L’IA est sur le point de transformer le monde, et les chaînes d’approvisionnement ne font pas exception. Mais si c’est le cas, pourquoi plus de détaillants ne voient-ils pas les résultats ? (Pour l’instant.)
Les recherches de Blue Yonder montrent que seulement 17 % des dirigeants de la chaîne d’approvisionnement dans le commerce de détail estiment que l’IA a déjà un impact significatif sur leur activité. Et ce, malgré près du double de ce nombre affirmant que l’IA devrait améliorer la planification et la prévisibilité.
Une prise de décision plus rapide et meilleure était la deuxième priorité stratégique pour les leaders de la chaîne d’approvisionnement en 2026, contre la 7e place de l’enquête 2025. L’essor de l’IA agentique pourrait affiner l’esprit des responsables de la chaîne d’approvisionnement au détail pour concentrer ses efforts sur l’amélioration de la rapidité de décision.
Alors pourquoi moins d’un cinquième des détaillants constataient-ils des gains au début de cette année ? Et combien de choses encore les revendeurs investissent dans l’IA ?
Les limites technologiques qui empêchent le succès de l’IA
Données fragmentées et cloisonnées
Les stacks technologiques de la vente au détail sont généralement un patchwork de solutions ponctuelles, ce qui pose problème : chaque solution a sa propre vision de ce qui se passe et les aligner parfaitement est une tâche presque impossible. Les détaillants adoptant ce type d’approche technologique manqueront probablement d’une source unique de vérité sur laquelle fonder leurs décisions. 52 % des dirigeants du secteur du commerce de détail s’accordent à dire que les décideurs opèrent souvent en silos, et il n’est pas étonnant que les données sur lesquelles ils fondent leurs décisions soient également compartimentées.
Des données incohérentes et fragmentées constituent un obstacle majeur à l’unifiement de fonctions comme la planification afin de permettre une prise de décision plus rapide. Cela signifie que les commerçants ont plus de mal à répondre à la multitude complexe de défis auxquels ils sont confrontés.
Architecture héritée
Une nouvelle couche par-dessus la même infrastructure n’apportera pas de changement transformateur.
Il existe un risque que les projets pilotes d’IA et l’automatisation entraînent des progrès limités, car l’inflexibilité systémique ne permettra pas les effets transformateurs plus précieux des technologies d’IA.
À l’ère de l’électrification, simplement passer à l’électricité ne dégageait pas une productivité massivement supérieure. Les plus grands avantages sont venus de la réorganisation des agencements, des flux de travail et des outils que l’électrification permettait. Sans réfléchir stratégiquement et de manière large à la manière dont l’IA peut apporter de la valeur, les équipes de planification risquent d’automatiser les structures qui les freinent.
Les améliorations que les responsables de la planification du commerce de détail peuvent apporter pour maximiser la valeur de l’IA
Unification des données
Disposer d’une source unique de vérité pour la planification du commerce de détail signifie un énorme gain de temps sur le travail manuel pour exporter, corriger, importer, vérifier et utiliser les données lors du passage d’un système à un autre. Ce temps revient aux équipes pour prendre des décisions stratégiques précieuses avec les données.
Cela leur donne également la base nécessaire pour adopter l’IA et exploiter sa puissance afin de générer des prévisions bien plus précises, d’étendre les assortiments localisés, d’optimiser le réapprovisionnement et la gestion des stocks, et plus encore.
Le cloud natif est une exigence
Se libérer des contraintes de l’architecture sur site est essentiel pour maximiser le potentiel de l’IA. Être dépendant d’un cycle constant de maintenance, de mises à jour coûteuses et de mises à jour qui provoquent des temps d’arrêt rend impossible pour les détaillants d’ajouter de nouvelles fonctionnalités et d’adopter rapidement de nouveaux flux de travail.
Le coût de chaque amélioration dans un modèle sur site est nettement plus élevé et entraîne des perturbations opérationnelles bien plus importantes. L’architecture cloud-native permet des améliorations continues, une scalabilité infinie, une vigilance constante en matière de sécurité et des mises à jour, et garantit que les détaillants restent toujours à la pointe des nouvelles fonctionnalités dès leur mise en place.
L’opportunité de l’IA reste pour les détaillants
Les réalités complexes et complexes de la technologie et des opérations de vente au détail ne constituent pas un obstacle insurmontable à la valorisation de l’IA. Les détaillants ciblant des processus métier spécifiques et des résultats précieux peuvent réaliser des progrès impressionnants en des délais relativement courts. Cette approche plus ciblée résout de vrais problèmes tout en posant les bases d’une unification plus large des données, d’une approche plus axée sur la plateforme et, en fin de compte, d’une base plus solide pour l’adoption de l’IA.
