Comment l’IA agentique transforme le commerce : l’analyse de Gensai dans le JDN
L’intelligence artificielle continue de transformer de nombreux secteurs d’activité, et le commerce fait partie des domaines où les évolutions sont particulièrement rapides.
Dans un article consacré à l’IA agentique dans le retail, le Journal du Net (JDN) a récemment interrogé plusieurs experts du secteur, dont Gensai, afin d’identifier les usages concrets qui se dessinent pour les enseignes.
Cette prise de parole met en lumière une évolution importante : les consommateurs n’interagissent plus uniquement avec des sites web ou des applications. Ils peuvent désormais dialoguer avec des intelligences artificielles capables de comprendre leurs besoins, de rechercher des informations et d’agir pour leur compte.
Pourquoi l’IA agentique intéresse-t-elle les retailers ?
L’émergence des agents IA ouvre de nouvelles perspectives pour les acteurs du commerce.
Ces systèmes peuvent interagir avec les utilisateurs en langage naturel et exécuter différentes actions : rechercher un produit, comparer des offres, répondre à une question ou accompagner un achat.
Avec l’arrivée de nouveaux standards technologiques, certaines plateformes cherchent désormais à permettre aux intelligences artificielles et aux systèmes de commerce de communiquer directement entre eux. Cela pourrait, à terme, automatiser une partie du parcours d’achat, depuis la recherche d’un produit jusqu’à la commande.
Dans ce contexte, les enseignes doivent également adapter leur présence en ligne. Les contenus doivent être structurés et compréhensibles par les modèles d’intelligence artificielle. Cette évolution s’inscrit dans une discipline émergente : le GEO (Generative Engine Optimization), qui consiste à optimiser les contenus pour les moteurs de recherche alimentés par l’IA.
Quels premiers usages concrets pour le commerce ?
Parmi les applications déjà visibles, le service client apparaît comme l’un des domaines les plus prometteurs.
Les agents conversationnels peuvent répondre aux questions des clients, accéder aux fiches produits et fournir des informations techniques précises. Ils peuvent également accompagner les consommateurs dans leur choix.
Par exemple, un agent IA peut analyser les caractéristiques de plusieurs produits et aider un client à identifier celui qui correspond le mieux à son besoin. Ce type d’assistance peut contribuer à améliorer l’expérience utilisateur et à réduire les abandons de panier.
Ces outils doivent cependant être déployés avec attention. Une expérience mal conçue ou des réponses imprécises peuvent rapidement dégrader la perception d’une marque.
L’IA peut aussi transformer les opérations internes
L’intelligence artificielle ne se limite pas à la relation client. Elle peut également intervenir dans les processus internes du commerce.
Les agents IA peuvent aider à automatiser certaines tâches liées à la gestion des commandes, à la relation avec les fournisseurs ou à l’analyse des données.
Dans certains scénarios, l’IA peut par exemple transformer une commande envoyée par e-mail ou par message vocal en ticket directement exploitable par un fournisseur.
Elle peut également analyser plusieurs sources d’informations afin d’anticiper les besoins d’approvisionnement.
Dans la grande distribution, différents paramètres peuvent être pris en compte pour ajuster les commandes : la météo, l’historique des ventes, la fréquentation des magasins ou encore les variations du prix des matières premières.
Des agents connectés aux données de l’entreprise
La mise en place d’agents d’intelligence artificielle repose en grande partie sur la qualité des données disponibles.
Les entreprises doivent disposer d’informations structurées et exploitables afin d’éviter les erreurs ou les réponses approximatives.
Une approche courante consiste à connecter l’agent à une base de connaissances interne grâce à une architecture RAG (Retrieval Augmented Generation). Cette méthode permet à l’intelligence artificielle d’interroger directement les documents de l’entreprise afin de produire des réponses plus fiables et contextualisées.
Les agents peuvent également être connectés à différents outils et applications afin d’automatiser certaines tâches et de faciliter l’accès à l’information.
Des modèles spécialisés plutôt que toujours plus grands
L’un des enseignements mis en avant dans l’article du Journal du Net est que la performance ne dépend pas uniquement de la taille des modèles d’intelligence artificielle.
Dans de nombreux cas, des modèles plus petits, spécialisés et connectés à des bases de connaissances internes peuvent produire des résultats plus pertinents.
Cette approche permet également de mieux contrôler les données utilisées et de limiter les risques liés à la sécurité ou à la confidentialité des informations.
Le rôle essentiel du contrôle humain
Malgré les progrès rapides de ces technologies, l’intelligence artificielle ne fonctionne pas seule.
Le contrôle humain reste essentiel pour superviser les agents, valider certaines décisions et garantir la qualité des interactions avec les clients.
Dans le commerce, ces outils peuvent surtout agir comme des assistants pour les équipes, en facilitant l’accès à l’information et en aidant à gérer certaines tâches répétitives.
Ce modèle hybride, associant l’intelligence artificielle et l’expertise humaine, devrait progressivement s’imposer dans les années à venir.
Pour aller plus loin
L’intelligence artificielle agentique ouvre donc de nouvelles perspectives pour les acteurs du commerce. Elle peut améliorer la relation client, faciliter l’accès à l’information et automatiser certaines opérations internes, tout en laissant une place essentielle à l’expertise humaine.
Pour découvrir l’analyse complète et les points de vue partagés dans cette interview, l’article du Journal du Net est à lire ici :