Imaginez ceci. Vous êtes un client en train de parcourir des vêtements de plage pour vos prochaines vacances de fin d’année à Hawaï sur l’application de votre détaillant préféré. Submergé par les choix disponibles, vous préférez saisir une question à ChatGPT concernant les options à privilégier. Vos achats passés — votre « ADN numérique », pour être précis — permettent de proposer quelques choix séduisants. Pendant tout ce temps, vous êtes « assisté vocalement » pour sélectionner votre option. On vous demande ensuite si vous souhaitez l’acheter et, après avoir saisi vos informations de paiement, vous avez acheté et fait livrer votre vêtement préféré — sans lever le petit doigt !
Du commerce automatisé au commerce autonome – Les agents dans le commerce
Bienvenue dans le monde du commerce autonome. Le protocole Agentic Commerce d’OpenAI mène la marche dans ce domaine et il redéfinit le parcours d’achat du client comme jamais auparavant. ChatGPT a traditionnellement été associé aux réponses à des questions. Pas moins de 700 millions d’utilisateurs s’appuient sur ChatGPT chaque semaine pour obtenir des réponses à une multitude de questions — allant des affaires à la météo en passant par la politique ! Eh bien — ce n’est plus seulement cela. Avec une fonctionnalité de paiement instantané, OpenAI facilite le parcours d’achat, non seulement pour aider à la recommandation, mais aussi pour l’achat et toute la chaîne de valeur du commerce.
L’avantage dans tout cela, c’est que les commerçants peuvent continuer à utiliser leurs systèmes existants pour la gestion des commandes, les paiements et l’exécution. Le rôle de ChatGPT ici est celui d’un assistant d’achat numérique pour l’utilisateur — agissant comme un relais d’information entre l’utilisateur et le commerçant. La monétisation provient principalement des commerçants (ils paient une faible commission sur les achats complétés), tandis que c’est gratuit pour les utilisateurs. L’expérience client pour l’utilisateur/client reste ainsi inchangée par rapport à ce qu’elle vivait jusqu’ici avec ChatGPT.
Ceci est déjà intégré avec Stripe pour les paiements. Les commerçants Shopify peuvent aussi utiliser cette fonctionnalité, ce qui signifie que les commerçants bénéficient d’un soutien de bout en bout, de la recherche aux réseaux sociaux — et maintenant des achats assistés par agent ! Le récent partenariat avec PayPal va également permettre à cet écosystème de monter en puissance — en transformant les agents IA pour la vente au détail d’outils de conseil en assistants transactionnels.
Perplexity.ai est un autre chef de file dans ce domaine, ayant même une longueur d’avance d’un an sur OpenAI. En novembre 2024, ils ont lancé « Buy with Pro », permettant d’effectuer recherche et achats via le même agent propulsé par IA.
Toute la tendance des agents dans le commerce électronique a pris une ampleur phénoménale au cours de la dernière année notamment, alors que les taux de conversion avec l’IA générative et sans IA tendent à converger.
(Source : https://www.bcg.com/publications/2025/agentic-commerce-redefining-retail-how-to-respond)
Quelles perspectives pour l’Agentic Commerce dans la vente au détail
Le domaine du commerce autonome évolue vers un état où, à la prochaine étape, les agents pourront gérer l’ensemble du processus d’achat de façon indépendante, avec un minimum d’intervention humaine. Par la suite, on pourra envisager un scénario d’agent à agent, où les agents IA tiers communiqueront directement avec les agents de marque pour compléter les achats, rendant le cycle entièrement autonome. On peut visualiser cet état comme le « nord magnétique » de l’Agentic Commerce dans le commerce de détail.
(Source : https://www.bcg.com/publications/2025/agentic-commerce-redefining-retail-how-to-respond)
Et maintenant pour le commerce de détail physique
Beaucoup pour les assistants de commerce de détail numérique. À force de parler du numérique, n’oublions pas que le commerce de détail physique représente encore environ 70 % des ventes mondiales au détail. Au risque d’abandonner les consommateurs habitués à l’ancienne qui demeurent attachés à la « thérapie boutique/en magasin », l’IA progresse aussi à grands pas dans ce domaine. Imaginez que vous préfériez faire un saut dans votre magasin préféré de l’avenue commerçante pour accomplir le même objectif — dénicher un maillot de bain pour vos vacances à venir. Dès votre entrée, un employé du magasin vous guide vers l’allée B où se trouve un bel assortiment de votre choix. Pendant que vous vous demandez comment elle savait ce que vous désiriez, vous traversez une disposition de magasin qui semble bien mieux garnie que lors de votre dernière visite. Simple coup de chance ? Pas tout à fait — il s’agit de marchandisage visuel basé sur la science des données et de planogrammes avancés ! Et d’un peu de vision IA par ordinateur aussi.
