IA, data et cybersécurité : les nouveaux piliers du retail

« Ce n’est pas une révolution technologique, c’est une révolution du modèle d’entreprise. » Pour Arthur Barbey, Directeur Solutions Retail & Consumer Goods chez Salesforce, la transformation du retail repose désormais sur la capacité des entreprises à orchestrer simultanément leurs données, leurs interactions clients et leurs opérations. Trois dynamiques structurent cette mutation : la montée en puissance des agents IA, l’explosion des enjeux de cybersécurité et la nécessité de bâtir une gouvernance solide de la donnée. Trois leviers que Salesforce adresse de manière intégrée, en connectant chaque point de contact et chaque système au sein d’une même architecture.

Agents IA : vers une expérience client augmentée et orchestrée

« L’IA Agentique n’est pas la prochaine technologie. C’est la prochaine révolution », explique Arthur Barbey. Dans le retail, cette révolution est déjà visible. Le trafic provenant des LLMs (ChatGPT, Gemini, Claude) représente encore quelques pourcents du e-commerce, mais les projections évoquent 10 à 20 % à court terme. Les consommateurs peuvent désormais obtenir des réponses immédiates sans passer par un site marchand. Pour autant, le site e-commerce ne disparaît pas. « Internet n’a pas mis fin aux magasins physiques. Il les a transformés. » Le site suit la même trajectoire : il reste indispensable pour maîtriser le storytelling, créer de la connexion émotionnelle, accompagner les achats complexes et gérer la relation post-achat.

L’enjeu devient alors la cohérence globale de l’expérience. « La vraie question n’est pas “site ou pas site” mais comment votre site, vos agents on-site et vos agents sur les plateformes LLMs travaillent-ils ensemble pour offrir une expérience cohérente avec les valeurs de votre marque ? » Pour répondre à cette transformation, Salesforce a structuré une approche avec Agentforce Commerce, pensée pour couvrir l’ensemble des interactions. L’architecture permet de déployer à la fois des agents on-site, directement intégrés au site e-commerce, et des agents présents sur des plateformes tierces ou des interfaces conversationnelles, tout en conservant la maîtrise de la marque et des données. Ces agents s’appuient sur une intégration native avec l’écosystème existant : POS, OMS, ERP et Data Cloud, leur permettant d’accéder en temps réel aux stocks, aux promotions et à l’historique client. L’objectif : proposer une expérience fluide et cohérente sur tous les points de contact.

« Ce n’est pas un chatbot. C’est votre meilleur vendeur qui ne dort jamais, ne se trompe jamais de prix, et connaît chaque client par son prénom. » L’agent devient ainsi un représentant de la marque, capable d’agir, de recommander et de convertir. Sa performance repose sur trois piliers : la data, car « un agent ne peut être plus intelligent que la data qu’on lui donne » ; le déterminisme, qui encadre ses actions via des règles et des garde-fous ; et l’humain dans la boucle, car « l’agent augmente, il ne remplace pas ».

Les résultats observés chez les clients de Salesforce illustrent cette transformation. Chez Pandora, « la plus grande marque de bijoux au monde » avec 6 700 points de vente dans plus de 100 pays et 600 millions de visites e-commerce annuelles, l’enjeu était de recréer en ligne l’expérience boutique. L’enseigne gérait un million de dossiers de service client par an et n’avait pas réussi, en deux ans, à faire aboutir un projet d’IA interne. En quelques semaines, Pandora a déployé deux agents complémentaires avec Agentforce. Clara, un agent de service, traite les demandes clients en continu, notamment le suivi de commandes et les FAQ. Gemma, personal shopper digital, accompagne les clients en intégrant le contexte d’achat et en proposant des produits dans le ton de la marque. Les résultats sont significatifs  : 60 % des cas sont traités en autonomie, soit 6 demandes sur 10 gérées directement par l’agent. Le Net Promoter Score progresse de 10 %. L’entreprise enregistre près d’un million d’appels LLM par mois et vend 19 000 bijoux chaque jour. Agentforce Commerce représente désormais 20 % du chiffre d’affaires annuel de Pandora. « Pandora n’a pas déployé un chatbot. Elle a déployé un représentant de marque numérique », souligne Arthur Barbey.

