Les promesses de l’intelligence artificielle (IA) au retail semblent bien alléchantes, mais sont-elles réalistes pour autant ? Geertrui Mieke De Ketelaere, professeure adjointe à la Vlerick Business School, et Peter Hinssen, expert en innovation, s’expriment sur les possibilités et les pièges de l’IA. “La déception risque fort d’être au rendez-vous.”
Les circonstances ne nous ont pas permis de rencontrer physiquement Geertrui Mieke De Ketelaere et Peter Hinssen et c’est donc en ligne que nous avons dû mener notre entretien. Mais finalement, quel canal plus approprié pour deux spécialistes de l’impact de la numérisation et de la technologie sur nos vies ? Expert des questions touchant à l’innovation et la technologie, Peter Hinssen connaît bien les entreprises technologiques de la Silicon Valley. Il parcourt le monde à la recherche d’innovations et de changements technologiques. Il a récemment publié ‘The Uncertainty Principle’, livre dans lequel il explique que nous vivons dans un monde qui évolue à un rythme tel que nous ne pouvons plus parler de normalité. Pour sa part, Geertrui Mieke De Ketelaere s’intéresse à la robotique et à l’IA depuis les années 90, domaines dans lesquels elle s’est spécialisée lors de ses études d’ingénieur civil et industriel. Elle est aujourd’hui professeure adjointe à la Vlerick Business School et a publié un livre sur l’IA ‘Mens versus machine’. Elle a conseillé plusieurs retailers sur ce thème.
La rapidité des progrès de l’IA vous étonne-t-elle ?
Peter Hinssen : Voilà 32 ans que je travaille dans le domaine de la technologie. Quand j’étais jeune, je trouvais cela passionnant, agréable et intéressant. Mais ces trois dernières années, j’ai été happé par quelque chose que je n’avais jamais connu auparavant. En prenant mon téléphone le matin pour consulter les dernières nouvelles, je me dis souvent : “que s’est-il encore passé ?”. Voyez tout le ramdam que l’on a fait cette année autour d’une entreprise comme OpenAI. La volatilité est vraiment folle.
Aujourd’hui, on ne parle plus que d’IA générative et de chatbots. Changent-ils la manière dont les retailers interagissent avec leurs clients ?
Geertrui Mieke De Ketelaere : Le principe fondamental du retail n’a pas changé : il s’agit de proposer le bon produit au bon endroit au bon client. Mais avec la multiplication des canaux de distribution, ce principe est devenu beaucoup plus complexe. À côté des réseaux sociaux, les chatbots ont fait leur apparition.
Peter : Mes enfants, qui ont 20 et 25 ans, ont abandonné Google au profit de l’IA. Ce n’est pas seulement un changement de canal, c’est aussi une nouvelle norme qui dicte toute interaction avec le client. Une fonction de recherche sur un site web comme eBay peut être agaçante : si vous n’introduisez pas le terme de recherche précis, vous n’obtenez aucune réponse pertinente. L’IA permet d’améliorer cette interaction et de mieux atteindre les clients. Les chatbots sont conçus pour poursuivre la conversation jusqu’à comprendre exactement ce que vous voulez. Ils sont personnalisés. Sur ce point, une véritable révolution est en cours. Je pense que nous allons bientôt assister chez les consommateurs à un changement de paradigme vers ce type d’interaction.
Qu’est-ce qui fait leur succès ?
Geertrui : Notre cerveau cherche à dépenser le moins d’énergie possible. Plus nous pouvons déléguer, mieux c’est. Les grands acteurs le savent. Ils analysent nos pensées les plus intimes pour y déceler des schémas. Nous divulguons énormément d’informations aux chatbots. Je pense que nous ne réalisons qu’à moitié quelles données nous divulguons.
Peter : Imaginons que vous souhaitiez acheter une machine à café. Le site bol.com vous proposera peut-être 1.200 appareils. À partir de là, vous pouvez affiner la sélection : avec ou sans bouton pour faire mousser le lait, etc. Cela demande un certain effort. L’interaction avec un chatbot est complètement différente. Et vous en dites plus sur vous-même. OpenAI a donné l’exemple d’une personne qui cherchait une machine à café. Elle a répondu aux questions qui lui étaient posées, indiquant qu’elle préparait quelques tasses le week-end quand elle recevait des invités, mais qu’elle était seule pendant la semaine. Voilà qui en apprend beaucoup sur elle, bien plus que le simple fait de vouloir ou non de la mousse de lait. Je suis d’accord avec Geertrui quand elle dit que nous ne réalisons pas encore tout ce que nous dévoilons. Et pourtant, cela devient la norme.
