L’IA dans le commerce de détail : cas d’utilisation, exemples et application (2026)

L'IA dans le commerce de détail n'est pas une nouveauté. Au début des années 2000, Amazon a introduit son moteur de recommandation révolutionnaire, Walmart a transformé la gestion des stocks et Macy's a mis en place l'optimisation dynamique des prix, le tout avec l'aide de l'IA.

Bien que les avancées en IA aient été graduelles jusqu'en 2022, le lancement de ChatGPT a marqué un tournant décisif, accélérant l'intégration de l'IA dans l'ensemble du secteur du commerce de détail. Depuis, les technologies et les outils d'IA ont amélioré pratiquement tous les aspects des opérations commerciales.

Les détaillants ont rapidement adopté ces innovations pour renforcer l'engagement client. Un rapport McKinsey de 2023 (en anglais) révèle que l'adoption des outils d'IA dans le commerce de détail a augmenté de 25 % d'une année sur l'autre depuis 2020, sans signe de ralentissement.

Cet article explore l'avenir de l'IA dans le commerce de détail, présente des exemples récents et examine comment l'IA profite à l'ensemble du secteur.

Qu'est-ce que l'IA dans le commerce de détail ?

L'IA dans le commerce de détail implique l'utilisation d'algorithmes avancés et d'apprentissage automatique pour transformer la façon dont les détaillants opèrent, de la personnalisation des expériences client à l'optimisation des chaînes d'approvisionnement. L'IA alimente tout, des chatbots offrant un support client 24 h/24 aux dispositifs autonomes qui gèrent les réapprovisionnements et optimisent les processus en magasin.

Les outils d'IA modernes analysent d'immenses jeux de données en temps réel pour prédire la demande, personnaliser les promotions et même ajuster les prix à la volée. Cela aide non seulement les détaillants à comprendre le comportement des consommateurs et à prévoir les tendances, mais améliore aussi l'efficacité opérationnelle globale. Par exemple, les systèmes alimentés par l'IA peuvent automatiquement ajuster les niveaux de stock selon les modèles de vente émergents ou proposer des suggestions de produits hyper personnalisées qui augmentent les taux de conversion.

L’adoption de l'IA dans le commerce de détail

Les entreprises dans pratiquement tous les secteurs adoptent l'IA. D’après une étude menée par IBM (en anglais) plus de 9 entreprises sur 10 l'utilisent déjà de manière modérée ou significative. De nombreux dirigeants souhaitent s'étendre vers des cas d'usage d'IA plus sophistiqués.

Dans le commerce de détail spécifiquement, près de 90 % des détaillants utilisent activement l'IA dans leurs opérations ou évaluent des projets d'IA. Les résultats ont été positifs : 87 % affirment que l'IA a eu un impact positif sur les revenus et 94 % ont constaté une réduction des coûts opérationnels. Par conséquent, 97 % des détaillants prévoient d'augmenter leurs dépenses en IA l'année prochaine.

La montée de l'innovation en IA a déjà transformé la façon dont les détaillants opèrent en interne et interagissent avec les clients.

Tandis que les détaillants adoptent des outils pour améliorer leurs opérations et créer des expériences pratiques pour les clients, les outils d'IA font progresser l'innovation pour les commerces de détail d'un cran supplémentaire. Les avancées de l'IA introduisent aussi un nouveau type de client pour les détaillants : le « client machine ».

Les clients machines sont des entités pilotées par des intelligences artificielles qui effectuent des transactions de manière autonome pour les consommateurs. Par exemple, un réfrigérateur intelligent peut commander des courses, un assistant domestique peut faire le plein de fournitures ménagères et une imprimante intelligente peut recommander de l'encre quand le toner est faible, le tout sans intervention humaine.

Alors, l'IA est-elle l'avenir du commerce de détail ? En un mot, oui. Dans le passé, c'était un mirage à l'horizon. Elle est omniprésente aujourd'hui et représente très probablement l'avenir, non seulement du point de vue des détaillants, mais aussi des consommateurs.

10 cas d'usage de l'IA dans le commerce de détail

Nous n'avons pas encore atteint la phase où les robots gèrent tous les aspects du commerce de détail, mais l'IA a déjà amélioré plusieurs opérations critiques et chronophages. En voici quelques exemples :

• Prévision de la demande
• Gestion des stocks
• Merchandising
• Gestion de la chaîne d'approvisionnement
• Optimisation dynamique des prix
• Chatbots de service client
• Personnalisation
• Analyse de ressenti
• Passage en caisse sans friction
• Prévention des pertes

Prévision de la demande

En analysant les données de ventes historiques et les tendances du marché, l'IA peut prédire la demande de produits, aidant les détaillants à optimiser les niveaux de stock et à réduire le gaspillage. Jusqu'à 44 % des détaillants utilisent l'IA pour l'analyse prédictive et 41 % l'utilisent pour l'analyse et la segmentation client, deux outils utilisés pour informer les prévisions de ventes et de demande.

