IA : le retail face à une transformation bien plus profonde que la tech

Pendant longtemps, le numérique dans le retail s’est structuré autour de parcours rationalisés, d’interfaces conçues pour réduire les frictions, et d’une logique visant à limiter l’interaction humaine au strict nécessaire. L’irruption des grands modèles de langage et des agents IA rebat aujourd’hui les cartes. Aux Assises Data & IA organisées par Républik Retail, lors des Retail Days les 13 et 14 avril derniers, les prises de parole de Boulanger, Best Western, Castorama, Carrefour, L’Oréal, Orange Business et Salesforce ont fait émerger une conviction commune : l’enjeu ne consiste plus seulement à tester quelques outils, mais à comprendre comment ces technologies reconfigurent la relation client, l’organisation du travail, la gouvernance de la donnée et jusqu’à la gestion du risque dans l’entreprise. Dès l’ouverture des Assises, le décor est planté. Les agents IA « ne font pas de bruit, ne prennent pas de pause café » et redessinent déjà, en coulisses, la mécanique du retail. Mais derrière la promesse d’efficacité, une question persiste : comment gagner en performance sans perdre ce qui fait la singularité d’une enseigne ?

L’agent IA n’est plus un gadget, mais un levier très concret de transformation

La discussion s’ouvre sur une projection qui, il y a encore peu, aurait pu sembler théorique : celle d’« une armée d’agents » capables de se voir confier des tâches, de travailler entre eux, de s’envoyer des mails ou des SMS, et d’agir de façon autonome. Le terme n’est pas lancé à la légère. Il donne à voir ce vers quoi tendent désormais les entreprises les plus avancées. Arthur Barbey, directeur avant-vente chez Salesforce, replace cette perspective dans un cadre plus structuré. Ce qui se joue aujourd’hui, explique-t-il, relève d’une « orchestration d’agents ». Autrement dit, les entreprises ne cherchent pas uniquement à multiplier des briques d’IA, mais à faire émerger des agents capables d’augmenter les collaborateurs, tout en étant coordonnés, pilotés et sécurisés. Cette logique a déjà commencé à prendre forme chez des acteurs comme Pandora ou SharkNinja, deux exemples cités par Salesforce.

Chez SharkNinja, l’un des cas d’usage évoqués illustre bien le déplacement en cours. Un QR code scanné par le client déclenche un agent qui l’aide à déballer son produit, à comprendre comment l’utiliser et à se former à sa prise en main. L’agent ne se contente donc pas de répondre à une question : il accompagne, guide, réduit les irritants et prolonge l’expérience de marque jusque dans l’usage du produit. Pour Arthur Barbey, ce type d’innovation montre clairement la trajectoire : nous ne sommes pas encore à la généralisation totale, mais nous allons dans cette direction. Cette montée en puissance des agents ne signifie pas, pour autant, que la technologie suffise à elle seule. Arthur Barbey insiste sur un point : développer une armée d’agents IA reste d’abord « un projet de transfo ». Il y a évidemment la technologie, mais il y a aussi la transformation des équipes, la gouvernance, la nécessité de casser les silos. En ce sens, l’IA agentique ne constitue pas seulement une révolution technique. Elle engage une recomposition profonde du modèle d’entreprise.

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Du test and learn et des cas d’usage capables de créer de la valeur

La bascule vers des entreprises plus « agentiques » ne se fera pas, selon les participants, sous la forme d’un grand soir de l’IA. Il faut tester, apprendre, ajuster, récupérer de la valeur, définir des critères de succès, puis avancer progressivement. Aurélie Gonçalves, responsable stratégie et innovation chez Orange Business, plaide ainsi pour une approche pilotée au plus haut niveau. Dès lors qu’il s’agit de créer de la valeur, explique-t-elle, le sujet doit être porté par la direction générale ou, à tout le moins, par une personne du Codir. Data, IA, agents : tout cela doit être piloté au plus haut niveau de l’entreprise, d’autant plus dans le retail où il faut à la fois hyperpersonnaliser, automatiser, et surtout désiloter.