SharkNinja, leader mondial de l’électroménager présent sur plus de 30 marchés, illustre également l’impact de cette approche. L’entreprise lance 25 nouveaux produits par an et devait rendre un catalogue complexe accessible à ses clients. Elle a déployé un Agentforce Shopper Agent en huit semaines, capable de guider les utilisateurs à travers 36 catégories de produits. L’expérience s’étend désormais au-delà de l’achat, avec un agent déclenché par QR code lors de l’ouverture d’une machine à café haut de gamme, qui accompagne le client dans sa prise en main. Les résultats sont concrets : 41 % des besoins clients sont résolus en autonomie, plus de 1 000 scans QR sont enregistrés chaque jour sur le produit Ninja Luxe Café, et 8 355 appels ont été recensés sur ce produit, avec un objectif de plus de 30 % de déflection dès la première semaine. L’ensemble repose sur une plateforme unifiée combinant commerce, OMS et Agentforce, déployée sur plus de 30 marchés. « Le site e-commerce n’est plus une vitrine, c’est un espace de relation », insiste Arthur Barbey.

Cybersécurité : intégrer la confiance au cœur de l’architecture

L’essor des agents IA s’accompagne d’une augmentation des risques. Dans le retail, les données de paiement, comportementales et de fidélité en font un secteur particulièrement exposé. Chaque agent, chaque flux de données et chaque modèle devient une surface d’attaque potentielle. « La cybersécurité dans le retail, c’est un sujet qui a longtemps été traité comme une assurance : on y pense quand ça brûle », observe Arthur Barbey. Avec l’IA, cette approche n’est plus suffisante.

Salesforce a construit son modèle autour d’un principe central : la sécurité by design. Depuis 27 ans, la protection des données est intégrée au cœur de la plateforme, et non ajoutée a posteriori. Dans un contexte d’IA agentique, chaque action d’un agent est tracée, auditée et explicable. L’agent n’accède qu’aux données pour lesquelles l’utilisateur dispose des droits, et les données ne sont jamais exposées brutes à des modèles externes.

Les enjeux sont majeurs. « Dans le retail, 70 % des consommateurs déclarent qu’ils cesseraient d’acheter chez une enseigne après une fuite de données. » La confiance devient un actif stratégique, renforcé par les exigences réglementaires comme l’AI Act européen. « La cybersécurité n’est pas juste un sujet IT », insiste Arthur Barbey. Elle repose sur une responsabilité collective, « du COMEX jusqu’au stagiaire ». Les outils ne suffisent pas : c’est toute l’organisation qui doit évoluer. La question n’est plus de savoir si une attaque surviendra, mais si l’entreprise sera capable de continuer à opérer, et si ses agents IA contribueront à la résilience plutôt qu’au risque.

Gouvernance de la data : passer de la donnée au contexte

« Pas de Data, pas d’IA. » Pour Arthur Barbey, la performance des agents dépend directement de la qualité et de la maîtrise de la donnée. Le défi n’est plus le volume, mais la fragmentation et la capacité à créer du contexte. Malgré les investissements dans les datalakes ou CDP, de nombreuses entreprises peinent à obtenir une vision unifiée de leurs clients. « Un agent IA ne peut être aussi bon que la data qu’on lui donne. Garbage in, garbage out mais à la vitesse de l’IA. »

Salesforce répond à cet enjeu avec Data 360, conçu non comme un entrepôt de données supplémentaire, mais comme un système de contexte en temps réel. L’approche repose notamment sur le Zero Copy, qui permet d’exploiter les données là où elles se trouvent sans duplication, et sur la création d’un profil client unifié, enrichi en continu à chaque interaction. Chaque action : achat, navigation, interaction service client, alimente une vue dynamique du client, activable immédiatement sur tous les canaux. La gouvernance est intégrée nativement : permissions, consentement, traçabilité et explicabilité des décisions prises par les agents IA. Les enjeux sont opérationnels, avec des équipes souvent encore cloisonnées ; compétitifs, face à des acteurs capables d’exploiter la donnée en temps réel ; et réglementaires, avec des exigences croissantes de transparence.

« Ce n’est pas un problème IT, c’est un problème de chiffre d’affaires », résume Arthur Barbey. Dans ce modèle, la donnée devient un actif stratégique piloté au niveau du COMEX, condition indispensable pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA.