Agents de shopping autonomes, assistants virtuels : l’IA ouvre une nouvelle ère pour le commerce. D’ici 2027, la moitié des consommateurs pourraient s’appuyer sur ces technologies pour leurs achats. Un bouleversement qui obligera les enseignes à repenser leur relation client et l’expérience en magasin.
L’intelligence artificielle (IA) s’articule autour de deux univers : d’une part l’IA générative, qu’incarnent ChatGPT ou Perplexity (Large Language Model – LLM) ; d’autre part l’IA algorithmique et ses sous-domaines du machine learning et du deep learning. Bien qu’ils aient, nous le verrons, des points d’entrée différents, tous les deux participent aux transformations à l’œuvre dans le commerce et la franchise. Leurs vocations ? Améliorer la relation client et, par ricochet, aider le client final dans ses prises de décisions.
Contrairement à l’usage récent que nous faisons des IA génératives, le machine learning est une intelligence artificielle utilisée depuis plusieurs années dans le monde du retail (son apparition remonte à 2017). Son objet : analyser les données des clients, prévoir la demande et personnaliser les expériences d’achats. « Les acteurs de la grande distribution alimentaire l’ont notamment adopté à grande échelle, remarque Vincent Pillet, directeur associé de l’agence digitale Useradgents. Que cela concerne, par exemple, la personnalisation des ciblages publicitaires et promotionnels, ces IA sont devenues pour eux primordiales pour adresser à leurs clients finaux de la recommandation d’achat et d’usage des produits qu’ils commercialisent ». Avec, en guise de vecteurs de communication, le SMS, le mail, les réseaux sociaux et même le papier. « Le machine learning, c’est finalement répondre à cette question : comment améliorer, en tant que retailer, ma relation avec mon client final, complète Amandine Launois, head of data & insights retailers au sein de l’agence Valiuz. Pour ce faire, nous partons de la donnée, qui est essentielle pour alimenter l’IA, que nous récoltons auprès de nos clients enseignes. Cette IA, alimentée par cette donnée, nous permet ainsi d’identifier les modes de consommation du client, des changements qui interviennent dans son quotidien (un déménagement), ses appétences (le bio) et ses manières de consommer (en click & collect, on-line ou en magasin…) afin de mieux le servir. » Cette donnée est récoltée, d’une part, par l’information que fournit le chaland au commerçant et, d’autre part, par la manière dont ce consommateur navigue sur le web (nature des sites fréquentés, temps passé dessus…).
Avec l’IA : sans données, point de salut
L’autre atout de cette puissance algorithmique réside dans sa capacité à aider l’enseigne à mieux gérer son stock et ses flux logistiques. « Grâce à l’intelligence artificielle, le commerçant peut utiliser la donnée (et j’insiste : sans la donnée, l’IA n’existe pas) pour mieux achalander ses magasins en fonction de leur implantation géographique et de la demande qu’ils génèrent, poursuit Guewen Loussouarn, cofondateur de l’agence Haigo. Elle permet aussi d’anticiper des pics de trafics et même d’agir sur le plan RH en préconisant, le cas échéant, la quantité de forces de vente à déployer dans le point de vente. » L’IA va plus loin en termes de gestion des stocks : « Grâce à son smartphone, le client final peut, dans le magasin, scanner l’étiquette d’un produit et s’assurer qu’il est disponible dans sa bonne taille. L’IA peut même localiser le produit et, s’il n’est pas disponible, le commander dans un autre magasin de l’enseigne, précise Vincent Pillet. Dans ce cas de figure, l’intelligence artificielle agit comme une aide à la vente pour le vendeur, qui n’est pas toujours disponible, surtout dans les magasins où le flux de clients est important. »
Bascule vers un nouveau paradigme
En ce qui concerne l’utilisation des IA génératives, nous sommes entrés, de l’avis des experts interrogés, dans un nouveau paradigme. « Pour réaliser nos achats, nous assistons au plus grand bouleversement depuis l’arrivée de l’Internet », affirme Tom Gauthier, leader IA chez Valiuz. A la manœuvre : l’apparition des agents d’IA autonomes ou IA shoppers (on parle ici de « commerce agentique »), capables de comprendre nos besoins, chercher les meilleures offres, comparer les prix, lire les avis, et même (on le voit d’ores et déjà aux Etats-Unis) effectuer nos achats. « Demain, nous aurons tous un agent de shopping, un assistant qui nous connaît, et qui sera capable de nous donner des conseils personnalisés. Pour le commerçant, l’enjeu sera d’être visible et recommandé par ces IA génératives », appuie Guewen Loussouarn. Et Tom Gauthier de révéler : « Selon le cabinet Gartner, 50 % des consommateurs dans le monde utiliseront ces agents à horizon 2027. Déjà, outre-Atlantique, 32 % des moins de 40 ans utilisent l’IA générative dans leur parcours d’achat. » Le leader de l’IA chez Valiuz prophétise même : « En 2028, avec ces outils, nous basculerons dans un nouveau paradigme : le web sera pensé pour ces agents. Et potentiellement, l’humain n’aura plus besoin de pages web, mises à part, peut-être, celles des marques à haute valeur ajoutée qui souhaiteront conserver une vitrine. En effet, avec ces agents IA, l’indexation des contenus sera différente entre le web d’aujourd’hui et celui de demain. » Mécaniquement, l’influence de Google dans les modes de recherches en pâtira : selon Gartner, le moteur-star actuel de la requête devrait perdre, à horizon 2028, 50 % de son trafic organique à cause de ces nouveaux outils IA.
