La distribution connait une lente, profonde et silencieuse mutation. Le paysage se modifie, les enseignes ferment (CASINO, CORA, JENNIFER, NAF NAF, KAPORAL, BURTON OF LONDON …), entrainant de multiples plans sociaux.
Certains acteurs s’adaptent, trouvent de nouveaux canaux de distribution (drive, marketplace, nouveaux pays, 2nde main), investissent sur de nouveaux formats (rachat par INTERMARCHÉ des supermarchés AUCHAN) ou par la création d’alliances dans les centrales d’achats : AURA (INTERMARCHÉ, AUCHAN et anciennement CASINO) et CONCORDIS (CARREFOUR et COOPÉRATIVE U).
Afin de répondre à ces changements profonds, les enseignes doivent être capables de devenir plus agiles et de mieux gérer le flux de l’information à leur disposition. Des solutions concrètes existent pour soutenir cette évolution vers un pilotage optimal de la data, que ce soit au niveau de la gestion de leur supply chain ou des relations avec leurs clients par exemple. L’IA est un vecteur prépondérant dans cette évolution.
L’intelligence artificielle n’est plus une promesse lointaine pour le secteur du retail : elle est déjà en train de le transformer radicalement. Après l’explosion du big data et l’émergence des algorithmes de deep learning dans les années 2010, nous entrons dans l’ère des agents IA, ces systèmes intelligents capables d’interagir de manière autonome avec leur environnement pour atteindre des objectifs complexes.
Une bascule structurelle : de la vente à la décision augmentée
Le Retail entre dans une nouvelle ère où la performance se joue autant sur l’excellence opérationnelle que sur la capacité à anticiper et orchestrer des transformations rapides (nouveaux parcours clients, efficacité opérationnelle, nouveaux business models).
L’IA devient un levier majeur de personnalisation et d’optimisation (réseaux sociaux, prévision de la demande, supply chain), avec une montée en puissance d’“agents” capables d’assister voire d’interagir dans la relation client et les processus internes.
Anticiper les sujets transformants pour l’Enseigne
Pour nourrir son écosystème d’innovation, l’enseigne doit transformer l’analyse en temps réel de la data en capacité stratégique. Par exemple, pour la logistique : identifier au plus tôt les ruptures, qualifier leurs impacts, et créer un avantage concurrentiel en trouvant un nouveau fournisseur ou un nouveau mode de transport.
Des agents IA pour « Détecter, Décrypter, Prioriser »
Une veille utile ne se limite pas à “observer” : elle détecte, décrypte et hiérarchise les tendances structurantes (usages, technologies, business models). L’objectif est de fournir des “angles” exploitables par les différents métiers : où se situe la création de valeur, quelles conditions de succès, quelles dépendances (data, SI, partenaires), quelles menaces (désintermédiation, érosion de marque, montée des coûts) et de les développer.
Gagner en pertinence et en ciblage
Le saut de productivité se fera par l’automatisation : collecte multi-sources, synthèses thématiques, détection de signaux faibles, cartographie des acteurs, alertes orientées “décision”. L’enjeu n’est pas de produire plus mais d’augmenter la pertinence des informations communiquées à chaque population interne (COMEX, directions métiers, opérations). En parallèle, la diffusion doit être conçue comme un produit interne : formats courts, récurrence, “what it means for us”, et accès en libre-service.
Créer un langage commun de la transformation
La transformation n’est profitable pour l’enseigne que si l’ensemble de l’organisation se l’approprie et comprend le “pourquoi” et le “comment”. Il faut donc contribuer au partage et à l’acculturation de toutes les équipes : sessions thématiques, cas concrets, retours d’expérimentation, et montée en compétence sur les notions clés (IA, data, nouveaux parcours, risques).
Cette transformation profonde passe par une remise en question des organisations & des process :
- Quels changements de comportements clients (attentes d’immédiateté, parcours fluides, confiance, expérience)
- Quels effets sur l’offre (assortiment, services, personnalisation)
- Quelles conséquences opérationnelles (stocks, pricing, service, productivité)
- Quelles implications data/risques (gouvernance, sécurité, conformité).
Chez MAESTRIUM, nous soutenons nos clients dans leurs projets de transformation, du diagnostic au déploiement opérationnel du plan d’actions.
Notre valeur ajoutée se concrétise par :
- Notre accompagnement dans les diagnostics stratégiques: enjeux, intérêt client, modèle opérationnel, modèle économique ;
- Notre soutien lors de l’évaluation des « Risques & Opportunités » : adoption, image, conformité, sécurité, dépendances technologiques ;
- L’étude d’impact pour l’Enseigne : Changement de business model, ROI, faisabilité, vitesse de déploiement ;
- Le déploiement opérationnel en centrale ou sur le terrain avec vos équipes.
Par Olivier HAYOUN, Directeur Associé MAESTRIUM