SMCP, Galeries Lafayette, Google : l’IA accélère la réinvention du commerce

Après plus de deux ans d’attente, Google s’apprête à déployer cet été en France AI Overviews et AI Mode, deux fonctionnalités déjà disponibles dans plus de 120 pays et territoires, comme l’a révélé le journal Ouest-France. AI Overviews affichera au-dessus des résultats classiques une réponse synthétique générée par l’IA Gemini, enrichie de liens vers les sources, tandis qu’AI Mode transformera le moteur de recherche en une interface conversationnelle permettant d’affiner progressivement une requête. Une évolution qui pourrait profondément modifier les parcours de recherche et d’achat en ligne. Si Google et autres consorts en sont aujourd’hui les principaux catalyseurs, les enseignes ont déjà commencé à transformer leurs organisations, leurs métiers et leurs parcours clients sous l’effet de l’intelligence artificielle. Tout l’intérêt de la table ronde « Réinventer le commerce avec l’IA », organisée le 2 juillet par l’Alliance du Commerce, qui réunissait François Loviton, Managing Director Marketing Solutions & Partners de Google France, Marie-Caroline Bénézet, directrice des opérations et de la transformation du groupe SMCP, et Régis Pennel, directeur e-commerce des Galeries Lafayette. L’enseigne a accueilli 35 millions de visiteurs en 2024 et réalisé 2 milliards d’euros de ventes, utilisent déjà l’IA dans plusieurs briques de leur activité e-commerce. De son côté, SMCP, propriétaire des marques Sandro, Maje, Claudie Pierlot et Fursac, réalise près de 20 % de son chiffre d’affaires via le e-commerce et est présent dans de nombreux pays

Une conviction s’est imposée au fil des échanges : l’IA devient progressivement une nouvelle infrastructure du commerce, capable de transformer aussi bien la découverte des produits que la personnalisation, la création de contenu, la gestion des stocks ou encore l’organisation des entreprises.

L’arrivée d’AI Overviews accélère une mutation déjà engagée

L’annonce du lancement prochain d’AI Overviews et d’AI Mode en France a naturellement occupé une place importante dans les échanges. Pour François Loviton, cette arrivée marque davantage un changement de paradigme qu’une simple évolution fonctionnelle. « On ne parle pas simplement de fonctionnalités que l’on ajoute au moteur de recherche. On est dans une bascule vers ce que l’on appelle AI Search », résume-t-il. La France faisait jusqu’à présent figure d’exception. Selon Google, les discussions autour de la réglementation et des droits voisins ont retardé le lancement de ces fonctionnalités dans l’Hexagone. Ce décalage offre toutefois un avantage selon lui : celui de bénéficier du retour d’expérience des marchés où AI Overviews est déjà largement déployé.

Les premiers enseignements montrent une évolution rapide des usages. Google indique qu’AI Overviews compte désormais 2,5 milliards d’utilisateurs mensuels dans le monde, tandis qu’AI Mode, plus récent, en revendique déjà un milliard. Une adoption bien plus rapide que celle du moteur de recherche historique, auquel il avait fallu douze ans pour atteindre ce seuil. Mais au-delà des volumes d’utilisation, ce sont surtout les comportements qui évoluent. Les requêtes formulées dans AI Mode sont aujourd’hui trois fois plus longues que les recherches traditionnelles. Les utilisateurs, désormais habitués aux grands modèles de langage, décrivent davantage leur contexte, leurs contraintes ou leurs attentes, plutôt que d’empiler quelques mots-clés. L’autre évolution majeure concerne la multimodalité. Une recherche sur six associe déjà du texte à une image, une vidéo ou un document PDF. Pour préparer un achat immobilier, un utilisateur peut par exemple joindre directement son dossier de financement ; pour rechercher un vêtement, il peut partir d’une photo plutôt que d’une simple description. Enfin, Google observe que 71 % des utilisateurs d’AI Search utilisent désormais le moteur comme un outil de découverte et d’inspiration, et non plus uniquement pour répondre à une intention d’achat déjà formulée.