Par exemple, le marchand Shopify Doe Beauty exploite les outils pilotés par l'IA de Shopify pour gérer efficacement les stocks dans leur chaîne d'approvisionnement mondiale. Ils économisent 30 000 $ chaque semaine (étude de cas en anglais) et environ quatre heures de travail humain grâce à Shopify Flow et à l'automatisation.

Gestion des stocks

Pour les détaillants physiques, la gestion des stocks est l'un des cas d'usage d'IA les plus courants. Le suivi des stocks en temps réel est possible grâce à l'IA qui automatise le réapprovisionnement et réduit les risques de ruptures de stock ou de surstockage.

La marque Incu a apporté le meilleur de la mode internationale et des produits lifestyle à travers ses 10 magasins en Australie. Ils ont automatisé plusieurs aspects de l'entreprise grâce à l’IA, l'un d'eux étant la gestion des stocks. Cela a aidé le détaillant à augmenter ses ventes de 300 % d'une année sur l'autre (étude de cas en anglais).

Merchandising

L'IA redéfinit aussi la façon dont les détaillants abordent le merchandising, permettant une sélection et un placement de produits plus stratégiques. En analysant le comportement des consommateurs et les modèles d'achat, l'IA aide les détaillants à anticiper la demande, à optimiser les stocks et à s'assurer que les bons produits sont mis en avant au bon moment. Cela conduit à des expériences d'achat plus pertinentes et à de meilleures performances de vente.

La marque de haute couture Antonioli, par exemple, a utilisé Shopify et l'IA pour optimiser sa stratégie de merchandising. Ils ont commencé par évaluer l'organisation front-end et back-end de leurs collections de produits pour qu'elles soient dynamiques et personnalisées pour les acheteurs, mais ordonnées et faciles à gérer pour les employés.

Shopify a permis à Antonioli de centraliser ses opérations et d'être plus efficace (étude de cas en anglais). L’e-commerce et la gestion d'entrepôt sont unifiés sous un même toit. Avec l'enrichissement automatique des données produit, l'expérience utilisateur est aussi considérablement améliorée, facilitant la navigation et l'achat à l'échelle internationale.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'IA présente d'énormes avantages pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Gérer la chaîne d'approvisionnement devient de plus en plus complexe et difficile, faisant de l'IA un ajout bienvenu.

Près de 6 détaillants sur 10 affirment que l'IA améliore l'efficacité opérationnelle et le débit, et 45 % disent qu'elle leur permet de réduire les coûts liés à la chaîne d'approvisionnement. 42 % supplémentaires intègrent davantage cette technologie pour répondre aux attentes changeantes des consommateurs. Une analyse de McKinsey (en anglais) a révélé que les outils d'IA générative peuvent réduire les coûts de matières premières de 5 %, car ils raccourcissent le processus de recherche de nouveaux produits de plusieurs semaines à quelques jours seulement.

La marque de draps durables Boll & Branch a combiné avec succès l'IA et Shopify pour optimiser leur chaîne d'approvisionnement complexe. Ils ont construit une intégration ERP complète pour connecter les données des sources de commandes à leur réseau d'approvisionnement. L'intégration a rendu possibles des initiatives stratégiques d'expérience client, incluant des fonctionnalités pour le suivi automatisé des stocks, l'optimisation du checkout, le suivi des commandes et l'expédition. Aujourd'hui, le chiffre d'affaires annuel de l'entreprise dépasse 100 millions de dollars (étude de cas en anglais).

Optimisation dynamique des prix

La tarification dynamique alimentée par l'IA permet aux détaillants d'ajuster les prix en temps réel selon des facteurs comme la demande, les prix des concurrents, le comportement client et les conditions du marché. L'IA peut analyser d'immenses jeux de données et déterminer le prix optimal pour un produit à tout moment donné, maximisant à la fois les ventes et la rentabilité.

Les détaillants bénéficient de l'optimisation des prix pilotée par l'IA en s'assurant une tarification compétitive tout en protégeant les marges. Ces systèmes surveillent continuellement la vélocité des ventes, les niveaux de stock et les tendances du marché externe pour effectuer des ajustements automatiques. Ce niveau de réactivité aide les détaillants à tirer profit des pics de demande, à écouler les stocks à rotation lente et à personnaliser la tarification pour différents segments de clientèle.

La tarification dynamique est particulièrement précieuse pour les entreprises d’e-commerce, où les conditions du marché évoluent rapidement. Les outils pilotés par l'IA permettent aux détaillants en ligne d'implémenter des stratégies de tarification flexibles, comme les remises limitées dans le temps, les offres personnalisées et les ajustements basés sur la demande. À mesure que l’intelligence artificielle progresse, les détaillants peuvent affiner davantage leurs stratégies de tarification, améliorant à la fois les revenus et la satisfaction client.