Geertrui : C’est du pur neuromarketing : savoir ce qui se passe dans la tête des consommateurs. Que recherchez-vous ? Avec l’IA, cela va plus loin que jamais.
Quels bénéfices pour les consommateurs ?
Peter : À la demande du consommateur, les assistants IA peuvent rechercher des bonnes affaires ou un produit qui lui convient parfaitement. C’est extrêmement intéressant dans la mesure où la dynamique est totalement différente. J’ai récemment donné plusieurs conférences à des voyagistes. Les sites web de ce secteur fonctionnent avec une tarification dynamique : le prix est fonction du moment de la réservation, des dates de départ et de retour. L’IA agentique change tout cela. Le consommateur peut, par exemple, demander de ne réserver un hôtel donné que s’il y a une réduction de tel pourcentage ou si le prix est en dessous d’un certain niveau. Aujourd’hui, peu de gens le font, par manque de temps. Mais les chatbots le font. Ce qui signifie que le consommateur a davantage son mot à dire dans la transaction. Et celui qui manie bien le système en tire profit.
Geertrui : Mes parents ne s’y mettront pas de sitôt, mais les jeunes, certainement. Ils prendront comme un jeu d’essayer d’en tirer le meilleur parti possible.
Les nouvelles formes d’IA sont prometteuses, mais les entreprises restent souvent réticentes. Les gains de productivité sont insuffisants.
Geertrui : En août, le Massachusetts Institute of Technology (MIT) a publié une étude à la conclusion étonnante : 95 % des organisations ne constataient aucun retour sur investissement mesurable dans les projets d’IA générative. Mais beaucoup oublient qu’il n’était question que d’IA générative. En fait, les retailers utilisent depuis des années la science des données et l’apprentissage automatique à des fins d’optimisation, pour leur chaîne d’approvisionnement ou la tarification. Et ça fonctionne. L’IA générative est très récente et nous plaçons probablement trop d’espoirs dans cette technologie, plus qu’elle ne le mérite. Certaines applications font perdre plus de temps qu’elles n’en font gagner. Je ne serais pas surprise que l’an prochain nous entendions parler d’une succession d’échecs de projets d’IA. On imagine trop vite que l’IA est magique. Mais il faut investir avant de pouvoir récolter et beaucoup d’entreprises n’en ont pas encore pris conscience.
Nous plaçons probablement trop d’espoirs dans l’IA générative, plus qu’elle ne le mérite. Certaines applications font perdre plus de temps qu’elles n’en font gagner.
Geertrui Mieke De Ketelaere
Professeure adjointe à la Vlerick Business School
Que faudrait-il faire autrement ?
Peter : Il faut voir les choses dans leur globalité. Vous investissez dans un site web de qualité pour en récolter les fruits dans votre magasin physique. Il en va de même pour l’IA : vous devez la mettre en œuvre dans tous les départements, sans cloisonnement. Elle doit atteindre le niveau le plus haut, celui du CEO. Elle n’est plus l’apanage du service informatique, d’un responsable du numérique ou d’un seul canal de vente.
Geertrui : Avant d’implanter l’IA, il faut définir très précisément l’objectif recherché. S’il est d’augmenter vos revenus, l’IA générative ne sera d’aucune utilité. Et c’est là le problème : je sais d’expérience que 60 % des CEO ne savent pas quel objectif ils poursuivent avec l’IA, ignorent comment mesurer le bénéfice. Il y a un manque de réflexion préalable.
Trouve-t-on des entreprises à la pointe en matière d’IA agentique et d’IA générative ?
Geertrui : Pas en Europe en tout cas. Colruyt Group et bol.com ont été les pionniers d’une approche axée sur les données, Colruyt Group a même été même leader mondial en la matière. Mais tous deux ont pris du retard. Aujourd’hui, tout va très vite et on ne peut pas se permettre de ne pas bien faire les choses. Il ne suffit pas d’ajouter un agent ici et là. Il faut redéfinir tous ses processus et la tâche est plus facile pour les petites entreprises que pour les grandes. C’est ce qui explique les difficultés actuelles de bol.com et de Colruyt Group.
