Les technologies de l’IA offrent des opportunités sans précédent pour la transformation des coûts dans le commerce de détail.
Le commerce de détail se trouve à un tournant. De nombreuses équipes dirigeantes ont passé ces dernières années à lutter contre l’inflation, les augmentations de salaires et les problèmes liés à la chaîne d’approvisionnement. Vous avez sans doute déjà réduit vos opérations pour réaliser des gains de productivité. Ce que vous n’avez pas encore fait, ce que peu ont fait, c’est débloquer l’ampleur des opportunités qui émergent maintenant grâce à l’IA générative.
Dans une récente étude réalisée en juillet 2024 par Bain & Company, les entreprises déployant l’IA générative ont constaté, en moyenne, une amélioration de 15 % de leur productivité et de 9 % de leur résultat net, grâce à l’augmentation de leurs revenus ou à la réduction de leurs coûts.
Pourquoi maintenant ? Parce que nous n’en sommes plus à la phase où l’on demande à l’IA de compter les stocks plus rapidement ou de tracer des itinéraires de livraison. L’IA générative et agentique peut désormais concevoir des communications personnalisées avec les clients, interpréter les demandes de politique RH en temps réel et réduire les révisions de documents juridiques de plusieurs heures à quelques minutes. Elle permet à vos équipes, qu’elles soient sur le terrain ou dans un centre de services partagés, de cesser de résoudre manuellement chaque problème et de se concentrer sur le travail qui génère une valeur réelle.
Les dirigeants commencent à réaliser que le bon déploiement de l’IA ne consiste pas à remplacer les talents, mais à les libérer. Libérer les managers des questions répétitives sur les politiques. Libérer les équipes d’assistance de la paperasserie et des retards de processus. Cette redistribution de l’attention s’étend. Elle crée des structures organisationnelles plus légères avec plus d’options, légères là où c’est important, intelligentes là où c’est nécessaire.
La technologie est déjà en place et le coût de déploiement est accessible. L’IA générative est le multiplicateur de talents le moins cher que vous puissiez obtenir à l’heure actuelle.
De nombreux détaillants sous-estiment les possibilités latentes d’optimisation des coûts malgré des initiatives antérieures.
Voici une phrase courante : « Nous avons déjà mis en place un programme de coûts ». Et ? Cela ne veut pas dire qu’il ne reste rien.
Dans le secteur de la vente au détail, on pense souvent à tort qu’une fois que l’on a numérisé quelques flux de travail et automatisé les tâches administratives, on a atteint la limite. C’est faux. Le terrain est encore très ouvert. Les capacités numériques s’accélèrent. L’écart entre ce que vous pensiez être optimisé et ce que l’IA peut optimiser se creuse rapidement.
Prenez les fonctions de soutien, les finances, les ressources humaines, l’informatique. Ces domaines ont déjà fait l’objet d’une automatisation de base. Des tâches telles que la numérisation des factures ou les prévisions figurent probablement sur votre feuille de route depuis des années. Ce qui a changé, c’est que l’IA générative prend désormais en charge des tâches plus complexes, à plusieurs étapes, qui nécessitaient auparavant des équipes entières. Rédiger des contrats de travail. Traduire des documents de recrutement. Personnalisation du contenu d’accueil. Ces tâches n’ont plus besoin d’être effectuées manuellement.
Même les opérations de base de la vente au détail, comme la réponse aux questions des employés en magasin, peuvent être automatisées. Un détaillant a ajouté un « copilote » d’IA qui répond instantanément aux questions de procédure. Les employés n’ont plus besoin d’interrompre les interactions avec les clients pour fouiller dans les manuels. Les responsables, déchargés des questions de formation répétitives, se sont concentrés sur des tâches plus importantes. C’est la transformation des coûts qui s’opère silencieusement, en temps réel.
L’IA agentique repoussera cette limite encore plus loin. Nous ne parlons pas d’automatisation de tâches statiques, mais d’agents autonomes capables de planifier, de décider et d’exécuter avec une supervision minimale. Le risque est faible et les bénéfices sont considérables.