Chatbots de service client

Les chatbots de service client continuent de faire leur marque. Les données de Salesforce (en anglais) montrent que depuis le Cyber Monday 2024, les détaillants ont augmenté leur utilisation d'IA générative et de chatbots de 23 %. Ceux qui ont utilisé ces technologies pour le service client pendant la saison des fêtes ont vu une croissance d'engagement presque double comparé à ceux sans ces capacités (38 % contre 21 %).

Les chatbots alimentés par IA fournissent aux acheteurs une assistance instantanée. Ils peuvent améliorer l'expérience client, offrir des recommandations personnalisées, augmenter les conversions et atténuer des problèmes comme les retours. Selon McKinsey, une marque lifestyle mondiale a développé un assistant d'achat alimenté par IA générative qui a permis une augmentation de 20 % des taux de conversion (article en anglais).

Le détaillant de luxe Peter Sheppard Footwear a ajouté des chatbots de service client sur leur site Shopify afin d’atteindre le niveau de service fourni en magasin. Cette démarche a contribué à une augmentation de 30 % du chiffre d'affaires (étude de cas en anglais).

Personnalisation

Jusqu'à 42 % des détaillants utilisent le marketing et la publicité personnalisés alimentés par l'IA générative. L'IA dans le commerce de détail améliore les expériences d'achat personnalisées en suggérant des produits basés sur les données client, augmentant les ventes et améliorant la satisfaction client. Les systèmes de recommandation personnalisée comme l'IA de Netflix suggèrent des produits qui correspondent aux préférences des consommateurs.

Prenez l'exemple du marchand Shopify BÉIS. La marque de voyage et lifestyle a utilisé Nosto, une application d'expérience client alimentée par l'IA disponible dans l’App Store de Shopify, pour créer des expériences personnalisées adaptées au comportement des acheteurs. Cela a aidé la marque à personnaliser le ciblage pour des produits spécifiques pendant la période d'achat la plus propice du client, soutenant leur croissance à deux chiffres (étude de cas en anglais).

Analyse de ressenti

Les détaillants peuvent évaluer le ressenti du public concernant les produits ou les marques grâce à l'analyse IA des avis clients et des publications sur les réseaux sociaux, informant les décisions sur les offres de produits et les stratégies marketing. En fait, l'analyse et les insights sont l'un des cas d'usage les plus courants pour l'IA dans le commerce de détail.

Par exemple, le détaillant de cosmétiques Sephora utilise l'IA pour analyser les retours clients, ce qui aide à améliorer les recommandations de produits et les agencements en magasins en identifiant les tendances et les préférences dans de gros volumes de données.

Passage en caisse sans friction

L’IA permet des expériences de passage en caisse fluides, éliminant le besoin de scan manuel ou d'interaction avec un caissier, accélérant ainsi le processus d'achat et réduisant les temps d'attente.

La marque de design The Conran Shop a adopté une approche de commerce unifié à travers leurs expériences B2B, PDV et en ligne pour offrir un passage en caisse fluide. Le détaillant a constaté une réduction de 50 % de son coût total de possession (CTP), plus une augmentation de 54 % des taux de conversion et une augmentation de 23 % des revenus d'email marketing depuis la migration vers Shopify.

Prévention des pertes

L'IA détecte et prévient le vol et la fraude en surveillant l'activité en magasin et en identifiant les comportements suspects pour réduire les pertes. La chaîne de pharmacies Walgreens utilise l'IA pour analyser les images de sécurité et détecter les incidents potentiels de vol à l'étalage en temps réel (données de CNBC – en anglais).

Cette technologie utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour surveiller les flux vidéo, identifier les comportements suspects et alerter instantanément le personnel de sécurité. Le système améliore sa précision au fil du temps en apprenant des incidents passés.

Comment utiliser l'IA dans le commerce de détail ?

Maintenant que vous avez examiné quelques exemples d’IA fonctionnant dans le commerce de détail, apprenez comment l'utiliser dans vos propres magasins :

Comptages de stock plus précis

L’IA élimine l'erreur humaine en automatisant le suivi et la gestion des stocks en temps réel. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données de ventes, la demande client et les niveaux de stock pour assurer des niveaux et des inventaires de stock corrects. Le résultat ? Une réduction du surstockage et des ruptures de stock.

Par exemple, Target a implémenté avec succès un système de gestion des stocks piloté par l'IA connu sous le nom d'Inventory Ledger. Ce système utilise des modèles d'apprentissage automatique avancés et des dispositifs IoT pour fournir des données de stock précises en temps réel dans 2 000 magasins.