Peter : J’observe particulièrement la Chine, car l’IA y est déjà intégrée dans la manière de faire des affaires. Les Chinois ont des années-lumière d’avance pour repérer des tendances, les traduire rapidement en catégories de produits et personnaliser l’offre. En juillet, j’ai visité une entreprise chinoise d’influenceurs. Il y avait en permanence 150 flux en cours, par équipes de six heures, sur des sujets très spécifiques. L’un des influenceurs était spécialisé dans les baskets et ne parlait que baskets toute la journée. L’objectif était d’atteindre 1 million de dollars en six heures. Nous nous sommes évidemment demandé si cet objectif était atteignable. Eh bien oui, grâce à une exploitation parfaite des médias, des données et des algorithmes.
Qu’est-ce qui empêche les entreprises européennes de faire de même ?
Geertrui : Les entreprises européennes doivent composer avec des restrictions légales. Elles ne peuvent par exemple pas proposer des remises ciblées en s’appuyant sur des données. Mais même dans ce cadre légal, les possibilités sont nombreuses. Mais nous sommes trop gentils. Il faudrait en faire beaucoup plus dans le suivi client que ce n’est le cas actuellement : anticiper ce qu’il va faire, voir à quelles promotions il réagit et quels sont ses centres d’intérêt. Les retailers disposent souvent de données très intéressantes mais n’en font rien.
Il doit tout même y avoir chez nous des entreprises qui font bien les choses ?
Peter : Je trouve que Veepee, une entreprise locale qui vend des stocks excédentaires, exploite ses données de manière très intelligente. Elle a dû acquérir beaucoup de connaissances et de capacités en dehors de l’écosystème Google. Par nécessité, car les marques ne voulaient pas que les clients tombent sur un site de stocks excédentaires – comme celui de Veepee – en tapant leurs noms dans Google. Veepee a été contraint de changer d’approche, ce qui l’a amené à exploiter les données de manière très intelligente. Il a fallu innover. Je trouve très intéressante la manière dont l’entreprise utilise les données de son application et les traduit en comportement client. Elle mise de plus en plus sur l’apprentissage automatique et cherche aujourd’hui à interagir avec le client.
Geertrui : Rituals est un bon exemple d’entreprise qui utilise efficacement l’IA générative dans le but d’optimiser l’expérience client. Elle s’en sert notamment pour proposer ses produits dans d’autres couleurs et les présenter dans d’autres langues. Ce type d’application est relativement récent puisqu’il n’est apparu que l’an dernier. Nous manquons donc de recul pour en mesurer les bénéfices réels mais les entreprises qui s’y engagent accélèrent certains processus jusqu’à 70 %.Cela entraîne évidemment des changements en coulisses.
À la demande du consommateur, les chatbots peuvent rechercher des bonnes affaires ou un produit qui lui convient parfaitement. La dynamique est totalement différente.
Peter Hinssen
Expert en innovation
Avez-vous d’autres exemples en tête ?
Peter : Du côté des marques, Beauty Genius de L’Oréal est une magnifique réussite, bien plus impressionnante que tout ce que j’ai pu voir chez n’importe quel retailer du secteur de la beauté. Non seulement elle propose aux clients les produits qui leur conviennent le mieux, mais elle les aide également à se maquiller. La relation qu’elle établit avec ses clients est exceptionnelle.
Geertrui : Le fabricant de produits optiques Rodenstock est un autre bel exemple. Auparavant, l’entreprise vendait ses produits aux magasins et aux opticiens. Mais aujourd’hui, elle recourt à l’IA pour développer des verres de lunettes personnalisés. Il n’est plus besoin de se rendre en magasin, même pour une monture : l’IA aide le client à choisir et lui montre à quoi elle ressemblera. La même monture et la même qualité coûtent bien moins cher qu’en magasin.
Peter : Cela nous ramène à un vieux débat : à qui appartiennent les données ? Ces 10-15 dernières années, les marques ont connu des difficultés. Elles se sont rendu compte que les retailers détenaient toutes les données. Autrement dit, ils savent ce que veulent les clients et ce qu’ils achètent. Mais aujourd’hui, grâce à l’IA, certaines marques rattrapent leur retard. L’Oréal va en récolter les fruits, mieux connaître ses clients et disposer de meilleures données. L’IA redéfinit la relation entre le retailer et la marque.
Quels développements voyez-vous pour l’avenir ?