Selon elle, le travail consiste à examiner l’ensemble des processus pour identifier ce qui peut être automatisé, pilotable par des agents ou non, mais aussi à déterminer le degré d’autonomie que l’on est prêt à laisser aux agents. Jusqu’où déléguer ? Que se passe-t-il en cas d’erreur ? Comment éviter qu’un agent hallucine et prenne une mauvaise décision, comme commander à tort 40 000 tee-shirts jaunes XXL ? Le trait fait sourire, mais il sert à poser une question très concrète : à quel moment garde-t-on la main ? Aurélie Gonçalves rappelle que les dérives existent déjà. Elle évoque notamment lorsque des processus automatisés touchent à des données personnelles ou sensibles, par exemple des données liées au handicap. Dans ce type de cas, impossible de laisser croire que l’automatisation peut se substituer à toute décision humaine.

Il faut un cadre, une gouvernance, une « tour de contrôle », et une définition précise du niveau d’autonomie laissé à l’agent.

L’agent doit être utile, et si possible rentable

Dans la salle, les réactions confirment que les entreprises entendent avancer, mais sans perdre le sens du réel. Philippe Scozzi, directeur général de Centrakor, résume une posture : son groupe fait du commerce avant tout et ne veut pas remplacer l’humain. En revanche, il ne veut pas non plus rester spectateur. L’enjeu est donc d’être pragmatique. Si un agent est mis en place, il doit avoir une utilité. Et il doit générer du ROI. Sur ce terrain, les positions diffèrent légèrement. Olivier Cohn, directeur général de Best Western France, explique qu’il ne cherche pas, à ce stade, à calculer le ROI de manière trop stricte. À ses yeux, les entreprises sont encore dans une phase d’acculturation, de transformation et d’investissement. Il juge prématuré de se focaliser exclusivement sur un retour immédiat, sous peine de passer à côté de la portée transversale du changement. Mais il ne doute pas que le ROI sera au rendez-vous.

D’autres exemples montrent toutefois que les premiers bénéfices sont déjà visibles. Arthur Barbey revient ainsi sur le cas de Pandora, où deux agents ont été mis en place. Le premier travaille sur le service client après-vente à partir d’une base de connaissances, avec une baisse des demandes traitées par les équipes. Le second intervient sur la conversion e-commerce : il guide le client, l’aide à trouver le bon cadeau, l’accompagne dans sa réflexion et accélère la transaction grâce à une exploitation plus fine de la donnée. Ces agents, rappelle-t-il, fonctionnent déjà 24 heures sur 24. Aurélie Gonçalves abonde : oui, il y a du ROI. Mais celui-ci dépend de la qualité de la donnée, du processus choisi, du niveau d’adoption et des usages visés. Elle cite notamment la personnalisation, le service client et le pricing dynamique parmi les terrains les plus prometteurs.

Carrefour, Boulanger, Castorama : 3 manières de réintroduire la conversation dans l’achat

S’il y a un fil rouge dans les témoignages des retailers présents, c’est bien celui du retour de la conversation dans le commerce. Arthur Feger, directeur IA, Analytics, e-commerce et marketing chez Carrefour, formule la question avec netteté : la conversation va-t-elle revenir dans le commerce ? Il rappelle qu’historiquement, les hypermarchés ont été conçus comme des lieux où l’on a fait en sorte qu’il y ait le moins possible d’interactions, à l’inverse du petit commerce. La même logique a longtemps dominé sur les sites e-commerce. Les LLM changent la donne, parce qu’ils permettent de remettre de la conversation dans l’expérience d’achat à moindre coût. C’est dans cette perspective que Carrefour a lancé Hopla en 2023 sur son site e-commerce, pour aider les clients à constituer leur panier. Le dispositif a ensuite été décliné dans l’application mobile, avant une étape supplémentaire : faire entrer Carrefour dans ChatGPT. Concrètement, l’utilisateur peut passer par « @Carrefour » dans ChatGPT pour être redirigé vers une expérience d’achat liée à l’enseigne. L’intérêt, pour Arthur Feger, tient au fait que les clients ont déjà pris l’habitude de donner énormément de contexte aux LLM. Ce contexte peut ensuite être traduit pour faire remonter les bons produits, le bon magasin, le bon créneau de drive, voire répondre à une situation très contextualisée, comme un départ en week-end.

Les LLM changent la donne, parce qu’ils permettent de remettre de la conversation dans l’expérience d’achat à moindre coût.

