L’Intelligence Artificielle : un levier clé pour optimiser votre Retail Execution

Comme dans de nombreux secteurs, l’IA s’avère être un levier stratégique pour optimiser les activités de retail execution des industriels des PGC. Si 70 % des directeurs commerciaux prévoient d’investir dans l’intelligence artificielle générative en 2024, toutes les initiatives ne sont pas encore couronnées de succès. Selon le BCG (Boston Consulting Group), seulement 20% des entreprises ayant adopté l’IA réussissent à l’intégrer dans leur stack technologique. 

Pour vous accompagner dans cette transformation, Klee Commerce a organisé un webinar réunissant des experts des technologies d’IA dédiées au retail : ParallelDots, Data2Innov et Verteego. L’objectif de cette table ronde était d’identifier les opportunités qu’offre l’IA au travers de 3 cas d’usage, et d’échanger des retours d’expérience sur ses limites et les bonnes pratiques pour garantir une intégration réussie.  

Comment mettre en œuvre un projet d’IA ?

La réussite d’un projet d’IA repose sur une méthodologie structurée et des objectifs clairs. Ce type de démarche implique une réflexion approfondie sur les processus existants et les leviers d’amélioration à exploiter. L’enjeu majeur est de déterminer quelles décisions sous-optimales doivent être corrigées et comment les données peuvent être utilisées pour générer de la valeur. 

De nombreuses entreprises s’appuient encore sur des outils tels qu’Excel ou des ERP pour leurs prises de décisions, mais ces solutions atteignent rapidement leurs limites en termes de précision, de réactivité et de cohérence. C’est dans ce contexte qu’intervient Verteego. Grâce à l’analyse des données en temps réel, la plateforme IA d’intelligence décisionnelle propose des recommandations concrètes qui s’intègrent directement dans les outils existants de l’entreprise. 

L’approche pragmatique de Verteego consiste à identifier les points de friction business et à y apporter des solutions concrètes. Une fois les objectifs définis, il faut évaluer la qualité et la disponibilité des données nécessaires pour atteindre ces objectifs. « Pour optimiser les stocks, les ventes ou les promotions, nous nous interrogeons avec nos clients sur le processus de décision qui doit être amélioré : Quels sont les indicateurs de performance pertinents ? Quelles données permettent de les rationaliser et où se trouvent les gisements de valeur à exploiter ? », explique Martin Dubuc, Customer Success Lead chez Verteego. 

Les cas d’usage de l’IA appliquée à la Retail Execution 

• Optimisation des linéaires avec la reconnaissance d’images   

La solution de reconnaissance d’images développée par ParallelDots analyse précisément les linéaires et génère des insights en temps réel sur les KPI des magasins. Elle a été adoptée avec succès par un fabricant de boissons sans alcool souhaitant améliorer l’exécution en magasin et automatiser les relevés terrain. 

« L’objectif principal était d’identifier les références manquantes en rayon et de suivre la part de marché en temps réel, au moment où le commercial est encore en magasin, afin de mettre en œuvre les actions correctives les plus adaptées, sur le champ. » souligne Jennifer Hussey, EMEA Senior Sales Manager chez ParallelDots. 

Les solutions déployées ont permis d’établir des rapports précis en temps réel, éliminant ainsi la nécessité de remplir des relevés manuellement : 

• Fiabilité à 95% : des rapports sur les KPIs. 
• Insights en temps réel : l’accès en temps réel aux données sur les ruptures de stock et les prix, favorisant des actions rapides et ciblées. 
• Gains d’efficacité : les relevés en magasin sont devenus plus efficaces, réduisant le temps consacré à cette tâche et augmentant la productivité des équipes.

• Optimisation de la gestion des promotions chez Monoprix  

Face à des promotions mal calibrées entraînant des ruptures ou des surstocks, Monoprix a adopté l’IA de Verteego. L’objectif était d’ajuster avec précision les prévisions de ventes pour optimiser les promotions.     

En analysant les données de vente, les comportements clients, les tendances du marché, ainsi que des facteurs externes tels que les événements locaux ou nationaux et les conditions météorologiques, les algorithmes prédictifs ont permis de prévoir avec précision la demande pour les produits promotionnels. Parallèlement, des simulations ont été générées pour aider les équipes à privilégier le scénario le plus pertinent en fonction des objectifs définis. 

Les résultats sont significatifs : une augmentation de 5 % du chiffre d’affaires promotionnel et une réduction de 15 % des ruptures de stock. Cette solution a également amélioré la productivité et l’agilité des équipes, leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. 

• Personnalisation des recommandations en magasin  

Grâce à l’analyse en temps réel des données collectées par des caméras anonymes, Data2Innov accompagne des industriels des PGC à personnaliser l’expérience client en point de vente. La solution mise en place identifie les besoins des clients dès leur entrée en magasin. En s’appuyant sur des données telles que l’âge, le genre ou le rayon visité, elle est capable d’ajuster les recommandations au plus fin. « Les modèles d’IA ne doivent pas être évalués à partir d’un seul KPI, mais sur une combinaison d’indicateurs. Le chiffre d’affaires n’est qu’un aspect parmi d’autres. Il est tout aussi essentiel de considérer le coût du panier moyen et d’explorer comment renforcer la fidélité client pour inciter les consommateurs à revenir. Intégrer ces différents éléments est nécessaire pour concevoir un modèle de digitalisation et de vente performant. » affirme Abdelhalim Rafrafi, CEO de DATA2INNOV. 