Donc, non, vous n’avez pas « fait l’IA ». Vous l’avez à peine effleurée. Il ne s’agit pas d’optimiser une feuille de calcul, mais de repenser le travail réel. C’est ce changement d’état d’esprit qui vous permettra de voir les économies qui sont encore à portée de main.
L’impact de l’IA générative sur le merchandising permet de réaliser d’importantes économies sur le coût des marchandises et de gagner en agilité opérationnelle.
Le merchandising évolue, et il évolue rapidement. Les détaillants qui s’appuient sur d’anciens flux de travail sont déjà à la traîne. L’IA générative rend l’ensemble du cycle de merchandising, de l’évaluation des fournisseurs à la planification des promotions, plus rapide, plus pointu et plus efficace.
Prenons l’exemple de l’exécution. Un détaillant utilisant l’IA a réduit le temps nécessaire pour évaluer la proposition d’un fournisseur de 45 minutes à seulement 15. La rédaction d’un retour d’information personnalisé sur cette offre, qui prenait auparavant 60 minutes, n’en prend plus que 20. Multipliez ces gains par des milliers de fournisseurs et de lignes de produits, et l’ampleur des économies et de la rapidité commence à compter.
Plus que le gain de temps, c’est la valeur stratégique qui constitue l’impact réel. En transférant les processus répétitifs à l’IA, les gestionnaires de catégories peuvent se concentrer sur les fournisseurs qui comptent le plus. Vous n’êtes plus contraint de gérer tous les fournisseurs de la même manière. Vous pouvez concentrer votre attention sur les opportunités à forte marge, négocier plus efficacement et laisser l’automatisation s’occuper de la longue traîne.
Lorsque les chiffres convergent, l’IA permet d’améliorer le résultat net de 1 à 2 points de pourcentage sur le coût des marchandises vendues (COGS) et les dépenses d’exploitation des marchandises. Il s’agit d’une augmentation solide des marges dans un environnement de vente au détail à faible tolérance et à forte pression. Et les équipes qui l’exécutent n’ont pas besoin de s’agrandir, il leur suffit d’avoir la bonne panoplie d’outils.
Cette efficacité ne remplace pas l’expertise durement acquise en matière de merchandising, elle l’amplifie. Les décisions restent humaines. L’exécution est automatisée.
Les outils d’IA sont rentables et offrent un rendement rapide, ce qui facilite leur adoption à grande échelle.
Il y a cette idée que le déploiement d’une IA avancée nécessite un investissement massif, une opération pluriannuelle de plusieurs millions de dollars. Ce raisonnement conduit à des hésitations, qui sont inutiles. La réalité : La technologie de l’IA, en particulier l’IA générative, est peu coûteuse à lancer et capable de produire des résultats rapidement.
La plupart des déploiements peuvent commencer pour des dizaines de milliers de dollars par an. Ce n’est pas de la théorie, les mises en œuvre réelles se situent carrément dans cette fourchette. Bain & Company souligne que nombre d’entre elles offrent un retour sur investissement positif dès la première année. C’est plus rapide que la plupart des investissements technologiques dans le commerce de détail que vous avez approuvés au cours des cinq dernières années.
La vitesse et l’évolutivité sont importantes. Dans un environnement où les coûts sont élevés et où la marge de manœuvre pour augmenter les prix est faible, toute solution permettant de réduire les dépenses tout en augmentant la productivité doit être privilégiée. L’IA générative fait les deux.
Il ne s’agit pas seulement d’économiser de l’argent. Il s’agit de faire plus avec les mêmes ressources. Le personnel de première ligne accomplit davantage de tâches. Les équipes de soutien évoluent sans embaucher. Les responsables consacrent du temps à la création de valeur, et non à des tâches administratives.
Les dirigeants ne doivent pas considérer l’IA comme une expérience secondaire ou un pilote isolé, c’est désormais un outil stratégique essentiel. Les barrières à l’entrée sont plus faibles que jamais. La technologie a mûri et répond à la pression des conditions d’exploitation actuelles. Si vous attendez un meilleur moment pour investir dans le déploiement de l’IA, vous êtes déjà en retard.
