Mode circulaire en Europe : bilan 2026 et perspectives

Après plusieurs années d’expérimentation, les entreprises du retail et des biens de consommation cherchent désormais à passer l’IA à l’échelle, avec un impératif clair : générer un ROI mesurable sans fragiliser la confiance de leurs clients.

D’après notre étude KPMG international "Global tech report 2026", les investissements technologiques progressent fortement dans le secteur. L’IA, la data, la cybersécurité, les agents IA et les technologies émergentes s’imposent comme des leviers majeurs de compétitivité, à condition d’être déployés avec des fondations solides, une gouvernance claire et une approche « trust by design ».

L'essentiel

Les dirigeants du secteur des biens de consommation et de la distribution accélèrent leurs investissements digitaux et entrent dans une phase de passage à l’action de leurs projets d’IA :

• Technologies : 93 % d'entre eux estiment que les technologies avancées créeront un avantage compétitif futur.

• Investissements : 52 % des organisations investissent 50 millions de dollars ou plus par an dans les technologies digitales.

• ROI : 45 % d'entre elles déclarent avoir dégagé un retour sur investissement d'au moins 250 millions de dollars grâce aux technologies numériques.

• Agents IA : 90 % des entreprises ont déjà intégré des agents IA dans leurs workflows ou leurs offres.

• Déploiement à l'échelle : 74 % prévoient de déployer l’IA à l’échelle dans les 12 prochains mois.

• Compétence : 94 % estiment que savoir gérer un agent IA deviendra une compétence essentielle dans les cinq prochaines années.

• Data : 49 % prévoient d’augmenter leurs investissements data de 10 % ou plus.

• Cybersécurité : 52 % prévoient d’augmenter leurs budgets cybersécurité de plus de 10 %.

De l’expérimentation IA au ROI mesurable

L’intelligence artificielle n’est plus un projet isolé, elle devient un moteur de performance opérationnelle, commerciale et financière.

Les cas d’usage se multiplient : prévision de la demande, pricing dynamique, gestion des stocks, optimisation de la supply chain, personnalisation de l’expérience client, amélioration du brand storytelling ou encore automatisation des opérations de back-office.

Mais le passage à l’échelle suppose de dépasser les pilotes et les pilotes. Les entreprises les plus matures construisent des plateformes capables de déployer l’IA sur plusieurs fonctions, canaux et départements, avec des indicateurs de performance suivis en temps réel.

Des fondations data indispensables pour scaler l’IA

Notre étude souligne un point central : sans données fiables, accessibles et gouvernées, l’IA ne peut pas produire de valeur durable.

Les acteurs du secteur des produits de grande consommation, du retail et des loisirs disposent d’une grande richesse de données issues de leurs points de vente, du e-commerce, de leurs programmes de fidélité, leurs CRM, des stocks ou encore de leur supply chain. Pourtant, ces données restent souvent cloisonnées.

Connecter les flux critiques devient donc prioritaire. Une meilleure intégration des données permet d’améliorer la visibilité sur les stocks, de renforcer la connaissance client et de prendre des décisions fondées sur les insights plutôt que sur l’intuition.

Cybersécurité et confiance : deux conditions du passage à l’échelle

La cybersécurité arrive en tête des priorités d’investissement technologique du secteur. Cette priorité reflète l’exposition croissante des marques de PGC & Retail aux cybermenaces, mais aussi les nouveaux risques liés à l’IA.

L’intelligence artificielle peut renforcer les défenses cyber, mais elle peut aussi créer de nouveaux vecteurs d’attaque. Nos recherches identifient plusieurs risques majeurs : manque de transparence dans les décisions, biais des données, vol de propriété intellectuelle, deepfakes et contenus synthétiques.

Pour préserver la confiance, les entreprises doivent intégrer la sécurité, l’éthique, la gouvernance et le contrôle humain dès la conception des solutions d'IA.

Agents IA : vers une nouvelle ère du commerce

Les agents IA transforment progressivement la manière dont les consommateurs recherchent, comparent et achètent des produits. Notre étude met en avant l’émergence d’un nouveau paradigme introduit par le commerce agentique.

Dans ce modèle, les marques ne devront plus seulement convaincre les consommateurs. Elles devront aussi être lisibles, pertinentes et fiables pour les agents algorithmiques qui orientent les parcours d’achat.

Cette évolution impose de repenser la qualité des données produits, la transparence des informations, la disponibilité des stocks, la cohérence des prix et la confiance associée à la marque.