Geertrui : Ces dernières années, nous avons connu une sorte d’économie de l’attention : regardez, cliquez, aimez, etc. Nous nous dirigeons désormais vers une économie de l’intimité. L’interaction entre les consommateurs et les entreprises devient plus personnelle, plus intime. Les gens commencent à se confier davantage aux chatbots. Les marques ont compris que c’est là qu’elles peuvent les toucher. Dans les échanges avec les chatbots, nous allons être inconsciemment influencés, sans rien soupçonner. Et nous n’avons encore rien vu de ce qui est techniquement possible dans ce domaine ! On peut légitimement se demander si tout cela ne va pas à nouveau profiter aux grands acteurs, car eux seuls ont les moyens financiers nécessaires. Aujourd’hui, les petits acteurs peuvent eux aussi créer des plateformes en ligne, ce qui est démocratique. Nous risquons maintenant de faire reculer les petits acteurs.
Peter : Les choses continuent d’évoluer très rapidement dans tous les domaines, y compris en matière d’utilisation accrue des données et d’optimisation. Les données non structurées recèlent encore un énorme potentiel. Je pense notamment aux interfaces, à la manière dont nous interagissons avec les clients. Il réside là un gros potentiel encore inexploité. Une barre de recherche, par exemple, deviendra très vite quelque chose de complètement obsolète. Il reste encore beaucoup à faire, mais paradoxalement nous devons nous préparer à ce qu’en 2026, le seul mot qui revienne à propos de l’IA soit ‘déception’. On l’entend déjà aujourd’hui. Les gens disent : “nous avons essayé ceci et cela, mais ça ne fonctionne pas”. Je pense que 2026 sera l’année la plus difficile qu’ait jamais connu l’IA. C’est le moment de persévérer et de mettre en place certaines bases. À long terme, nous disposeront de modèles de plus en plus performants, capables de raisonner de mieux en mieux et de prendre en charge une grande partie du travail humain. Cela va bouleverser notre façon de penser l’être humain, la créativité et le travail.
Amazon a récemment supprimé 14.000 emplois, invoquant l’IA. Des emplois vont-ils inévitablement disparaître ?
Peter : Je n’ai aucun doute que la créativité humaine restera essentielle. L’IA ne nous réduit pas à des citoyens de seconde zone. Je crois fermement à la combinaison humain-machine. Je pense que si demain Amazon pouvait remplacer tout le monde par un algorithme, il le ferait sans hésiter. Je trouve formidable que Walmart choisisse une autre voie et souhaite impliquer le plus de personnes possible dans son projet. Un retailer doit bien réfléchir à cette question : quel exemple suivre, Amazon ou Walmart ?
Geertrui : Des emplois disparaissent, d’autres apparaissent. Dans le département marketing des retailers, vous constaterez que les relations humaines et le contact humain occuperont une place beaucoup plus importante. Les retailers qui misent sur l’humain font la différence sur le long terme. Le retail repose toujours sur l’interaction entre des personnes.
Conseils aux retailers qui souhaitent se lancer dans l’IA générative et agentique
1. Commencez modestement avec une seule application claire
Choisissez un problème bien défini, comme la précision des descriptions de produits ou l’amélioration des scripts du service client. Concentrez-vous sur les tâches où la précision et la rapidité sont essentielles pour améliorer la relation client et qui auront donc un impact direct sur les résultats. Ne choisissez pas la technologie pour la technologie. Testez avec une seule équipe et mesurez l’impact. Ne passez à la suite qu’après avoir constaté que la première application fonctionne de manière stable.
2. Utilisez l’IA comme copilote, pas comme pilote automatique
Laissez l’IA générer des textes, des campagnes ou des visuels, mais conservez le contrôle final humain. Cela permet d’éviter les erreurs, les incohérences et les risques d’informa-
tions erronées. Formez vos employés à évaluer de manière critique les outputs de l’IA.
3. Construisez votre propre base de connaissances pour obtenir de meilleurs résultats, spécifiques au retail.
Alimentez l’IA avec des informations internes : assortiment, identité de la marque, calendrier promotionnel, profils clients. Plus vous disposerez de données propres, plus les résultats de l’IA seront pertinents et cohérents avec votre marque. Commencez par des prompts simples qui intègrent explicitement ces directives internes, un chatbot qui maîtrise bien le style et le ‘tone of voice’. Pour vous former, faites appel à des experts.
4. Restez transparent et testez l’impact sur les clients
Utilisez des chatbots IA ou des recommandations personnalisées, mais informez-en clairement vos clients. Faites des tests A/B et assurez le suivi de la satisfaction client, des messages d’erreur et des taux de conversion. Optimisez en permanence : l’IA générative s’améliore à mesure que vous apprenez à la contrôler.
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