L'IMPACT DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE RETAIL

Comment l'intelligence artificielle peut-elle dynamiser le commerce physique et enrichir l'expérience d'achat en ligne ? En plus d'un scoring exclusif de Xerfi évaluant la maturité des distributeurs en matière d'IA, notre étude identifie les cas d'usage les plus pertinents pour accroître le panier moyen, diminuer les pertes des magasins et améliorer les performances des sites e-commerce.

L'étude décrypte en particulier les stratégies et modalités de déploiement de l'IA des retailers. En magasin, cette technologie s'impose comme un levier pour fidéliser et augmenter les marges. Des assistants intelligents permettent par exemple aux vendeurs de répondre plus efficacement aux sollicitations des clients en s'appuyant sur des données contextuelles précises. En parallèle, certaines applications ajustent les prix en temps réel pour s'adapter à la demande et réduire le gaspillage des grandes surfaces alimentaires. Dans le commerce en ligne, l'IA joue un rôle décisif pour attirer, retenir et convertir les internautes. Des chatbots avancés sont capables de générer des recommandations de produits personnalisées, à partir des données des marques et les historiques d'achat. Mais qu'il s'agisse de commerce physique ou digital, les retailers devront opter pour des solutions d'IA qui offrent un retour sur investissement rapide au regard des contraintes financières actuelles qui limitent les budgets d'investissement. Dès lors, quels sont les cas d'usage d'IA les plus performants pour maximiser la rentabilité ? Et quels sont les distributeurs les plus avancés en matière d'IA ?

1. LE RÉSUMÉ EXÉCUTIF ET LES PRÉCONISATIONS STRATÉGIQUES

En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :

Les 10 préconisations stratégiques des experts de Xerfi à destination des décideurs du secteur du retail

Les insights détaillés pour comprendre comment les retailers peuvent optimiser l'usage de l'intelligence artificielle (IA) afin de renforcer les atouts de la distribution physique, et d'améliorer le taux de conversion et le panier moyen dans l'e-commerce

2. LES LEVIERS D'ADOPTION DE L'IA PAR LES DISTRIBUTEURS

L'adoption de l'IA dans le retail en 2024

• Les fondamentaux : machine learning et deep learning, IA prédictive et IA générative, modèles de langage et IA artistiques

• L'intérêt de l'IA pour les retailers : optimisation des coûts, augmentation du chiffre d'affaires et amélioration de l'expérience client

• Le degré de maturité technologique et commerciale des applications de l'IA dans la distribution

Les stratégies et les modalités de déploiement de l'IA chez les retailers en France

• Le scoring Xerfi des retailers en matière d'IA : taille et ancienneté du pôle IA en interne, nombre d'expérimentations et d'applications déployées, diversité des cas d'usage, maturité des technologies

• Le mode de déploiement des solutions d'IA : open innovation, contrat de fourniture de solutions technologiques, co-développement, pôle dédié à l'IA et la data

• Les forces, faiblesses et options stratégiques par typologie de retailers : réseaux intégrés et marques-enseignes, groupements d'indépendants et franchises, e-commerçants

• Des études de cas pour analyser les pratiques concrètes des retailers en matière d'IA : Amazon, Carrefour, Cdiscount, LMVH

• Un décryptage des stratégies IA des retailers : création de hub dédiés aux solutions d'IA, développement d'un écosystème de start-up, la conclusion de partenariats technologiques d'ampleur avec des fournisseurs technologiques

3. LES 15 CAS CONCRETS D'USAGE DE L'IA DÉCRYPTÉS PAR XERFI

Les cas d'usage dans les points de vente physiques

• La réduction du gaspillage de produits alimentaires : améliorer le bilan financier et environnemental de la distribution

• La détection des comportements suspects et la réduction des incivilités : améliorer la sécurité et rationaliser ses coûts

• Le planning des équipes de vente : automatiser les tâches chronophages et libérer du temps pour l'expérience client

• L'utilisation d'assistants intelligents par les employés en magasin : offrir un soutien continu aux forces de vente

• Le déploiement intelligent de plans d'actions en point de vente : identifier des opportunités d'affaires grâce à l'IA

