L'IA dans le retail n'est pas une nouveauté. Au début des années 2000, Amazon a introduit son moteur de recommandation révolutionnaire et Walmart a transformé la gestion des stocks, avec l'aide de l'IA.
Bien que les avancées en IA aient été progressives jusqu'en 2022, le lancement de ChatGPT a marqué un tournant décisif, accélérant l'intégration de l'IA dans l'ensemble du secteur du retail. Depuis, les technologies et 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 de McKinsey publié en 2023 (en anglais) révèle que l'adoption des outils d'IA dans le retail a augmenté de 25 % par an depuis 2020, sans signe de ralentissement.
Cet article explore l'avenir de l'IA dans le retail, présente des exemples récents et examine comment l'IA bénéficie à l'ensemble du secteur.
Qu'est-ce que l'IA dans le retail ?
L'IA dans le retail 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 24h/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 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 hyperpersonnalisées qui augmentent les taux de conversion.
Adoption de l'IA dans le retail
Les entreprises de pratiquement tous les secteurs adoptent l'IA. Plus de 9 entreprises sur 10 l'utilisent déjà de manière modérée ou significative (étude en anglais). De nombreux dirigeants souhaitent complexifier l’usage de l’IA.
Dans le retail 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 encore progresser l'innovation pour les entreprises de retail. 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 l'IA 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 — tout cela sans intervention humaine.
Alors, l'IA est-elle l'avenir du retail ? En un mot, oui. Dans le passé, ce n’était qu’un mirage. Elle est omniprésente aujourd'hui. Et elle représente très probablement tout l'avenir — non seulement du point de vue des détaillants, mais aussi des consommateurs.
10 cas d'utilisation de l'IA dans le retail
Bien que nous n'ayons pas encore atteint la phase où les robots gèrent tous les aspects du retail, l'IA a déjà amélioré plusieurs opérations critiques et chronophages. Voici quelques exemples concrets :
- Prévision de la demande
- Gestion des stocks
- Merchandising
- Gestion de la chaîne d'approvisionnement
- Optimisation dynamique des prix
- Chatbots de service client
- Personnalisation
- Analyse des sentiments
- 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 future 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, la marque de faux cils Shopify Doe Beauty exploite les outils pilotés par l'IA de Shopify pour gérer efficacement les stocks dans leur chaîne d'approvisionnement mondiale. La marque économise 30 000 $ (environ 25 000 euros) chaque semaine (article en anglais), et environ quatre heures de travail humain, grâce à Shopify Flow (application en anglais) 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 avec l'IA, qui automatise le réapprovisionnement et réduit les risques de ruptures de stock ou de surstockage.
La marque Shopify Incu a apporté le meilleur de la mode internationale et des produits lifestyle à travers ses 10 magasins sur la côte est de l'Australie. Ils ont automatisé plusieurs aspects de l'entreprise avec la technologie IA — l'un d'eux étant la gestion des stocks. Cela a aidé le détaillant à augmenter les ventes de 300 % d'une année sur l'autre.
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, optimiser les stocks et 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. Elle a 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 et d'être plus efficace (article en anglais). Le 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 atout bienvenu.
Près de 6 détaillants sur 10 affirment que l'IA améliore l'efficacité opérationnelle et le débit, et 45 % disent qu'elle les aide à réduire les coûts liés à la chaîne d'approvisionnement. 42 % supplémentaires intègrent davantage cette technologie pour répondre aux attentes changeantes des consommateurs. Une analyse publiée en anglais a révélé que les outils d'IA générative peuvent réduire les coûts de matières premières de 5 % — notamment parce qu'ils raccourcissent le processus de recherche de nouveaux produits de semaines à quelques jours seulement.
La marque de draps durables Boll & Branch a utilisé avec succès l'IA et Shopify pour optimiser leur chaîne d'approvisionnement complexe (article en anglais). 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.
