Intégration de l’IA dans le retail : défis et solutions

L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur le secteur du commerce de détail. Des systèmes de recommandation intelligents aux magasins sans caissier, l’IA s’invite dans tous les maillons de la chaîne de valeur et redéfinit les modes de fonctionnement du secteur.

Mais cette révolution numérique n’est pas sans embûches. Les distributeurs font face à de nombreux défis techniques, organisationnels et humains, tout en explorant de nouvelles voies pour créer de la valeur.

Définir ses besoins avant de déployer l’IA

L’IA n’est qu’un outil : son efficacité dépend entièrement de la clarté des objectifs qui lui sont assignés. Une entreprise incapable de répondre précisément à « Pourquoi avons-nous besoin de l’IA ? » ou « Comment allons-nous l’utiliser ? » risque de gaspiller ses ressources et de rater sa transformation.

Avant d’investir dans une solution d’IA — ou toute autre technologie — il est essentiel d’identifier les problèmes à résoudre ou les processus à améliorer. C’est à partir de ce diagnostic que l’IA peut réellement créer de la valeur : en optimisant les opérations ou en résolvant des points de friction concrets.

La gestion des données : socle de l’IA

Les détaillants disposent d’un atout majeur : une immense quantité de données clients. Celles-ci constituent le carburant de l’IA, mais aussi l’un de ses plus grands défis. Comment collecter, sécuriser et exploiter ces données sans compromettre leur intégrité ?

La qualité, la fiabilité et la fraîcheur des données sont essentielles : elles déterminent la pertinence des modèles d’IA. Si les données d’un site e-commerce contiennent des âges erronés ou des historiques d’achat incomplets, les recommandations générées par l’algorithme risquent d’être totalement hors cible.

Pour pallier ces difficultés, de nombreux distributeurs s’appuient sur des prestataires spécialisés qui offrent à la fois des services de gestion des données et des fonctionnalités d’IA intégrées. Ces partenaires permettent de renforcer la qualité des données tout en maximisant leur valeur commerciale.

Respecter la confidentialité et les réglementations

Les réglementations, telles que le RGPD en Europe ou la loi taïwanaise sur la protection des données personnelles, imposent des exigences strictes quant à la collecte et à l’utilisation des informations individuelles.
Le respect de ces cadres légaux représente un enjeu majeur et souvent complexe pour les acteurs du commerce de détail.

Avant tout déploiement, il est essentiel de vérifier la conformité des prestataires : portée de leurs services, clauses contractuelles, gestion des accès (RBAC, Role-Based Access Control) et dispositifs de protection des données sensibles. Les entreprises doivent aussi s’assurer que leurs propres données internes ne contiennent pas d’informations soumises à ces régimes de protection.

À noter : certaines applications d’IA n’impliquent aucun traitement de données personnelles. Par exemple, le système de reconnaissance visuelle de Viscovery se concentre exclusivement sur les images de produits — sans aucune donnée client. L’enjeu consiste alors à maintenir ces données à jour pour garantir la précision du modèle, sans risque de violation de la vie privée.

La complexité technique et les obstacles à l’intégration

L’intégration de l’IA dans un environnement existant requiert la mise en œuvre de multiples outils : algorithmes d’apprentissage automatique, automatisation des processus, interconnexion avec les systèmes déjà en place.
Ce travail de fond mobilise temps, compétences et budget — des ressources souvent limitées chez les petites et moyennes enseignes.

Les besoins technologiques du commerce de détail sont par ailleurs très variés : analyse comportementale, gestion des stocks, personnalisation des offres… Trouver la bonne solution d’IA est un véritable défi, qui suppose une étroite collaboration entre équipes techniques et métiers.

Pour faciliter cette adoption, plusieurs approches sont possibles :

Recourir à des services d’IA en mode cloud. De nombreux fournisseurs proposent aujourd’hui des modèles préentraînés, prêts à l’emploi. C’est le cas du système de reconnaissance d’images de Viscovery, disponible en SaaS, qui s’intègre facilement aux caisses POS existantes. Ce type de solution permet de réduire de plus de 50 % le temps d’encaissement des produits sans code-barres, tout en limitant les coûts et les délais de déploiement.
Exploiter les outils open source. Pour les entreprises dotées de compétences internes, des plateformes comme TensorFlow ou PyTorch permettent de concevoir des modèles sur mesure à moindre coût. Les communautés en ligne regorgent de ressources pour accélérer la montée en compétence des équipes.

Dans tous les cas, mieux vaut commencer petit : tester un chatbot de service client ou un moteur de recommandation avant de généraliser. Cette approche progressive favorise l’apprentissage et limite les risques.

Pour pallier la pénurie de talents, les entreprises peuvent former leurs collaborateurs, tisser des partenariats avec des établissements académiques, ou participer à des communautés d’IA pour rester à la pointe de l’innovation.

L’adhésion des employés et des clients

L’adoption de l’IA transforme autant les opérations internes que les relations humaines. Certains employés peuvent craindre d’être remplacés par la technologie ; certains clients peuvent se méfier de services trop automatisés. Ces résistances sont naturelles — et doivent être accompagnées.

Quelques leviers efficaces :

Former les équipes. Comme le souligne Liao Ming-Chien, PDG de la chaîne de boulangeries taïwanaise I JY SHENG, « le facteur clé de la transformation numérique, ce sont les employés ». Son entreprise a mis en place un vaste programme de formation pour leur faire comprendre le sens et les bénéfices des nouvelles technologies. Le système de reconnaissance visuelle installé en caisse vise autant à réduire l’attente des clients qu’à alléger la charge de travail des employés.
Mettre en avant la collaboration homme–machine. L’IA doit être perçue comme un appui, non une menace.
Favoriser la communication. Des réunions régulières et des informations transparentes renforcent la confiance.
Cultiver une culture d’entreprise positive. Impliquer les collaborateurs dans le processus de transformation les aide à s’approprier le changement.
Simplifier l’expérience client. Les interfaces doivent être intuitives et les services automatisés, complétés par un support humain lorsque nécessaire.
Valoriser les réussites. Partager des exemples concrets de succès renforce l’adhésion, en interne comme auprès des clients.

Vers un commerce plus intelligent et durable

L’intégration de l’IA dans le commerce de détail représente un défi, mais aussi une formidable opportunité.
Avec une stratégie claire, une approche agile et une culture d’apprentissage continu, les entreprises peuvent en tirer des bénéfices tangibles : gains d’efficacité, réduction des coûts, amélioration de l’expérience client, et accélération du développement de nouveaux services.

Dans cette révolution pilotée par l’IA, les entreprises les plus innovantes et adaptables seront celles qui tireront leur épingle du jeu.

Encourager la créativité, collaborer avec le monde académique et les acteurs technologiques, tout en veillant à une utilisation éthique de l’IA, sera la clé pour bâtir un futur du commerce à la fois plus intelligent et plus durable.

(Cet article a été traduit en français par ChatGPT.)
(L’image de couverture a été fournie par Shutterstock.)

[Références]
¹ 陳君毅. “員工素質不高、創新能力不足都不是藉口！44歲的一之軒告訴你：數位轉型前應先了解問題！” foodNEXT, 27 June 2024, https://www.foodnext.net/news/industry/paper/51 11962911.