Les cas d'usage dans la conception et le pricing de produits

• La détection de tendances et l'analyse du consommateur : identifier les besoins et observer les comportements

• L'optimisation du pricing des produits : s'adapter aux variations de la demande et améliorer les performances commerciales

Les cas d'usage dans le marketing et la relation client

• La rédaction de fiches produits optimisées pour le référencement : faciliter la recherche en ligne et réduire les retours clients

• La génération d'images pour le marketing : internaliser la création de publicités et de packshot pour l'e-commerce

• La recommandation de produits personnalisée en utilisant des données utilisateurs et le traitement en langage naturel

• La création d'une expérience d'achat en ligne immersive : faciliter l'acte d'achat via l'essayage virtuel et la modélisation 3D

• La lutte contre la contrefaçon et les actions frauduleuses grâce à la vision par ordinateur et l'analyse comportementale

• L'automatisation du service client : réduire les coûts du service client grâce à des chatbots basés sur des large language models (LLM)

Les cas d'usage dans le stockage et le transport

• L'optimisation des plans de transports pour la logistique et la livraison à domicile : réduire les coûts et les délais de livraison

• La réduction du surstockage et l'optimisation de la disponibilité en magasin : dimensionner l'approvisionnement

4. LES FOURNISSEURS D'IA DANS LE RETAIL : CONCURRENCE ET STRATÉGIES DES ACTEURS

Le panorama de l'offre d'intelligence artificielle dans la distribution

• L'offre d'environ 40 retailtech passées au crible : date de création, description, domaines d'application

• Les solutions IA des géants du cloud et du logiciel

• La présentation de l'offre des éditeurs et distributeurs de modèles de fondation d'IA générative

• Les forces, faiblesses et opportunités des fournisseurs d'IA : géants du numérique, éditeurs de LLM de fondation, retailtech

Le décryptage des stratégies des fournisseurs de solution d'IA dans le retail

• Les études de cas : Mirakl, le fournisseur de marketplace e-commerce en marque blanche | OneStock, le champion français de l'optimisation omnicanale des stocks | Smartway, la start-up nantaise qui lutte contre le gaspillage alimentaire

• Les axes de développement des retailtech : levées de fonds, amélioration de l'offre grâce à l'IA générative, rapprochements…

LES ACTEURS ANALYSÉS OU CITÉS DANS L'ÉTUDE

DISTRIBUTEURS ET MARQUES-ENSEIGNES

ADEO

ALDI

AMAZON

AUCHAN RETAIL

BACK MARKET

BIOCOOP

CARREFOUR

CLARINS

CORA

DECATHLON

E. LECLERC

ETAM

FAGUO

FNAC-DARTY

GROUPE CASINO

GROUPE ROCHER

JULES

KINGFISHER

LA REDOUTE

LES MOUSQUETAIRES INTERMARCHÉ

LIDL

LVMH

SARENZA

SPAR

SRP GROUP (SHOWROOM PRIVÉ)

SYSTÈME U

TARGET

VENTE-UNIQUE

WELDOM

ZALANDO

FOURNISSEURS D'OUTILS ET DE MODÈLES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

ADOBE

AI21 LABS

AKO

ALCMEON

ALEPH ALPHA

ALIBABA

ALPHABET (GOOGLE)

ANTHROPIC

ARMIS

AUTONE

BAIDU

BIGSCIENCE

COHERE

DCBRAIN

DIFFERS

ELEUTHERAI

ELEVENLABS

FRESHFLOW FRANCE

FRINGUANT

GRAFFITI

HEURITECH

HUMANITICS

IADVIZE

IBM

IDA

KARDINAL

KLEEP

META

MICROSOFT

MIDJOURNEY

MIRAKL

MISTRAL AI

NAVEE

NRICHER

OMI

ONESTOCK

OPENAI

ORACLE

PAARLY

PRICEMOOV

PRICINGHUB

QUIVIDI

REACH UP

RETAIL RELOAD

RETAIL SHAKE

RETAIL VR

REVERS.IO

SALESFORCE

SAP

SCREEB

SKELLO

SMARTWAY

STABILITY AI

STOCKOSS

VEESION

VEESUAL

VEETON

VEKIA

VERTEEGO

VUSIONGROUP

XAI

YZR