Pour les retailers, cette évolution modifie profondément le haut du tunnel de conversion. Hier, un internaute recherchait « robe noire femme ». Demain, il pourra demander : « Je suis invitée à un mariage en septembre dans le sud de la France, je cherche une tenue élégante mais que je pourrai remettre ensuite au bureau. » Ce changement oblige les enseignes à produire un contenu beaucoup plus riche, plus contextualisé et plus utile que la simple description d’un produit.

La bataille ne se jouera plus uniquement sur le SEO, mais sur la qualité de la donnée

Pour autant, François Loviton réfute l’idée d’une rupture totale entre référencement traditionnel et visibilité dans les interfaces d’IA. Depuis plusieurs mois, l’écosystème du digital oppose volontiers SEO et GEO (Generative Engine Optimization), laissant penser qu’il faudrait désormais optimiser ses contenus spécifiquement pour les grands modèles de langage. Selon Google, cette lecture est trop simpliste. « Il ne faut surtout pas essayer d’imaginer ce qui va plaire à l’IA, insiste François Loviton. Ce que vous faisiez bien pour le SEO reste valable. Il faut surtout continuer à créer un contenu authentique, unique et multimodal. » Autrement dit, l’objectif ne consiste pas à écrire pour une intelligence artificielle, mais à produire le meilleur contenu possible pour les consommateurs. Des vidéos, des guides d’achat, des fiches produits détaillées, des contenus éditoriaux, des informations locales, des communiqués d’ouverture de magasin ou encore des réponses aux questions fréquentes : tout ce qui enrichit la compréhension d’une enseigne devient susceptible d’alimenter les réponses générées par les IA. Le véritable changement réside ailleurs. « Votre nouvelle vitrine, c’est votre data », résume François Loviton. Soit veiller à la qualité des données : descriptions produits, attributs, visuels, disponibilité, informations magasins, horaires, avis, vidéos ou encore contenus éditoriaux.

Cette qualité de la donnée devient d’autant plus stratégique que les moteurs conversationnels ne se limitent plus à répondre à une requête. Ils recomposent une réponse à partir de dizaines de sources différentes, faisant parfois émerger des marques ou des commerçants qui étaient jusqu’ici moins visibles. Cette évolution ouvre potentiellement le jeu concurrentiel, mais elle accroît également les exigences en matière de qualité des contenus publiés.

Les Galeries Lafayette misent sur l’IA pour industrialiser la personnalisation et la qualité des contenus

Si les nouvelles interfaces de recherche interrogent les stratégies d’acquisition, les Galeries Lafayette sont déjà engagées dans une autre bataille : celle de l’industrialisation de leur e-commerce. Pour Régis Pennel, directeur e-commerce de l’enseigne, l’intelligence artificielle irrigue désormais une grande partie des opérations quotidiennes, bien au-delà de la relation client. « Il y a plusieurs sujets. Il y a comment l’IA transforme l’ensemble des processus en interne et comment elle intervient sur le parcours client », précise-t-il.

L’un des premiers terrains d’application concerne la qualité des fiches produits. Avec plus de 500 000 références commercialisées en ligne, le contrôle manuel devient impossible. Les modèles d’IA vérifient désormais automatiquement si les visuels respectent la charte graphique, si un produit est photographié sous les bons angles, ou encore si une référence a été classée dans la mauvaise catégorie. « On sait dire si une photo est une photo de face, de dos ou de côté. On sait détecter si un produit est mal catégorisé, ou si les mauvaises couleurs sont associées à une référence », détaille Régis Pennel. L’IA intervient également dans la génération de descriptions, l’enrichissement des informations produits et les traductions. Des leviers qui répondent à un double enjeu : améliorer l’expérience des clients tout en renforçant la visibilité des produits dans les nouveaux moteurs conversationnels. Pour François Loviton, les fiches produits ne peuvent plus se limiter à un visuel et à un prix. Elles doivent répondre aux multiples questions que pourrait se poser un consommateur… ou une intelligence artificielle.

La personnalisation devient un levier de croissance… mais son coût reste un défi.