Vision IA dans la vente au détail
Un facteur majeur qui alimente la révolution IA que connaissent les industries à travers le monde est l’avancée phénoménale de la physique de l’IA et de l’infrastructure associée. Tout comme de bonnes données propres constituent un prérequis pour un résultat IA de qualité, la partie matérielle se joue à travers une puissance de calcul accrue, une faible latence, une capacité à traiter d’énormes volumes de données, tout en respectant des critères de durabilité. Des entreprises comme NVIDIA et DELL sont en tête ici. Prenons l’exemple de la Vision IA. Grâce à une multiplication des caméras pour les magasins et les entrepôts, des entreprises comme RealSense fournissent le matériel, lequel alimente des plateformes comme NVIDIA Metropolis pour des analyses poussées du comportement client en magasin, des mouvements oculaires, des « trous dans les rayons » afin de repérer les articles manquants, et bien plus encore.
Les cas d’usage pour la Vision IA abondent — autant pour la vitrine que pour les opérations. Un marchandisage visuel plus intelligent peut conduire à une réorganisation de la disposition des articles en magasin, y compris le nombre de produits en façade et la profondeur sur l’ensemble de la superficie, mais aussi les têtes de gondole — autant d’éléments qui influent sur les coûts de stockage des fabricants de produits de grande consommation (CPG) dans les magasins. Un planogramme plus en temps réel peut alors se réaliser. Cela peut aussi aider à résoudre un problème majeur pour les détaillants : le vol à l’étalage. Entre 2023 et 2024, les détaillants ont connu en moyenne une hausse de 18 % des cas de vol à l’étalage.
(Source : https://nrf.com/research/the-impact-of-retail-theft-violence-2025)
Dans le cas de NVIDIA Metropolis, l’avantage est que, tout en fournissant des analyses autour de tous les sujets ci-dessus pour action ultérieure par les détaillants, la même infrastructure peut servir à des cas comme les systèmes de paiement automatisé, offrant ainsi une expérience de passage en caisse accélérée pour le client.
Le secteur des opérations est tout autant enrichi grâce à la vision IA. Les entrepôts avancés et les chaînes de fabrication de CPG font appel à des robots mobiles autonomes, à des bras manipulateurs robotisés, à des humanoïdes qui travaillent aux côtés des humains. La gestion de la flotte robotique à grande échelle demeure un défi, mais il est bien géré à l’aide de plateformes comme Mega (NVIDIA Omniverse), qui synchronise la technologie des jumeaux numériques avec les robots et l’analyse vidéo par IA. En résultent une efficacité opérationnelle accrue et des opérations d’entreposage plus rapides (préparation et expédition). Tout cela se traduit par des livraisons plus précises et une meilleure expérience client — le Saint Graal du Retail 5.0.
L’expérience client, le véritable ROI
La vision IA ouvre de nouveaux cas d’usage pour la vente au détail et les produits de grande consommation à mesure que les modèles d’IA progressent et que l’adoption du nuage grandit. D’ici huit ans, le marché devrait atteindre environ 13 milliards USD.
Marché de la vision IA par ordinateur dans le commerce de détail (2023-2033), milliards $US
(Source : https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/computer-vision-ai-retail-market-report)
La fabrication de produits de grande consommation offre un autre cas d’usage pour la Vision IA, où les défauts peuvent être détectés en cours de fabrication et d’emballage, ce qui réduit les pertes de temps et améliore l’efficacité.
Que ce soit pour améliorer l’expérience client à l’avant-bout avec un cycle d’achat fluide ou pour bonifier l’achat en magasin grâce à la Vision IA, il est possible de tirer profit tout au long du parcours d’achat en misant sur la bonne intervention IA. Cela est soutenu par des écosystèmes partenaires, disposant déjà de nombreuses plateformes et solutions — auquel cas l’enjeu se résume à l’exploitation d’API et à l’ajout d’une surcouche « vente au détail et CPG ».
Un souci aiguisé pour l’évolution des besoins de la clientèle est primordial à ce stade. Les fournisseurs de solutions comme HCLTech, qui possèdent une grande compréhension de la chaîne de valeur du secteur de la consommation et une gamme de solutions ciblant des problèmes précis de la clientèle, pourront se démarquer.
Car, au final, la technologie pour la technologie n’a guère de sens. Ce qui compte, c’est son applicabilité.
L’IA n’est pas la vedette. Le client l’est.