S’il ne conteste pas cette installation dans le commerce, à horizon proche, des IA génératives en qualité d’outil général d’aide à la vente et à la compréhension des produits, Vincent Pillet tempère toutefois : « Ces IA, en plus d’être coûteuses, subissent encore le risque dit « hallucinatoire », c’est-à-dire qu’elles peuvent être sources d’erreurs. Des chatbots basés sur ChatGPT, qui utilisent des modèles de langage génératif, connaissent en effet davantage de dysfonctionnements que les chatbots traditionnels basés sur des arbres de décisions. Et pour cause : ChatGPT ne travaille pas avec des scenarios établis, mais avec de la comparaison et de la représentation vectorielle. »
La robotique bientôt au service des magasins ?
Dans le magasin, l’IA est aussi devenue une réalité pour l’aide des forces commerciales. Dans le canal de la vente de mobilier, on trouve notamment des outils de projection de produits d’ameublement (canapés, tables…) qui permettent aux clients d’apprécier une même gamme de produits dans des tons ou dimensions différentes. « Avec l’IA générative, je peux même aujourd’hui prendre la photo d’un canapé et la transposer dans mon intérieur », indique Vincent Pillet. « Demain, une IA pourrait aussi écouter la conversation que je mène, en tant que vendeur, avec mon client, en m’envoyer des notifications ou recommandations pour encore mieux le servir », ajoute Guewen Loussouarn. Une certitude, poursuit ce dernier : « Parce qu’avec ChatGPT on aura déjà préparé sa visite avant de se rendre en boutique, celle-ci devra offrir des expériences nouvelles, notamment interactives ». C’est en somme ici l’idée du développement du « digital-in-store », qui permettra alors à la force de vente de se concentrer sur sa dimension de conseil auprès du client. « Si l’on fait de la prospective, on peut penser que les expériences holographiques et de réalités virtuelles ou augmentées pour découvrir les produits vont se développer dans les points de vente, affirme Tom Gauthier. Celui-ci se digitalisera et saura mieux m’orienter en fonction de mes habitudes de consommation. » Vincent Pillet se prête, lui aussi, au jeu de la prospective : « Je vois l’arrivée dans les magasins d’une forme de robotique nouvelle génération, plus intelligente, avec qui le client pourra converser. Elle pourra être en mesure de faire un travail de simplification du parcours client. Elle pourrait arriver vite en France. D’ailleurs, on le voit bien : en Chine et dans la Silicon Valley, tous les investissements se concentrent sur le développement de cette robotique. » Les franchises françaises sont-elles prêtes à ce basculement ?
Un outil pour optimiser le SMS marketing
Le spécialiste français des campagnes d’acquisition locales sur mobile WellPack annonce le déploiement de Predict’IA, un moteur d’intelligence artificielle dédié à la conception et à l’optimisation de campagnes SMS. L’outil s’appuie sur l’analyse de 5 années de données – plus de 300 millions de messages et 35 000 campagnes sectorisées – pour générer des contenus personnalisés et recommander les meilleurs créneaux d’envoi aux consommateurs. « Predict’IA doit accélérer la production de messages, renforcer la pertinence des recommandations et améliorer l’efficacité opérationnelle », indique-t-on chez Wellpack. Cette innovation marque une nouvelle étape dans la stratégie data-driven de l’entreprise. Avec ce lancement, elle entend consolider sa position sur un marché du SMS en pleine évolution, où la personnalisation et la mesure de la performance deviennent des leviers clés pour les annonceurs et agences.