Pour quantifier son efficacité, l'Inventory Ledger traite jusqu'à 360 000 transactions de stock par seconde et gère jusqu'à 16 000 demandes de position de stock par seconde, une tâche que seule une machine pourrait accomplir (article sur le blog de Target – en anglais).

Engagement client renforcé

L’IA est aussi gagnante en termes d'augmentation de l'engagement des acheteurs et des clients. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données client pour offrir des suggestions de produits sur mesure, anticiper les besoins et fournir des promotions personnalisées.

Par exemple, Sephora utilise la réalité augmentée et des outils pilotés par l'IA comme les essayages virtuels et les recommandations de soins personnalisées basées sur les données et les préférences client. Ces outils facilitent la sélection du bon produit pour leur type de peau, sans avoir à se déplacer en magasin.

Améliorer l'expérience client

Avec l'IA, il est plus facile que jamais de répondre aux demandes des clients. L’IA peut gérer des demandes de support client simultanées 24 h/24. Elle automatise les réponses, réduit (ou même élimine) les temps d'attente et personnalise les interactions.

MakerFlo est une marque e-commerce en constante évolution avec un historique de succès. Ils utilisent Yotpo pour collecter des avis grâce à des widgets d'avis alimentés par l'IA qui génèrent une preuve sociale. Les avis sont affichés et intégrés sur les réseaux sociaux et Google, où il est facile de se démarquer avec Google Seller Ratings et Google Shopping Ads. Cela a amélioré l'expérience client, générant de la fidélité et convertissant plus de clients.

Assistance en magasin

L'IA aide aussi les détaillants à améliorer leurs magasins physiques et en ligne en les assistant avec des compétences qu'ils pourraient ne pas posséder. Par exemple, Shopify offre aux détaillants l'aide de son outil d’intelligence artificielle, Shopify Magic.

Shopify Magic vous aide avec des tâches comme générer et éditer des photos de produits professionnelles, rédiger de meilleures descriptions de produits, améliorer la correspondance par e-mail avec les clients et transformer les chats en direct en opportunités de vente.

Les défis de l'IA dans le commerce de détail

Bien que l'IA offre des avantages significatifs, son adoption dans le commerce de détail s'accompagne de défis.

• Biais : Les systèmes d'IA s'appuient sur des données historiques pour faire des prédictions, ce qui signifie qu'ils peuvent involontairement renforcer les biais existants. Si les données d'entraînement sont défaillantes ou non représentatives, les recommandations pilotées par l'IA, les stratégies de tarification ou les décisions d'embauche peuvent être biaisées, conduisant à des résultats imprécis ou inefficaces.

• Qualité et collecte des données : L'IA est à l’image des données qu'elle traite. Des données incohérentes, incomplètes ou inexactes peuvent conduire à une mauvaise prise de décision et des insights peu fiables. Les détaillants doivent investir dans des pratiques robustes de collecte et gestion des données pour maximiser l'efficacité de l'IA.

• Coûts d'implémentation élevés : Déployer l'IA dans le commerce de détail nécessite un investissement significatif en infrastructure, en logiciels et en formation des employés. Selon une enquête menée par Nvidia, de nombreux détaillants trouvent les outils d'IA difficiles à comprendre et/ou à expliquer, sans compter qu’ils sont coûteux à implémenter et à intégrer.

L'avenir de l'IA dans le commerce de détail

L'IA transforme fondamentalement la façon dont les entreprises opèrent et dont les clients achètent. Selon eMarketer, avec des taux d'adoption dépassant ceux des smartphones et des tablettes, l'IA générative devient essentielle pour rester compétitif (article en anglais).

Les détaillants visionnaires utilisent l'IA pour transformer tous les aspects de leur entreprise :

• Personnaliser les expériences client à grande échelle
• Automatiser les tâches routinières pour libérer le personnel
• Prendre des décisions plus intelligentes sur les stocks et la tarification
• Prédire les tendances avant qu'elles n'émergent

L'IA devient encore plus puissante quand elle est construite sur les bonnes fondations. Les plateformes de commerce modernes comme Shopify combinent les capacités d'IA avec une vision complète de votre entreprise, du comportement client aux modèles de ventes en passant par les niveaux de stock. Les outils d'IA peuvent donc travailler avec des données précises et en temps réel pour fournir de meilleurs insights et automatiser plus efficacement, permettant aux détaillants de prendre des décisions plus intelligentes et de mieux servir les clients.

Les détaillants les plus prospères seront ceux qui implémenteront l'IA de manière stratégique, en se concentrant sur des solutions qui apportent une valeur réelle à leur entreprise et à leurs clients. À mesure que l’IA continue d'évoluer, elle offrira des façons encore plus innovantes de servir les clients, d’optimiser les opérations et de stimuler la croissance.