Chez Boulanger, Marie Cappelaere, directrice data et IA, raconte que l’enseigne s’est interrogéé, il y a un an, ce qui se passerait si le digital devenait « agentique », et si, à terme, les sites internet disparaissaient au profit d’expériences pilotées par des agents. Deux fronts se sont alors dessinés : le site de Boulanger lui-même, et l’extérieur du site, c’est-à-dire les environnements comme ChatGPT ou Gemini. Cela pose une question stratégique majeure pour un distributeur : comment continuer à exister comme marque dans ces nouveaux espaces, comment éviter d’être désintermédié, et quelle proposition de valeur construire face aux LLM généralistes ? La réponse de Boulanger n’a pas été de chercher à créer un agent omniscient, mais de miser sur des agents experts. Sur certains sujets, explique Marie Cappaelere, l’enseigne peut être meilleure qu’un LLM généraliste, notamment sur le SAV, grâce à l’expérience accumulée au domicile des clients, aux bases documentaires constituées au fil du temps, à la connaissance fine des produits et des magasins. L’idée est donc de viser des agents spécialisés capables d’atteindre un niveau de qualité bien supérieur à celui d’un assistant généraliste. Boulanger a ainsi développé plusieurs agents : un pour le SAV, un pour la FAQ, un pour la vente, un pour le selfcare, c’est-à-dire l’interaction avec les systèmes d’information pour permettre au client de déclencher des actions en autonomie.

Castorama, de son côté, a lancé Hello Casto dès 2023. Philippe Voisin, directeur digital et e-commerce, explique que le point de départ était simple : le bricolage et l’amélioration de la maison sont des univers anxiogènes, complexes, où le client a besoin d’être aidé pour choisir les bons produits et mener à bien ses projets. L’agent a d’abord été lancé sur l’outillage électroportatif, avant d’être étendu à l’ensemble des univers. Les premiers enseignements ont toutefois surpris l’enseigne : les échanges portaient davantage sur l’après-vente que sur l’avant-vente. Il a donc fallu entraîner Hello Casto sur les FAQ, les horaires des magasins, les demandes les plus fréquentes, tout en travaillant fortement sur les hallucinations. Philippe Voisin raconte ainsi qu’au début 2024, l’agent avait commencé à inventer des magasins Castorama à l’emplacement de magasins concurrents !

Des premiers résultats déjà tangibles sur le service client comme sur la conversion

Les résultats commencent à être documentés. Chez Castorama, environ 10 % des visiteurs interagissent avec Hello Casto. Philippe Voisin précise qu’il ne s’agit pas de 10 % du chiffre d’affaires, mais bien de 10 % des visiteurs. Surtout, les interactions avec l’agent s’accompagnent d’une amélioration d’environ 95 % du taux de conversion. L’agent a été bien intégré dans le parcours, personnifié, rendu visible, et il répond à un besoin réel dans un univers produit jugé complexe. Chez Boulanger, Marie Cappelaere évoque 80 % de retours très positifs. L’un des premiers objectifs était de faire baisser les appels au service client, et l’enseigne observe déjà une réduction significative du volume d’appels chaque mois. Le deuxième objectif concernait la vente, et là encore les résultats sont forts : sur ces parcours, les utilisateurs sont certes déjà plus engagés, mais les taux de conversion seraient multipliés par cinq à six.

La conversation, lorsqu’elle est bien intégrée, peut à la fois améliorer l’expérience client, alléger certaines charges opérationnelles et soutenir la performance commerciale.

La donnée reste le socle

À mesure que la discussion avance, un consensus net se dessine : sans bonne donnée, l’IA ne tient pas ses promesses. Mieux encore, sans contexte, elle invente. Arthur Barbey rappelle qu’il ne suffit pas d’avoir de la data. Encore faut-il qu’elle soit contextualisée. Les données pertinentes pour un agent peuvent venir de multiples endroits : comportement client, tickets de service, historique produit, lifetime value, systèmes CRM, plateformes diverses. Dans beaucoup d’organisations, ces informations ne sont pas stockées au même endroit. Il faut donc les unifier, les rendre accessibles, activables, gouvernées. Aurélie Gonçalves insiste sur un autre point clé : la connaissance de la valeur de la donnée se situe d’abord au niveau des métiers. Selon elle, 95 % de cette connaissance est entre leurs mains. Il faut donc des référents capables d’identifier la « Golden data », c’est-à-dire les données de qualité qui ont réellement de la valeur et qui doivent servir de socle aux usages IA.

Les LLM font émerger autre chose : la créativité humaine.