Autre chantier majeur : l’hyperpersonnalisation. Les Galeries Lafayette exploitent déjà les technologies Vertex AI de Google afin d’adapter les recommandations proposées à chaque client connecté. L’objectif est simple : qu’un client fidèle ne voie plus le même site qu’un visiteur occasionnel. Les premiers résultats sont significatifs. « Cela nous a permis d’augmenter le chiffre d’affaires de 7 % », indique Régis Pennel. Pour autant, le retour sur investissement ne se résume pas à cette progression des ventes. Le directeur e-commerce rappelle que les traitements individualisés reposent sur une consommation importante de tokens, dont le coût demeure élevé. « Cette personnalisation one-to-one nous coûte tellement cher que nous revenons régulièrement vers les équipes Google pour leur dire qu’il faut absolument faire baisser le coût des traitements », pointe-t-il.

Les gains de performance doivent désormais être arbitrés face au coût des modèles utilisés. L’équation économique reste donc en construction.

Le commerce agentique, un nouveau canal plus qu’un substitut aux sites marchands

Le développement des agents conversationnels capables de rechercher, comparer, voire acheter directement des produits fait naître une autre interrogation : les consommateurs passeront-ils encore par les sites des enseignes ? Sur ce point, Google et les Galeries Lafayette convergent… tout en apportant des nuances. Pour François Loviton, AI Overviews ou AI Mode n’ont pas vocation à remplacer les sites marchands. Au contraire, ils doivent permettre de qualifier davantage les intentions d’achat avant de rediriger les internautes vers les commerçants. « Il faut moins raisonner en clic qu’en conversion », résume-t-il. Les premiers retours internationaux montrent que les utilisateurs qui poursuivent leur parcours vers les sites sont davantage engagés et convertissent mieux.

L’enseigne Galeries Lafayette travaille sur son propre agent conversationnel, qui sera déployé avant la fin de l’année.

Régis Pennel partage en partie cette analyse, tout en rappelant que tous les achats ne répondent pas aux mêmes logiques. Pour des produits du quotidien, l’achat via un agent conversationnel pourrait rapidement s’imposer. En revanche, la mode ou le luxe restent fortement liés à la découverte, au conseil et à la confiance accordée à une enseigne. « Aujourd’hui, si vous demandez à un LLM de vous proposer des vêtements, il va vous présenter des produits très différents, à des niveaux de prix très variés. Nous pensons que ce rôle de personal shopping doit continuer à être porté par les Galeries Lafayette », explique-t-il. L’enseigne travaille ainsi sur son propre agent conversationnel, qui sera déployé avant la fin de l’année sur une technologie Google. L’ambition n’est pas de déléguer la relation client à une IA généraliste, mais de prolonger dans l’univers digital l’expertise des acheteurs et des conseillers de vente, en s’appuyant sur la sélection de produits propre aux Galeries Lafayette. Il rappelle que AI Overviews ne se déclenche aujourd’hui que sur environ 21 % des requêtes, essentiellement informationnelles. Les Galeries Lafayette ont par ailleurs vu le chiffre d’affaires généré via les LLM doubler au premier semestre 2026. Ce canal ne représente toutefois encore que 0,3 point du chiffre d’affaires total, preuve que le commerce conversationnel reste émergent malgré une croissance très rapide.

Chez SMCP, l’IA devient un projet de transformation d’entreprise

Si les Galeries Lafayette concentrent une partie de leurs efforts sur l’expérience en ligne, le groupe SMCP adopte une approche plus transversale. Pour Marie-Caroline Bénézet, directrice des opérations et de la transformation, l’intelligence artificielle constitue un projet d’entreprise appelé à modifier les modes de travail, les processus métiers et, à terme, la manière de piloter le groupe. « On pense évidemment au parcours de nos clients, mais on pense aussi avant tout à la manière dont on travaille et à ce que cela va avoir comme impact pour nos 6 000 collaborateurs, dans la façon dont on produit, distribue et sert nos clients », explique-t-elle. Cette réflexion a donné naissance à SMCP+, un programme structurant présenté quelques jours avant la table ronde. Le groupe, qui rassemble Sandro, Maje, Claudie Pierlot et Fursac, l’a construit autour de trois axes : le collaborateur augmenté, la transformation des processus et l’aide à la décision grâce à l’exploitation de la donnée.