Cette personnalisation va encore plus loin avec une application magasin, qui utilise l’historique d’achat pour anticiper les besoins des clients. « Nous pouvons même suivre le client jusqu’à la caisse pour nous assurer qu’il finalise son achat. Ce niveau de précision, qui s’appuie sur une utilisation intelligente des données, garantit une expérience client optimale tout en maximisant l’efficacité opérationnelle du point de vente. »   

L’IA : un outil puissant mais exigeant  

L’intelligence artificielle, bien qu’elle représente un levier stratégique pour optimiser les opérations, n’est pas une solution miracle. Son déploiement nécessite une collaboration étroite entre les équipes métiers et informatiques pour en maximiser le potentiel. 

Pour fonctionner, l’IA repose sur des algorithmes nécessitant une grande quantité de données de qualité et un temps conséquent pour leur entraînement. Cependant, ces données ne sont pas toujours facilement disponibles, ce qui peut freiner les initiatives. Par ailleurs, il est indispensable de former les équipes à interpréter et utiliser efficacement les insights générés. 

Il existe également des limites techniques à considérer. Bien que la reconnaissance d’images soit un atout majeur pour l’analyse des linéaires, elle ne permet pas de gérer la profondeur des rayons. Cela empêche de réaliser un inventaire complet. De plus, certains produits, comme les stylos ou les articles de quincaillerie en vrac, sans packaging standardisé, sont difficiles à identifier avec cette technologie.  

L’IA peut contribuer à améliorer les performances, mais elle doit être correctement alignée sur les objectifs de l’entreprise. Si elle est mal configurée ou si les données sont mal exploitées, elle peut entraîner des résultats contre-productifs. 

Bonnes pratiques pour un déploiement réussi de l’IA en 2025 

• Identifier les enjeux et choisir les bons partenaires

L’efficacité d’un projet d’IA commence par une compréhension claire et précise des défis à résoudre. Il faut se concentrer sur les priorités qui vont apporter les bénéfices les plus significatifs. Choisir un partenaire capable d’anticiper les problèmes et d’assurer que les solutions mises en œuvre répondent aux besoins, est critique pour la réussite du projet. Une étude de faisabilité est vivement recommandée pour identifier les difficultés potentielles en amont. 

L’implication des bonnes ressources internes a également son importance. Des équipes techniques et métiers doivent être mobilisées pour garantir une intégration fluide et gérer les aspects budgétaires. « Préparez vos équipes et impliquez tous les départements concernés dès le départ, que ce soit le marketing, la force de vente ou les responsables opérationnels » souligne Jennifer. 

• Commencer petit, avec des priorités bien définies

Un déploiement réussi de l’IA commence souvent par des projets ciblés à petite échelle. Identifier une priorité claire et bâtir un premier succès à partir d’une expérimentation sur un périmètre limité peut poser les bases d’une adoption plus large. Les entreprises doivent tirer parti des données déjà disponibles, même limitées, et s’efforcer de les centraliser progressivement pour en améliorer la connectivité et la qualité. 

L’adoption de l’IA nécessite également des talents qualifiés dans le domaine de la data. Il faut recruter des profils capables de comprendre les enjeux des données, au-delà des simples images ou textes. « La transformation digitale et l’intégration de l’IA ne se réalisent pas en six mois. Il convient de procéder étape par étape pour réussir durablement » souligne Abdelhalim. 

• Aligner besoins métier, faisabilité technique et qualité des données

L’IA n’est pas une fin en soi, mais un moyen de résoudre des problèmes complexes ou de compléter des approches traditionnelles. Pour cela, il faut aligner les attentes des métiers avec la faisabilité technique et s’assurer que les données disponibles sont de qualité. La collaboration entre les équipes IT et métiers est indispensable pour valider les cas d’usage, évaluer leur potentiel et garantir leur pertinence opérationnelle. 

« La clé, est de tester rapidement, de démontrer la valeur ajoutée de l’IA et de communiquer les bénéfices pour encourager l’adoption » explique Martin. Les données doivent être non seulement exploitables mais également contextualisées pour maximiser leur pertinence. « L’IA ne résoudra pas tous vos problèmes, mais elle peut être un outil puissant si elle repose sur des données solides et une vision claire de vos objectifs. » 

Les retours d’expérience et les cas d’usage analysés dans ce webinar montrent que l’IA, bien que son usage soit encore imparfait, apporte des réponses solides aux besoins d’optimisation de la performance des équipes commerciales sur le terrain. 

Avec les bonnes pratiques et un accompagnement adéquat, l’IA s’annonce comme un levier stratégique pour optimiser la prise de décision et automatiser certaines tâches comme le relevé de linéaire. Chez Klee Commerce, nous n’avons pas attendu l’ère de ChatGPT pour nous intéresser à l’IA. Nous accompagnons nos clients industriels depuis plusieurs années à tester et intégrer les meilleures solutions d’IA pour répondre à leurs besoins de simplification des tâches de retail execution et de gain de temps. Klee Sales, notre solution de CRM Force de vente PGC se connecte avec des technologies éprouvées. 

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