la tarification, les mécanismes promotionnels, les stocks, l'agencement des magasins ou les décisions relatives au crédit et à la fraude ont un impact direct sur les ventes, les marges, la conformité et la réputation. La différence entre un outil d'IA et une plateforme d'IA gérée réside donc non seulement dans l'interface utilisateur, mais aussi dans la profondeur des mécanismes de contrôle.

De vastes études sur l'adoption de l'IA soulignent que la plupart des défis résident dans les aspects humains et organisationnels : rôles, responsabilités, adhésion au changement, formation et structures de gouvernance. Une plateforme d'IA gérée, dotée d'une gouvernance intégrée (avec des modèles de rôles et de droits, des processus d'approbation clairs, des pistes d'audit, des politiques transversales et une surveillance), réduit le risque que les décisions de l'IA n'affectent les opérations quotidiennes de manière incontrôlée et intraçable.

Cela est particulièrement pertinent pour le marché européen. En effet, les règles de protection des données, les exigences de transparence et les réglementations sectorielles créent un contexte où l'explicabilité et la traçabilité des décisions de l'IA constituent non seulement une bonne pratique, mais aussi une obligation légale. Ceci est notamment vrai lorsque des données personnelles sont traitées ou lorsque des décisions algorithmiques ont un impact significatif sur les clients ou les employés.

Les fournisseurs d'IA managée qui intègrent la gouvernance à leur plateforme – et non à un module complémentaire – se positionnent ainsi non seulement comme partenaires technologiques, mais aussi comme partenaires de gestion des risques. Pour les distributeurs et les fabricants de biens de consommation, cela signifie qu'ils peuvent déployer l'IA dans des domaines sensibles sans avoir à mettre en place des structures de gouvernance distinctes pour chaque solution.

Implications stratégiques pour les décideurs : comment les détaillants peuvent industrialiser l’IA gérée

Pour les décideurs de haut niveau des secteurs de la vente au détail et des biens de consommation, la combinaison du potentiel du marché, de la maturité technologique et des défis organisationnels aboutit à une tâche stratégique claire : l’IA doit passer de la phase d’expérimentation à la phase d’industrialisation et de gestion de portefeuille.

Dans un premier temps, il s'agit de se concentrer sur quelques cas d'usage très pertinents, ayant un impact clair sur le compte de résultat, qui servent également de « points d'ancrage » pour d'autres applications : optimisation des promotions commerciales, prévision de la demande, analyse des points de vente ou rapprochement financier assisté par l'IA. Ces cas d'usage ont un fort effet de levier sur le chiffre d'affaires, la marge et le fonds de roulement, et permettent simultanément de développer des capacités de gestion des données et de gouvernance bénéfiques à d'autres domaines.

Parallèlement, un choix de plateforme s'impose : faut-il développer l'IA en interne – avec toutes les exigences que cela implique en matière d'ingénierie des données, de MLOps, de gouvernance et d'exploitation – ou l'entreprise doit-elle s'appuyer sur un partenaire spécialisé en IA qui fournit des solutions et une infrastructure adaptées à son secteur d'activité ? La réponse dépend de facteurs tels que la taille de l'entreprise, son expertise existante, sa tolérance au risque et le contexte réglementaire. Dans de nombreux cas, une approche hybride s'avère pertinente : les compétences clés restent internes, tandis que les cas d'usage et l'infrastructure standard sont mis en œuvre via des plateformes comme Unframe .

Il est essentiel qu'elle soit pleinement intégrée à l'organisation. L'IA ne doit pas être cantonnée aux équipes de science des données ou aux laboratoires d'innovation, mais doit être intégrée à l'ensemble des opérations : gestion des catégories, achats, logistique, ventes, finance et exploitation des magasins doivent tous savoir clairement quelles tâches sont prises en charge par l'IA, comment les décisions sont prises et justifiées, et comment les performances sont mesurées.

Enfin, une évaluation réaliste du rythme et de la courbe d'apprentissage est indispensable. Les prévisions de marché et les exemples de réussite montrent que l'IA prendra une importance considérable dans le commerce de détail et le secteur des biens de consommation au cours des prochaines années. Parallèlement, des études indiquent que la majorité des entreprises peinent encore à en tirer pleinement parti. Les plateformes d'IA managées peuvent combler cet écart en simplifiant les aspects techniques et organisationnels, en accélérant le retour sur investissement et en industrialisant la gouvernance.

Les entreprises qui souhaitent réussir dans les secteurs de la distribution et des biens de consommation dans les années à venir – aussi bien sur les marchés américains, fortement axés sur les données et les marges, que sur les marchés européens, réglementés et fragmentés – devront appréhender l'IA non comme un projet ponctuel, mais comme un maillon productif et maîtrisé de leur chaîne de valeur. La question stratégique n'est donc plus de savoir si les entreprises utilisent une IA maîtrisée, mais avec quelle constance elles le font – et si elles se contentent de réaliser des gains d'efficacité ou si elles instaurent de nouvelles logiques commerciales centrées sur l'IA dans le secteur de la distribution.

Konrad Wolfenstein

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