IA & Retail : 5 projets au service de la performance
L’intelligence artificielle s’infiltre dans toutes les solutions. Voici une sélection repérée à Vivatech pour améliorer l’excellence opérationnelle.
Filorga automatise le contrôle des fiches produits de ses revendeurs
81 % des consommateurs ont déjà abandonné un achat dû à un manque d’informations produits. Or, pour une marque comme Filorga qui appuie sa distribution sur de nombreux revendeurs, s’assurer d’une bonne présentation digitale de sa marque et de son offre se révèle très complexe. Ce problème a été récemment résolu en déployant la solution Digital Shelf Analytics d’Equadis, connectée à son PIM.
Techniquement, un robot se charge d’aller vérifier la conformité des fiches, en analysant le texte et les images ou encore la disponibilité des produits. En cas d’anomalie, une alerte est envoyée à Filorga avec un plan d’actions à mener. Le service marketing de la marque peut alors solliciter son partenaire pour renvoyer les bons visuels, modifier des informations, comprendre une rupture ou corriger une promotion mal appliquée. « Nous souhaitons arriver à 100 % de compliance de nos campagnes de promotion d’ici la fin d’année, annonce Olivia Oliveri, directrice marketing et communication de Filorga. Nous voulons que nos fiches produits soient irréprochables et qu’elles expriment bien nos produits et reflètent notre image de marque luxe. »
Dior identifie en ligne ses « vrais » clients grâce à Kahoona
96 % des gens qui naviguent sur des sites e-commerce sont des anonymes et les taux de conversion en ligne oscille à peine autour de 2 à 3 %. Des solutions de retarging existent, à l’aide des cookies notamment, mais aucune distinction n’est faite entre les visiteurs. Kahoona a créé une solution pour identifier les anonymes qui sont de vrais futurs acheteurs. Sa collaboration avec la Maison Dior a d’ailleurs été distinguée avec le prix « Best Business Prize », une distinction récompensant la solution ayant le plus efficacement contribuée à la croissance d’une entreprise et à sa transformation opérationnelle. La technologie a été déployée sur le site dior.com.
La technologie de Kahoona va décortiquer le comportement de navigation. « Le « digital body language » apporte 15 % d’informations en plus, assure le fondateur Gal Rapoport. On est capable de détecter l’âge par exemple et de générer des segments de clients. Les équipes marketing pourront ainsi éliminer de leurs actions marketing les zombies et concentrer leurs efforts sur les internautes avec intention d’achat. Nous avons une bibliothèque de différents segments avec une pertinence de 90 à 95 %. »
CreAITech, le IA studio de L’Oréal créé avec Adobe, Omi et Google
L’Oréal a créé un outil pour générer de manière industrielle des visuels avec l’IA Générative, tout en respectant l’ADN de chaque marque. L’outil, nommé CreaAITech, a été lancé en février 2025. « L’outil s’enrichit en permanence, nous sommes en face d’itération et de déploiement au sein des différentes marques », précise Rabya Houdbine, directrice du programme GenAI de L’Oréal. Techniquement, le groupe s’appuie sur différentes solutions du marché - Google, Adobe et Omi - avec l’objectif que l’usage de la plateforme soit la plus simple possible pour les équipes.
Parmi les différentes possibilités, il est possible de créer à partir d’une image statique des vidéos avec les outils Google. Avec la start-up Omi, les équipes créent un « digital twin », un double digital, pour positionner le produit dans des ambiances multiples. « Il y a même les ombres qui se rajoutent, on n’est plus sur une image simplement plaquée », souligne Rabya Houdbine. Enfin, pour générer des images, la solution Adobe a été utilisée avec une aide au prompt, les équipes répondent à différentes questions. De plus, l’outil a été personnalisé et enrichi avec tous les ADN des marques. In fine, la génération d’une image de fleurs ne sera pas dans les tons si cette demande est faite pour Lancôme ou L’Oréal. Et la directrice GenAI de L’Oreal se réjouit de la prise en charge de cet outil avec plus de 1 000 utilisateurs et 70 000 images générées en moins de 6 mois.
Biotherm optimise ses vidéos sur les réseaux sociaux avec Aive
Les réseaux sociaux représentent un levier de vente clé pour la beauté. Pour optimiser sa présence, Biotherm s’appuie sur la start-up Aive pour s’assurer de la pertinence et donc de la performance de chaque vidéo diffusée sur les différentes plateformes de réseaux.
Grâce à l’IA générative, Aive va analyser une vidéo et indiquer si celle-ci correspond aux standards de Facebook, Instagram ou encore TikTok. Un « créative score » est généré et va lister tous les points positifs et négatifs. La plate-forme propose aussi des changements pour améliorer la performance des vidéos, avec une approche très simple dans son usage. Ce copilote de la vidéo s’adresse aussi bien à des novices que des experts. En quelques clics, les modifications peuvent être réalisées sur la plate-forme, avec des dizaines de critères. Il est possible par exemple de tailler la vidéo dans un certain format, de mettre plus de plans de coupe, ou encore de prévoir plus de plans packshot… L’outil peut également être personnalisé pour rester conforme aux attentes du marketing et de la communication et à l’ ADN de la marque.
Carrefour digitalise son hypermarché avec Vusion Group
« Le magasin représente plus de 90 % de nos ventes, il est essentiel d’accélérer sa digitalisation », a déclaré sur la scène de Vivatech Emmanuel Grenier, directeur e-commerce, data et transformation digitale du groupe Carrefour. D’où la signature d’un partenariat avec Vusion Group pour expérimenter une nouvelle génération de magasin connecté, dont l’objectif consiste à améliorer l’expérience pour les clients et les employés. L’hypermarché Carrefour de Villabé (91) sert de pilote où environ 70 000 étiquettes électroniques, 500 caméras et 7 000 rails EdgeSense ont été installés. L’IA et la data viennent apporter de l’intelligence au système et des cas métiers précis ont été cocréés entre Vusion et Carrefour.
Citons ainsi l’analyse permanente des rayons pour s’assurer la conformité des plans merchandising ou des prix, ou encore détecter automatiquement les ruptures. L’apport de l’IA permet de créer des règles très pointues et qui répondent aux attentes du retailer en matière d’excellence opérationnelle. Par exemple sur la gestion des ruptures, la plateforme enverra une alerte pour gérer en urgence le manque sur telle référence car elle génère beaucoup de valeur, tandis que pour un autre produit, l’action peut attendre la fin de journée. Côté client, les scénarios imaginés portent sur l’interaction avec les clients pendant leur parcours de courses ou encore la géolocalisation.
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