Les défauts structurels des processus et les mauvaises pratiques en matière de données limitent le plein potentiel de la transformation alimentée par l’IA.
La plupart des entreprises n’ont pas de problème technologique, mais un problème de processus. L’IA générative apporte une réelle valeur ajoutée, mais uniquement lorsque les systèmes sous-jacents sont propres, synchronisés et bien structurés. Si vos flux de travail sont défaillants et que vos données ne sont pas fiables, l’IA ne fait qu’amplifier le bruit.
Prenons l’exemple des prévisions. Dans une équipe financière de la grande distribution, le rapprochement et la normalisation des données brutes provenant des différents services font perdre du temps chaque semaine. Cette inefficacité était autrefois tolérable, peut-être quelques heures par-ci par-là. Aujourd’hui, c’est un handicap. Ces mêmes données désorganisées empêchent l’IA de fournir des prévisions précises et automatisées qui peuvent réellement contribuer à une prise de décision plus rapide.
C’est important si vous voulez vraiment passer à l’échelle supérieure. L’IA a besoin de données propres, cohérentes et accessibles pour fonctionner à plein régime. Cela signifie que votre équipe dirigeante doit donner la priorité à la résolution des problèmes sous-jacents, à la fragmentation des processus, aux piles technologiques conflictuelles et aux lacunes en matière de gouvernance des données, avant de tenter de tirer pleinement parti des avantages de l’IA.
Les dirigeants doivent cesser de considérer l’intégrité des données comme un problème informatique. Il s’agit d’une question de risque pour l’entreprise. Les processus défectueux épuisent les ressources et empêchent les outils de produire le retour sur investissement promis. Pour que l’adoption de l’IA fonctionne à long terme, une remise à zéro est nécessaire, en commençant par la façon dont vos équipes collectent, structurent et partagent les données opérationnelles sur une base hebdomadaire.
Ce n’est pas difficile, il vous suffit d’examiner vos flux de travail et de vous demander ce qui dépend encore du triage humain. Si vous faites du rafistolage manuel pour que les systèmes communiquent entre eux, vous ralentissez tout ce que l’IA peut accélérer.
Cinq principes fondamentaux pour une transformation réussie des coûts dans le commerce de détail grâce à la technologie
Tous les déploiements d’IA ne se traduisent pas par des économies réelles. Les outils n’apportent pas de valeur si votre exécution est faible. Le succès de la transformation des coûts par la technologie vient d’une réflexion disciplinée, et non d’une automatisation de surface.
Vous devez respecter cinq principes si vous voulez vraiment que cela fonctionne.
Tout d’abord, fixez-vous une ambition audacieuse. Ne vous contentez pas d’améliorations progressives. Demandez-vous s’il est possible de réduire le coût d’un processus existant de 30 %, 40 %, voire 50 %, tout en augmentant l’efficacité. Ne vous comparez pas aux performances actuelles, concevez ce qui est vraiment possible.
Deuxièmement, adoptez la conception zéro. Il s’agit de repenser les flux de travail à partir de zéro au lieu de modifier les systèmes existants. Réduisez les étapes, simplifiez les chemins et éliminez les efforts redondants. L’IA fonctionne mieux dans des flux de travail rationalisés, et non dans des flux de travail qui sont le fruit d’années de correctifs et de solutions de contournement.
Troisièmement, concentrez-vous sur l’extraction de vos données. Cela signifie qu’il faut améliorer la collecte, veiller à l’exactitude des données et les structurer pour qu’elles puissent être utilisées dans tous les outils, et pas seulement dans des systèmes cloisonnés. Des données propres sont un multiplicateur, elles imposent la clarté, augmentent la production et réduisent les frictions entre les départements.
Quatrièmement, encouragez la collaboration interfonctionnelle. La plupart des opportunités de coûts se situent aujourd’hui entre les départements, et non en leur sein. Les équipes doivent résoudre les flux de travail de bout en bout. Cela implique de travailler avec des partenaires technologiques externes si nécessaire. L’isolement fonctionnel empêche ces gains de se matérialiser.