Olivier Cohn donne à ce sujet un exemple très parlant. Pendant 40 ans, l’hôtellerie a appris au client à réserver une chambre selon un schéma extrêmement codifié : une destination, une date, un nombre de chambres, un nombre de personnes, éventuellement un chien, et l’âge des enfants. Les LLM font émerger autre chose : la créativité humaine. Désormais, un client peut demander une chambre avec une prise à gauche du lit pour brancher un respirateur. Ce type d’information n’était tout simplement pas disponible dans les systèmes. Les entreprises sont donc obligées d’aller chercher des données qu’elles ne jugeaient pas utiles hier, mais qui deviennent nécessaires pour répondre à des requêtes beaucoup plus riches.

Une transformation bien au-delà de la technologie

L’un des apports les plus intéressants de la table ronde tient au fait que l’IA est constamment ramenée à une question d’organisation. Marie Cappelaere insiste sur le fait que, chez Boulanger, les équipes ne freinent pas particulièrement. Au contraire, l’IA remet sur le devant de la scène des métiers comme ceux de data manager ou de data owner, longtemps restés dans l’ombre. Surtout, l’enseigne a fait le choix de confronter systématiquement ses agents à des experts du terrain, c’est-à-dire à des collaborateurs qui répondent déjà eux-mêmes aux clients. L’objectif est simple : vérifier que les réponses produites par les LLM sont réellement pertinentes, qu’elles sont conformes à ce qu’un expert humain aurait formulé, puis enrichir les systèmes en conséquence.

Cette logique d’itération revient aussi chez Carrefour. Arthur Feger explique que, grâce aux investissements engagés depuis 2017 sous l’impulsion d’Alexandre Bompard sur la structuration de la donnée et les partenariats cloud, l’accès à la donnée est aujourd’hui suffisamment mature pour permettre la sortie d’une première version d’agent en trois à quatre mois. Mais il prévient aussitôt : cette première version n’est qu’un début. Le vrai travail vient ensuite, avec l’évaluation de la performance, le fine tuning, l’amélioration continue.

C’est probablement ce qui résume le mieux l’état d’esprit général. L’IA agentique ouvre des possibilités très larges, mais elle impose aussi une discipline nouvelle. Comme le formule Marie Cappelaere en conclusion, faire de l’IA, « ce n’est pas juste avoir quelques experts IA dans un bureau ». C’est transformer totalement l’entreprise dans sa manière de raisonner, de penser, de s’organiser et de décider.

La cybersécurité n’est plus un sujet annexe, mais un risque business majeur

La dernière partie des échanges rappelle que cette transformation n’a rien d’inoffensive. Plus les entreprises ouvrent des usages, connectent des systèmes et enrichissent leurs agents, plus elles élargissent leur surface de risque. Jasmin Engombo Ipo, responsable global du plan de reprise d’activité IT et de la cyber-résilience chez L’Oréal, explique que, dans un groupe de plus de 90 000 collaborateurs, la donnée est aujourd’hui considérée comme un actif central, presque comme un utilisateur à part entière. Dans ce contexte, L’Oréal applique une logique de zero trust, avec notamment une authentification renforcée et un suivi beaucoup plus fin des accès. Le groupe a aussi développé L’Oréal GPT, un environnement interne cloisonné, sans accès extérieur, afin d’encadrer les usages. Les autres intervenants abondent dans le même sens. Chez Boulanger, les agents à destination des clients sont soumis au même protocole d’authentification que le site lui-même. Chez Castorama, Hello Casto n’exploite pas encore de données personnelles. Chez Best Western, Olivier Cohn affirme que la cybersécurité est devenue le premier risque pour le réseau, devant même des risques naguère jugés prioritaires comme l’incendie. Le groupe vient d’ailleurs d’imposer à l’ensemble de ses hôtels un socle managé de cybersécurité, jugé indispensable. Aurélie Gonçalves rappelle enfin qu’au-delà des systèmes, le risque est aussi humain. Grâce à l’IA, les fraudes gagnent en crédibilité, y compris sous forme de faux appels, de faux avatars, de faux dirigeants demandant un virement. La réponse passe donc autant par la technologie que par la sensibilisation et la mise en place de garde-fous organisationnels.

Au terme des Assises, une idée domine : dans le retail, l’IA rebat les cartes de la relation client, de la donnée, de la productivité, de la cybersécurité et de la chaîne de décision. Mais elle ne produira de valeur qu’à une condition : être pensée non comme une surcouche technologique, mais comme un projet global de transformation au cœur même du modèle d’entreprise.