Au-delà de l'automatisation : l'IA et le commerce de détail

L’intelligence artificielle générative (IA générative) révolutionne le secteur de la consommation et du commerce de détail en offrant aux entreprises des possibilités inégalées d’améliorer leurs opérations, leurs chaînes d’approvisionnement, l’expérience client et leurs résultats commerciaux.

 86 % des dirigeants du secteur du commerce de détail canadien affirment que l’IA révolutionne leur industrie

81 % d’entre eux conviennent qu’ils doivent passer à un modèle d’exploitation d’IA générative au cours des 12 prochains mois

Parmi les différents types d’IA, l’IA générative se distingue par son potentiel transformateur. Elle n’est pas seulement qu’un outil : elle change la donne pour l’économie canadienne, car elle a la capacité d’augmenter la productivité, de stimuler l’innovation et de créer de nouvelles sources de valeur.

L’IA générative s’intègre naturellement dans le commerce de détail. Elle peut ajouter de la valeur à l’ensemble des entreprises, par exemple avec la personnalisation de l’expérience client, la précision accrue des prévisions et l’amélioration de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. L’évolution des attentes des consommateurs est étroitement liée aux progrès technologiques, et l’essor de l’IA générative ne fait pas exception. Cela est particulièrement vrai pour une génération où l’IA fait partie intégrante de la vie quotidienne. Alors que les attentes des clients envers les commerçants augmentent, les détaillants canadiens doivent se préparer à cette dernière avancée technologique – sous peine d’accuser un retard par rapport à leurs concurrents. Alors que les entreprises explorent les possibilités d’intégration de l’IA générative dans leurs activités, celle-ci offre plusieurs occasions, mais pose également des défis complexes.

Alors qu’il devient de plus en plus difficile de capter l’attention des consommateurs, l’intégration de l’IA générative dans le secteur du commerce de détail offrira des occasions de transformation pour améliorer l’expérience client grâce à la personnalisation du marketing. Au lieu de proposer des produits aléatoires, les détaillants peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les préférences et les comportements d’achat des clients afin d’anticiper leurs besoins de réapprovisionnement et de leur faire des suggestions plus ciblées. En outre, elle peut aider à établir des prix, des promotions et des contenus marketing sur mesure, y compris des images et des textes, rendant chaque interaction plus pertinente et plus attrayante pour chaque consommateur. Ce niveau de personnalisation renforce non seulement l’efficacité des stratégies marketing, mais permet également de tisser des liens plus solides avec les acheteurs.

L’intégration de l’IA générative dans le commerce de détail offre une occasion exceptionnelle d’améliorer l’efficacité opérationnelle, en particulier dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Chaque fois que les détaillants achètent des stocks et que ceux-ci restent en entrepôt, leur coût augmente. L’IA générative peut considérablement augmenter le rendement de la chaîne d’approvisionnement en prédisant avec précision les délais d’approvisionnement et la demande des clients, et en assurant le suivi des stocks. En optimisant la gestion des stocks et la coordination logistique des opérations de détail, les détaillants peuvent obtenir une chaîne d’approvisionnement plus agile et plus efficace, ce qui, en fin de compte, stimule la rentabilité et la satisfaction des clients.

L’un des cas d’utilisation courants de l’IA générative concerne le service à la clientèle. Les détaillants adoptent de plus en plus les robots conversationnels et intègrent l’IA générative dans leurs centres d’appels afin d’offrir un service rapide, efficace et précis. Alors que le commerce mondial continue de se développer, les détaillants utilisent l’IA générative pour fournir une assistance multilingue et multicanale 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, favorisant ainsi l’accessibilité et l’inclusivité. Les robots avancés peuvent améliorer les interactions avec les clients en offrant des expériences hyperpersonnalisées. Pour ce faire, ils analysent de grands ensembles de données sur le comportement des clients, tirent des leçons des interactions précédentes pour gérer les questions ouvertes, guident les utilisateurs à travers des processus complexes et transmettent les cas à un niveau supérieur lorsque cela est nécessaire.