Cinquièmement, gérez correctement le changement. Rien de tout cela n’est efficace si vos collaborateurs n’utilisent pas les outils. Pour cela, il faut que les dirigeants soient présents, que les incitations soient claires, que la formation soit efficace et que la communication soit fréquente. Si le changement est simplement imposé par une équipe de projet sans adhésion, les initiatives s’enlisent. S’il est pris en charge par la direction, l’adoption suit.
Il ne s’agit pas de principes abstraits. C’est ce qui différencie les entreprises qui réalisent un gain de 2 % de celles qui réalisent une transformation des coûts de plus de 10 % dans l’ensemble de leur structure. C’est ce que le marché récompense.
Le moment est venu pour le commerce de détail de réaliser de nouveaux gains d’efficacité en intégrant les nouvelles technologies à l’innovation des processus.
Le commerce de détail ne manque pas de complexité en ce moment. Vous travaillez avec des marges minces et des bassins d’emploi plus restreints, tout en étant tenu de fournir des performances. Si votre organisation veut tenir ou gagner du terrain dans cet environnement, le contrôle des coûts ne peut pas être incrémental, il a besoin d’une réinitialisation. Et cette réinitialisation est possible dès maintenant, avec la bonne combinaison d’IA générative et de réforme structurelle des processus.
La plupart des détaillants ont déjà mis en œuvre des programmes de réduction des coûts traditionnels. Vous avez automatisé les flux de travail de base, centralisé les fonctions, peut-être même réduit les effectifs ou renégocié les conditions des fournisseurs. Mais ces mesures ne suivent pas le rythme de l’accélération technologique. L’IA générative et les outils adjacents comme l’IA agentique offrent désormais une automatisation plus poussée, des temps de cycle plus rapides et un besoin moindre d’interventions humaines répétitives. Mais pour tirer parti de cette évolution, vos systèmes et processus doivent être conçus pour s’intégrer à la technologie, et non pour lui résister.
Les dirigeants du commerce de détail qui agissent dès à présent agiront plus rapidement, fonctionneront de manière plus rationnelle et s’adapteront mieux à la volatilité de la demande ou de l’approvisionnement. L’opportunité ne se limite pas à la réduction des coûts. Vous constaterez une plus grande précision dans les prévisions, une exécution plus rigoureuse et une plus grande rapidité organisationnelle. Lorsque l’IA permet de mieux hiérarchiser les priorités et de réduire la prise de décision manuelle, vos équipes cessent de réagir et commencent à optimiser, en temps réel.
Les organisations qui prennent cela au sérieux ne se contentent pas d’ajouter des outils. Elles alignent les systèmes existants, se débarrassent des dettes liées aux processus hérités et redéfinissent les principaux flux de travail afin de créer une marge de manœuvre et de renforcer la compétitivité de l’intérieur.
C’est le point d’inflexion. Si vous attendez trop longtemps, les gains seront récoltés par quelqu’un d’autre. Agissez maintenant et vous remodèlerez la façon dont la valeur est créée au sein de votre entreprise. Tout le reste en découle.
Réflexions finales
Si vous dirigez actuellement une organisation de vente au détail, vous n’avez pas besoin de plus de pression, vous avez besoin de plus d’effet de levier. C’est ce que vous offre l’IA générative. Pas seulement en tant qu’outil, mais en tant que catalyseur pour repenser la façon dont vos équipes travaillent, dont vos processus fonctionnent et dont vous gérez les coûts à l’échelle. Vous n’avez pas besoin d’attendre une autre analyse de rentabilité. La technologie est éprouvée. Les cas d’utilisation sont clairs. Le retour sur investissement est rapide. L’exécution est ce qui distingue le leadership du retard.
C’est le moment d’être agressif. Pas en matière d’embauche. Pas avec les prix. Avec la refonte des opérations. Réparez les processus défaillants. Nettoyez les données. Faites passer vos équipes du travail manuel à des activités à plus forte valeur ajoutée. Traitez l’IA comme une infrastructure et non comme un projet secondaire.
Les entreprises qui agissent maintenant seront plus légères, s’adapteront plus rapidement et seront plus compétitives. Et celles qui hésitent ? Elles passeront le prochain cycle à essayer de rattraper leur retard.