L’objectif n’est pas d’ajouter des outils d’intelligence artificielle aux métiers existants, mais de revoir progressivement la manière dont les équipes travaillent. Pour lancer cette transformation, SMCP a commencé par équiper plusieurs directions avec les principales solutions du marché, parmi lesquelles ChatGPT, Anthropic ou encore Microsoft Copilot. Les premiers retours concernent notamment les équipes juridiques, financières ou encore les fonctions support, où les gains de temps sont déjà perceptibles sur l’analyse documentaire, le traitement des données ou la préparation de présentations. Pour Marie-Caroline Bénézet, la technologie n’est finalement pas le principal sujet. « Ce dont on s’aperçoit, c’est que la question de la technologie n’est pas la plus complexe. Le plus difficile, c’est l’accompagnement humain. » Former les collaborateurs, identifier les usages réellement créateurs de valeur, accompagner les changements de pratiques constituent les véritables défis. Ce n’est d’ailleurs pas un hasard si le programme SMCP+ a été annoncé conjointement par la direction de la transformation et la direction des ressources humaines. « Il faut trouver, métier par métier, les bonnes manières d’utiliser l’IA pour gagner du temps et faire évoluer les pratiques », résume-t-elle.

La création produit aussi entre dans l’ère de l’IA

Chez SMCP, les studios de création utilisent déjà l’intelligence artificielle comme un outil d’exploration. « L’objectif n’est pas de remplacer les stylistes, insiste Marie-Caroline Bénézet, mais d’accélérer certaines phases du processus créatif. » Les équipes génèrent ainsi différentes variations d’un même modèle : couleurs, matières, longueurs ou finitions afin d’identifier plus rapidement les pistes les plus pertinentes avant la réalisation des prototypes physiques. L’IA est également utilisée pour produire des dessins techniques destinés aux ateliers de fabrication, facilitant les échanges avec les usines et réduisant certaines tâches de mise au propre. « Aujourd’hui, les retours sont assez positifs. Les équipes sont encore en train de structurer leurs nouveaux processus avec ces outils », indique-t-elle. Cette logique se retrouve aussi dans les contenus marketing. Face à la multiplication des formats demandés par les réseaux sociaux, les marques du groupe produisent davantage de vidéos, d’images et de contenus courts. « Ce n’est pas seulement une question de rapidité. C’est aussi une question de quantité et de nature des contenus attendus », souligne Marie-Caroline Bénézet.

L’un des cas d’usage les plus aboutis présentés par SMCP concerne pourtant un domaine beaucoup moins visible : l’allocation des stocks. Chaque jour, les algorithmes analysent les ventes réalisées dans l’ensemble des boutiques du groupe jusqu’au niveau modèle-couleur-taille, afin de déterminer les réassorts les plus pertinents. L’objectif est d’envoyer chaque pièce disponible vers le point de vente où sa probabilité de vente est la plus élevée. Pour une entreprise de mode, où les stocks diminuent progressivement au fil de la saison, cette capacité à arbitrer les derniers réassorts devient un levier économique majeur. « Quand on se retrouve avec peu de stock en fin de collection, savoir dans quelle boutique envoyer une pièce pour qu’elle ait le plus de chances d’être vendue, c’est un gain direct en EBIT pour l’entreprise », explique Marie-Caroline Bénézet.

L’impact de l’IA sur l’emploi a également nourri les échanges. Aux Galeries Lafayette, Régis Pennel constate déjà une évolution des métiers liés à la production des contenus visuels. L’enseigne de grands magasins ambitionne qu’une grande majorité de ses visuels produits soient générés par IA à l’horizon 2030. Photographes, assistants ou stylistes voient progressivement apparaître de nouveaux rôles : prompt engineers, stylistes IA, spécialistes du contrôle qualité des images générées ou encore directeurs artistiques chargés de valider les rendus. « On retrouve finalement le même niveau de contrôle qu’auparavant, mais avec des métiers qui évoluent », observe-t-il. Même constat chez SMCP. Si certaines tâches répétitives devraient progressivement être automatisées, la capacité d’analyse, de création ou de décision reste au cœur de la valeur apportée par les collaborateurs. Cette transformation est d’ailleurs appelée à se poursuivre. Mais comme le rappelle Marie-Caroline Bénézet en conclusion de la table ronde : « Tout ça va changer tous les six ou huit mois. Ce qu’on aura compris aujourd’hui sera peut-être faux dans trois mois. »