De plus, dans les centres d’appels, l’IA générative peut aider les agents grâce à des suggestions de réponses, une recherche d’informations efficace et des conseils en temps réel pendant les appels. Cela outillera les agents pour répondre plus rapidement et plus précisément aux questions et aux préoccupations des clients tout en réduisant les tâches répétitives, ce qui, au final, améliorera le moral des employés et la productivité globale.

Les chefs de la direction canadiens perçoivent l’augmentation de la rentabilité comme le principal avantage de l’IA générative : 42 % des dirigeants du secteur du commerce de détail prévoient une amélioration du rendement des ventes de 10 à 20 %, et 41 % s’attendent à des gains de 6 à 10 %.¹ Cela s’explique par le fait que l’IA générative favorise l’innovation grâce au développement de nouveaux produits et modèles commerciaux, créant ainsi de nouvelles possibilités de différenciation sur le marché, tout en réduisant les coûts et en améliorant l’efficacité à tous les niveaux de l’entreprise. De plus, l’adoption de l’IA générative s’est toujours traduite par des avantages financiers tangibles pour le secteur. Selon le rapport mondial sur la technologie 2025 de KPMG : Biens de consommation et commerce de détail (en anglais), 73 % des entreprises de consommation et de commerce du détail tirent déjà de cas d’utilisation de l’IA. Les détaillants qui n’adoptent pas l’IA générative risquent de prendre du retard, car les premiers utilisateurs continuent de découvrir de nouveaux cas d’utilisation transformateurs qui renforcent leur avantage concurrentiel et positionnent l’IA générative comme un moteur indispensable à une croissance durable.

À l’échelle mondiale, le secteur de la consommation et du commerce de détail anticipe des répercussions considérables de l’IA générative dans l’avenir, même si ce n’est pas encore le cas aujourd’hui. À l’heure actuelle, les acteurs de ce secteur sont légèrement moins enclins que ceux d’autres secteurs à considérer que leur entreprise est en mesure d’innover de manière stratégique et de tirer parti de l’IA générative pour exploiter sur les tendances du marché. Cette hésitation pourrait s’expliquer par les investissements nécessaires à l’intégration de l’IA générative. Cependant, l’adoption de l’IA générative ne doit pas nécessairement être une approche « tout ou rien ». Les détaillants devraient plutôt se concentrer sur un domaine clé, comme le service à la clientèle ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement, pour mettre en œuvre l’IA générative à plus petite échelle. Cette stratégie peut atténuer la pression que les détaillants ressentent lorsqu’ils investissent dans un outil encore relativement nouveau sur le marché.

Une hygiène des données efficace et des pratiques de gestion robustes, notamment le contrôle qualité, l’intégration de sources de données fragmentées et le maintien de protocoles cohérents, sont essentielles pour une mise en œuvre réussie de l’IA générative dans le commerce de détail. L’IA générative repose en grande partie sur des données bien gérées et de haute qualité. Une mauvaise gestion des données peut conduire à des informations inexactes et à des prévisions erronées, ce qui se traduit finalement par une expérience client médiocre. L’un des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées est le manque de normalisation et l’absence d’expertise technique pour gérer le volume considérable de données provenant de multiples canaux. Pour y remédier, les détaillants doivent s’approprier à l’interne les initiatives d’IA générative, en veillant à ce qu’elles ne soient pas cloisonnées au sein des services informatiques sans implication interfonctionnelle.

Sans une gouvernance rigoureuse, les outils d’IA générative peuvent introduire des biais algorithmiques, nuisant ainsi à la confiance des clients et à l’intégrité de la marque. Il est donc important de créer un comité d’éthique interne sur l’IA qui veille à ce que les employés, les clients et les organismes de réglementation restent au centre des préoccupations, en particulier à mesure que la législation évolue. De plus, l’adoption de l’IA doit respecter les attentes changeantes des consommateurs et se conformer aux cadres réglementaires (p. ex., Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques, future Loi sur l’intelligence artificielle et les données). Les détaillants qui adoptent une IA responsable finiront par gagner la confiance des clients et garderont une longueur d’avance sur la législation en pleine expansion dans le domaine de l’IA.

