Le retail n’est pas seulement en train de changer, il se transforme en profondeur.

Et les entreprises qui se laissent dépasser aujourd’hui auront du mal à se “rattraper demain” — elles risquent plutôt de finir hors jeu. 

L’IA n’est plus un pari sur l’avenir. Elle est déjà à l’œuvre.

Dans le pricing, les prévisions, l’allocation ou le recrutement, les retailers s’en servent pour produire des résultats concrets — à grande échelle.

Et cette accélération ne se passe pas dans un futur lointain : elle est en train de remodeler le quotidien du secteur, ici et maintenant.

Cette réflexion était au cœur des échanges d’une table ronde récente réunissant Zalando, Dweet, Lancel, La Retail Tech et autone. Tout le monde cherchait la même chose : comment ne pas rester à la traîne.

Spoiler : si vos équipes nagent encore dans des ERP vieillissants, des fichiers Excel et des grilles tarifaires faites à l’instinct… cet article est fait pour vous. Je vous explique. 

#1 Ne priorisez pas ce que vous ne comprenez pas

Mike Hadjadj (La Retail Tech) l’a dit franchement : les entreprises se noient sous la data. Certes, elles investissent dans l’IA, mais sans toujours savoir comment l’exploiter.

C’est là qu’interviennent les bons partenaires : ceux qui aident à structurer l’information, à intégrer les bons outils, et surtout à obtenir des résultats concrets.

Car trop de données mal exploitées ne mènent à rien, et la technologie sans stratégie ne suffit pas.

2. Ne vous contentez pas d’automatiser l’existant

Aujourd’hui, la plupart des investissements IA dans le retail visent à “optimiser les opérations”. Même si c’est utile, il ne s’agit là que d’un début.

Alors, qu’est-ce que l’IA peut vraiment faire ? Vous aider à générer de la croissance. Mais pour cela, il faut repenser votre stratégie en profondeur et ne pas se contenter de reproduire l’existant, en un peu plus rapide. 

L’IA ne sert pas juste à accélérer les process. Elle permet de faire mieux. Différemment. Et plus intelligemment.

3. L’intuition, ça ne suffit plus

L’intuition a longtemps guidé les décisions merchandising. Mais aujourd’hui, elle ne fait pas le poids face aux capacités de l’IA.

Prenons l’exemple de Roberto Cavalli, client autone. Grâce à notre module de Réassort intelligent, la marque a pu s’appuyer sur ses données magasins, la performance produit et les prévisions pour construire des allocations sur-mesure — boutique par boutique.

Fini le “one-size-fits-all”. Chaque point de vente reçoit ce dont il a besoin, quand il en a besoin.

Avant autone ? Des process manuels, des fichiers Excel, peu d’intégration.

Depuis l’implémentation :

• +10 % de chiffre d’affaires réseau

• Diminution des ruptures de 20 % à 5 %

L’expérience reste précieuse. Mais parfois, il faut savoir s’effacer et laisser l’IA faire ce qu’elle fait de mieux : calculer, anticiper, recommander.

4. Aucun magasin ne ressemble à un autre

Même surface, même concept — mais jamais les mêmes clients, ni les mêmes comportements d’achat.

Alors, pourquoi 100 boutiques recevraient-elles le même stock ? C’est ce type de logique qu’il faut abandonner.

Avec l’IA, chaque point de vente peut être traité comme une entité autonome, avec ses propres besoins et ses propres leviers. C’est la clé d’une allocation plus intelligente.

5. L’adoption de l’IA commence par le leadership

Non, l’IA ne remplace pas l’humain.

Mais elle transforme les métiers. Et pour que cette transformation fonctionne, il faut du leadership.

Laurent Piffaut, CEO de Dweet, le dit clairement :

“Il y a des résistances au changement. Certaines fonctions, certaines générations, ne sont pas des early adopters. Le changement doit venir du sommet. Il faut expliquer pourquoi on bouge, et vers quoi on va.”

L’IA peut libérer du temps, réduire la charge opérationnelle, améliorer la performance.

Mais encore faut-il que les équipes comprennent ce qu’on attend d’elles — et pourquoi c’est important.

6. Le discount, ce n’est pas automatique

Réduire les prix pour vendre plus ? Pas si simple.

L’IA permet aujourd’hui d’optimiser les prix en fonction de la saison, des stocks disponibles, ou de la demande locale. Et cette précision paie.

Chez Zalando, l’algorithme de pricing a permis de baisser le taux de discount… tout en maintenant le niveau de ventes.

“Vendre un produit à -10 % au bon moment, c’est plus efficace que de le brader à -50 % hors saison. Tout le monde y gagne.” - Laura Toledano Khelif, DG France, Zalando

7. Les retailers ont un rôle à jouer dans l’innovation

Zalando ne se contente pas d’utiliser des outils IA. Il les crée.

“Chez nous, 3 000 personnes bossent dans la tech, soit 20 % de l’entreprise,” explique Laura.

“C’est notre responsabilité de tester, même de nous planter, pour trouver les 2 ou 3 outils qui feront vraiment la différence.”

Ce qui est conçu en interne chez Zalando est ensuite proposé aux marques partenaires. L’innovation n’est pas un sujet isolé. C’est une dynamique collective.

Chez autone, c’est la même histoire.

Nos fondateurs ont passé des années à gérer la supply chain chez Alexander McQueen, armés de fichiers Excel, de logiciels rigides et d’outils trop lents pour suivre.

Ils ont vécu la complexité de l’intérieur — puis ils ont construit autone, la plateforme qu’ils auraient aimé avoir.

Une solution pensée pour les merchandisers, allocateurs, planneurs… ceux qui vivent dans la donnée, mais manquent d’insights utiles et concrets.

Ce qu’il faut retenir

Si vous dirigez une marque retail aujourd’hui et que vous voulez qu’elle reste compétitive demain :

• Appuyez-vous sur des partenaires de confiance.

• Ne stockez pas la data : exploitez-la.

• N’attendez pas trois ans pour vous y mettre. Parce que l’IA, elle, ne vous attendra pas.