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, 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 préservant 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 capitaliser sur les pics de demande, écouler les stocks à rotation lente et personnaliser la tarification pour différents segments de clientèle.
La tarification dynamique est particulièrement précieuse pour les entreprises de 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 la technologie IA 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 leurs preuves. Depuis le Cyber Monday 2024, les détaillants ont augmenté leur utilisation d'IA générative et d'agents chatbot de 23 % (étude en anglais). Et ceux qui ont utilisé ces technologies pour le service client pendant la période des fêtes ont vu leur engagement presque doubler par rapport à ceux qui ne disposaient pas de ces capacités (38 % contre 21 %).
Les chatbots alimentés par l'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 l'IA générative qui a généré une augmentation de 20 % des taux de conversion.
Le détaillant de luxe Peter Sheppard Footwear a ajouté des chatbots en vue d’améliorer le service client sur leur site Shopify — pour qu'il soit au niveau du service fourni en magasin. Cette démarche a contribué à une augmentation de 30 % du chiffre d'affaires (article en anglais).
Personnalisation
Jusqu'à 42 % des détaillants utilisent le marketing et la publicité personnalisés alimentés par l'IA générative. L'IA dans le retail 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 de la marque Shopify BÉIS. La marque de voyage et lifestyle a utilisé Nosto, une application d'expérience client alimentée par l'IA disponible dans la boutique Shopify, pour créer des expériences personnalisées adaptées au comportement des acheteurs. Cela a permis à la marque de personnaliser le ciblage pour des produits spécifiques pendant la période d'achat la plus propice pour les clients, contribuant ainsi à une croissance à deux chiffres.
Analyse des sentiments
Les détaillants peuvent évaluer les sentiments du public concernant les produits ou 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 retail.
Par exemple, la marque de maquillage et soins de la peau Sephora utilise l'IA pour analyser les retours clients, ce qui aide à améliorer les recommandations de produits et les agencements de magasins en identifiant les tendances et préférences dans de gros volumes de données.
Passage en caisse sans friction
La technologie IA permet des expériences de passage en caisse fluides, sans scan manuel ou interaction avec un caissier, accélérant ainsi le processus d'achat et réduisant les temps d'attente.
La marque de maison et design The Conran Shop a adopté une approche de commerce unifié à travers ses expériences B2B, POS 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), à laquelle s’ajoute 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, réduisant les pertes. 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 retail
Maintenant que vous avez examiné quelques exemples concrets de l'IA fonctionnant dans le monde du retail, réfléchissez à ses possibilités d'utilisation dans vos propres magasins :
Comptage des stocks plus précis
La technologie 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 comptages de stock corrects. Le résultat ? Réduction du surstockage et des ruptures de stock.
Engagement client renforcé
La technologie IA est aussi rentable en termes d'augmentation de l'engagement des acheteurs et 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 préférences client. Ces outils facilitent la sélection du bon produit pour leur type de peau unique — sans avoir que le client ait à mettre les pieds dans un magasin.
Améliorer l'expérience client
Avec l'IA, il est plus facile que jamais de répondre aux demandes des clients. La technologie IA peut gérer des demandes de support client simultanées 24h/24. L'IA automatise les réponses, réduit (voire élimine) les temps d'attente et personnalise les interactions.
MakerFlo est une marque e-commerce au succès croissant. Elle utilise Yotpo pour collecter des avis avec des widgets d'avis alimentés par l'IA qui génèrent une preuve sociale. Les avis sont affichés et intégrés dans 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 (article en anglais).
Assistance en magasin
L'IA aide aussi les détaillants à améliorer leurs magasins physiques et en ligne avec des compétences qu'ils pourraient ne pas posséder. Par exemple, Shopify offre aux détaillants l'aide de son outil IA, 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 discussions sur le chat en opportunités de vente.
Défis de l'IA dans le retail
Bien que l'IA offre des avantages significatifs, son adoption dans le retail 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 injustes ou inefficaces.
