Retail et IA : Comment maximiser vos chances de succès à 67 % en choisissant la bonne stratégie

Dans la transformation digitale du commerce de détail, l’intelligence artificielle (IA) est partout. Mais lorsqu’il s’agit de l’implémenter concrètement, les entreprises se retrouvent souvent face à un choix crucial : développer leur propre solution en interne ou opter pour un outil déjà éprouvé ?

À première vue, créer son propre système peut sembler offrir un contrôle total et une grande flexibilité. Mais dans la pratique, c’est souvent bien plus complexe. Du recrutement de talents qualifiés au temps de formation des modèles, sans oublier la maintenance et les mises à jour, les obstacles sont nombreux. Plus encore, les données montrent que la manière dont l’IA est déployée influence directement le taux de réussite.

Étude MIT : acheter plutôt que développer augmente vos chances de succès

Selon les recherches récentes du projet NANDA du MIT, les entreprises qui achètent des solutions IA auprès de fournisseurs spécialisés et établissent un partenariat gagnent environ 67 % de chances de succès. À l’inverse, celles qui développent leur IA en interne ne réussissent qu’à hauteur de 33 % ¹.

La conclusion est claire : travailler avec des experts réduit considérablement les risques et accélère les résultats. Pour les détaillants souhaitant des gains rapides et limiter les échecs, l’achat d’une solution mature est donc la stratégie la plus pragmatique.

Pourquoi les projets d’IA internes se heurtent-ils à des obstacles ?

Un des principaux freins est ce que l’on peut appeler le « décalage d’apprentissage ». Beaucoup d’outils IA manquent de mémoire persistante et de mécanismes d’optimisation basés sur le retour d’expérience.

Résultat : ils peinent à s’adapter à des opérations réelles, complexes et rapides, et stagnent souvent au stade expérimental.

Autrement dit, le problème n’est pas la puissance de l’IA, mais sa capacité à s’intégrer efficacement dans les processus quotidiens et à s’améliorer selon les besoins.

Viscovery : une IA de reconnaissance d’images qui apprend sur le terrain

Prenons l’exemple des caisses dans le commerce de détail. Le système de reconnaissance d’images de Viscovery est déjà utilisé dans des boulangeries, restaurants et cantines au Japon, en Corée, à Singapour, en Malaisie et à Taïwan.

Contrairement à de nombreux outils génériques, il apprend continuellement grâce aux retours d’expérience, améliorant sa précision et s’adaptant aux produits et aux pratiques spécifiques de chaque magasin.

Les détaillants n’ont pas besoin de collecter d’énormes volumes de données ni de gérer eux-mêmes les algorithmes. Viscovery prend en charge ces aspects complexes, permettant aux équipes de se concentrer sur l’expérience client et l’efficacité opérationnelle.

Le résultat : des passages en caisse plus rapides, moins d’erreurs et des clients plus satisfaits.

L’essentiel : l’IA réussit lorsqu’elle produit des résultats concrets

La valeur de l’IA ne réside pas dans la possession d’une solution développée en interne, mais dans sa capacité à générer rapidement des bénéfices tangibles. Les solutions éprouvées et adaptatives comme Viscovery permettent aux détaillants de constater des résultats rapides tout en limitant les risques.

Pour les entreprises souhaitant agir vite et éviter les essais coûteux, investir dans une solution IA testée sur le marché est la manière la plus efficace de transformer l’IA en moteur de croissance.

(Cet article a été traduit en français par ChatGPT.)
(L’image de couverture a été générée à l’aide des outils d’IA de ChatGPT, à titre illustratif uniquement.)

[Références]
¹ “MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing.” FORTUNE, https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/. 18 Aug. 2025. Accessed 25 Aug. 2025.