L'IA agentique peut faire gagner jusqu'à 40% de temps aux équipes de vente au détail
Pourquoi cette promotion n’a-t-elle pas donné les résultats escomptés? Pourquoi certains produits sont-ils soudainement en rupture de stock? Et pourquoi une catégorie performe-t-elle nettement mieux dans une région que dans une autre? Aujourd’hui, pour de nombreux acheteurs et category managers, ce type d’analyse implique encore de naviguer entre une multitude de tableaux de bord, de fichiers Excel et de données issues de différents systèmes. C’est précisément là que McKinsey voit un potentiel majeur pour l’intelligence artificielle dans le commerce de détail. Non pas parce qu’elle génère davantage d’informations, mais parce qu’elle permet de transformer les données existantes en recommandations concrètes et exploitables, beaucoup plus rapidement.
Le commerce de détail très adapté
Selon McKinsey, le commerce de détail est l'un des secteurs les mieux placés pour tirer parti de l'IA agentique. Le secteur fonctionne sur la base de big data, exige constamment des décisions sur les prix, les promotions et l'assortiment, et contient de nombreux flux de travail répétitifs. Les gains potentiels sont énormes: les commerçants de détail pourraient récupérer jusqu'à 40% de leur temps en laissant les tâches manuelles et répétitives à l'IA et en utilisant ce temps pour un travail plus stratégique.
Plus rapide, plus flexible, plus ciblé
Cette différence peut être très tangible. Les acheteurs et les responsables de catégories doivent souvent consulter un tableau de bord après l'autre le lundi matin pour savoir ce qui n'a pas fonctionné ou ce qui a bien fonctionné la semaine dernière. L'IA agentique peut prendre en charge ce travail: repérer les anomalies, rassembler les causes et formuler immédiatement des propositions. Pensez à un concurrent qui a modifié sa tarification, à un contrat de fournisseur peu performant ou à un marché dont les résultats chutent soudainement. Alors que les équipes commerciales perdent aujourd'hui beaucoup de temps à chercher les problèmes, elles peuvent se concentrer plus rapidement sur les mesures à prendre.
C'est précisément là que réside la valeur ajoutée pratique pour les détaillants. Un responsable de catégorie n'aura plus à parcourir lui-même cinq systèmes pour comprendre pourquoi une catégorie est en perte de vitesse. L'IA agentique rassemble les signaux pertinents et classe les problèmes les plus importants par ordre d'urgence. McKinsey compare cela à une équipe de category managers juniors forts qui préparent constamment des analyses et fournissent des recommandations. Les processus commerciaux sont ainsi non seulement plus rapides, mais aussi plus flexibles, plus ciblés et mieux adaptés aux besoins réels du détaillant.
Ne commencez pas par un vaste exercice d'IA, mais par un problème commercial concret
Pas de 'plug-and-play'
Selon McKinsey, les applications ne se trouvent pas dans des expériences exotiques, mais simplement dans des processus commerciaux classiques que les détaillants connaissent depuis des années: tarification, optimisation des promotions, choix de l'assortiment et négociations avec les fournisseurs. La différence est que l'IA peut soutenir ces processus beaucoup plus rapidement et de manière plus cohérente. En outre, elle permet de réaliser des tâches qui étaient auparavant laissées en suspens parce que le rendement semblait trop faible par rapport à l'investissement en temps. Lorsque le coût de l'analyse diminue, il devient soudain intéressant d'inclure de petites optimisations.
McKinsey met toutefois en garde contre toute simplification excessive. L’IA agentique n’est ni une solution clé en main, ni un simple projet informatique. Selon le cabinet de conseil, les détaillants souhaitant créer de la valeur ne doivent pas partir de l’outil, mais du problème métier le plus prioritaire. Pour certains, il peut s’agir de la gestion de la performance ; pour d’autres, de l’approvisionnement. Ce n’est qu’en repensant ces cas d’usage de bout en bout - en intégrant les processus, les rôles, les compétences et les mécanismes de décision - que l’impact réel de l’IA peut se faire sentir.
Redéfinir les rôles
Les détaillants doivent apprendre à utiliser l'IA, à instaurer la confiance et à fournir un retour d'information sur les recommandations. McKinsey souligne que l'adaptation humaine reste cruciale: l'IA s'améliore à mesure que les personnes la guident, la corrigent et la forment. Rien n'est parfait dès le départ. Les détaillants ont donc tout intérêt à rechercher des déclencheurs internes: des personnes au sein de l'organisation qui aiment expérimenter, peuvent entraîner leurs collègues et faire le lien entre l'entreprise et la technologie.
Le message clé est clair: l'IA agentique ne remplacera pas les acheteurs et les gestionnaires de catégories, mais elle redéfinira leurs rôles. Passer moins de temps à traquer les problèmes et plus de temps à faire des choix qui font avancer l'entreprise: c'est là que réside la véritable avancée, selon McKinsey.
Élément de cadre: démarrer avec l'IA agentique
Ne commencez pas par un vaste exercice d'IA, mais par un problème commercial concret.
Choisissez un processus où l'on perd beaucoup de temps, comme la gestion des performances, la tarification ou la consultation des fournisseurs.
Veillez à ce que les employés apprennent à travailler eux-mêmes avec l'IA au lieu de tout confier aux services informatiques ou de données.
N'utilisez pas l'IA pour créer encore plus de tableaux de bord, mais pour voir plus rapidement où une action est nécessaire.
Fournir des conseils, une formation et un retour d'information suffisants: l'IA agentique progresse et s'améliore à mesure que les personnes la guident activement.