- Qualité et collecte des données : L'IA n'est aussi bonne que les 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 retail nécessite un investissement significatif en infrastructure, logiciels et formation des employés. Selon une enquête, de nombreux détaillants trouvent les outils d'IA difficiles à comprendre et/ou expliquer — mais aussi coûteux à implémenter et intégrer.
L'avenir de l'IA dans le retail
L'IA transforme fondamentalement la façon dont les entreprises opèrent et dont les clients achètent. Avec des taux d'adoption dépassant ceux des smartphones et tablettes, l'IA générative devient essentielle pour rester compétitif.
Les détaillants clairvoyants utilisent l'IA pour transformer tous les aspects de leur entreprise :
- Personnaliser les expériences client à grande échelle
- Automatiser les tâches routinières pour alléger le travail du personnel
- Prendre des décisions plus judicieuses sur les stocks et la tarification
- Prédire les tendances avant qu'elles n'émergent
L'IA devient encore plus puissante quand elle est repose sur de bonnes bases. Les plateformes de commerce modernes comme Shopify combinent les capacités d'IA avec une compréhension complète de votre entreprise — du comportement client aux modèles de ventes en passant par les niveaux de stock. Cela signifie que les outils d'IA peuvent travailler avec des données précises et en temps réel pour fournir de meilleurs insights et automatiser plus efficacement, aidant les détaillants à prendre des décisions plus intelligentes et mieux servir les clients.
Les détaillants les plus prospères seront ceux qui embrassent l'IA de manière stratégique, se concentrant sur des solutions qui apportent une valeur réelle à leur entreprise et leurs clients. À mesure que la technologie IA continue d'évoluer, elle offrira des solutions encore plus innovantes pour assister les clients, optimiser les opérations et stimuler la croissance.
FAQ sur l'IA dans le retail
Comment l'IA est-elle utilisée dans le retail ?
L'IA dans le retail est utilisée pour les recommandations de produits personnalisées, la gestion des stocks, l'analyse prédictive, le service client et l'amélioration des expériences en magasin avec des outils comme les essayages virtuels, les chatbots et les miroirs intelligents. L'IA aide les détaillants à comprendre le comportement client, optimiser les chaînes d'approvisionnement et améliorer l'efficacité opérationnelle globale. À l'avenir, attendez-vous à voir plus d'avancées en IA qui bénéficieront à l'industrie du retail.
Combien d'entreprises de retail utilisent l'IA ?
Près de 90 % des entreprises de retail utilisent activement l'IA dans leurs opérations ou évaluent des projets d'IA. 87 % supplémentaires affirment que l'IA a eu un impact positif sur les revenus, et 94 % ont constaté qu'elle réduit les coûts opérationnels. Par conséquent, 97 % des détaillants prévoient d'augmenter leurs dépenses en IA l'année prochaine.
L'IA va-t-elle remplacer les emplois dans le retail ?
L'IA est davantage susceptible de transformer les emplois du retail plutôt que de les remplacer entièrement. Bien que l'automatisation puisse réduire le besoin de certaines tâches manuelles ou répétitives, l'IA crée aussi de nouveaux rôles axés sur la gestion, l'optimisation et l'interprétation des insights pilotés par l'IA. Les salariés travaillant dans le retail se dirigeront probablement vers des tâches à plus haute valeur ajoutée, comme l’amélioration des relations client, la planification stratégique et la supervision de l'IA.
Quel est l'avenir du retail avec l'IA ?
L'avenir du retail avec l'IA inclura probablement des expériences d'achat hyperpersonnalisées, des chaînes d'approvisionnement plus efficaces et des interactions en magasin et en ligne plus intelligentes. L'IA continuera d'évoluer, rendant l'analyse prédictive plus précise, automatisant plus de processus et s'intégrant parfaitement avec d'autres technologies de retail. Les détaillants qui embrassent l'IA de manière stratégique seront mieux positionnés pour s'adapter aux demandes changeantes des consommateurs et aux conditions du marché.