L’innovation doit être défendue par les cadres supérieurs afin d’établir la vision et de favoriser une culture de créativité, d’expérimentation et de prise de risques calculés. En encourageant l’innovation au niveau de direction, les détaillants peuvent motiver leurs équipes à penser de manière créative et à apporter des changements significatifs. Selon la plus récente enquête Perspective des chefs de la direction de KPMG au Canada, l’une des principales priorités opérationnelles des chefs de la direction canadiens pour atteindre leurs objectifs de croissance sur trois ans consiste à comprendre et à mettre en œuvre l’IA générative dans l’ensemble de l’entreprise, améliorer les compétences de la main-d’œuvre et rationaliser les processus. Les dirigeants doivent promouvoir l’innovation et encourager à la fois une vision et une culture qui favorisent les nouvelles technologies et l’amélioration continue.

L’IA générative a prouvé son potentiel à générer des résultats et une valeur mesurables pour les détaillants. Cependant, pour que les investissements dans cette technologie soient fructueux, il est essentiel de les mettre en œuvre de manière réfléchie et stratégique.

Voici quatre étapes pour améliorer l’intégration de l’IA générative :

1. Trouvez votre raison d’être : Conformément à la méthodologie de KPMG sur l’IA de confiance, l’IA doit servir la mission et les valeurs de la marque, et ne pas se contenter d’automatiser des tâches. Définissez une vision claire de la manière dont l’IA générera une valeur commerciale (p. ex., expérience client, efficacité opérationnelle ou personnalisation) et alignez les initiatives en matière d’IA sur les objectifs stratégiques.
2. Préparez votre entreprise à l’IA : Évaluez vos données et vos technologies afin de vous assurer qu’elles sont prêtes pour la mise en œuvre de l’IA générative et qu’elles peuvent évoluer en conséquence. Perfectionnez les compétences de votre personnel et intégrez la maîtrise de l’IA dans toutes les fonctions de l’entreprise. Se préparer signifie également concevoir des systèmes en tenant compte de l’explicabilité, de l’équité et de la responsabilité.
3. Lancez des projets pilotes avec un rendement mesurable : Testez, prouvez, adaptez et développez. Utilisez des cycles courts et itératifs pour renforcer votre crédibilité et votre valeur. Concentrez-vous sur des cas d’utilisation à grande incidence, tels que la gestion intelligente des stocks, le marketing personnalisé ou les agents conversationnels pour le service à la clientèle. Définissez des indicateurs de réussite (p. ex., taux de conversion, cote de recommandation, gains d’efficacité) avant le lancement.
4. Accordez la priorité à une IA responsable et à la conformité : Gardez une longueur d’avance sur les réglementations canadiennes telles que la Loi sur l’intelligence artificielle et les données. Mettez en place des cadres de gouvernance pour une utilisation éthique de l’IA. Communiquez clairement avec vos clients sur la manière dont leurs données sont utilisées et dont la personnalisation est mise en œuvre, afin d’instaurer la confiance grâce à la transparence.

KPMG a récemment lancé Intelligent Retail, un plan pour créer de la valeur grâce à une transformation fondée sur l’IA. Dans ce rapport, vous en apprendrez davantage sur le pouvoir transformateur de l’IA dans le secteur du commerce de détail et sur la manière dont elle peut générer une importante valeur. Les conclusions offrent un cadre stratégique pour que les entreprises du secteur exploitent efficacement les solutions d’IA et améliorent l’expérience client.

KPMG au Canada prend les devants pour aider les détaillants canadiens à exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative. De la stratégie à l’exécution, les clients utilisent notre cadre d’IA de confiance pour se préparer à utiliser l’IA générative, peaufiner leur démarche et exploiter pleinement son potentiel de manière sûre et stratégique dans l’ensemble de leurs opérations. Nos professionnels fournissent des conseils et des formations sur les considérations éthiques et juridiques, tandis que nos outils aident les entreprises à collecter, à gérer et à exploiter les données afin d’optimiser l’adoption et l’évolutivité de l’IA. Fort d’une connaissance approfondie du secteur et de son réseau d’alliances, KPMG au Canada donne aux détaillants les moyens d’adopter l’IA en toute confiance et de générer des résultats mesurables tout au long de la chaîne de valeur.