L’IA s’insinue partout, et le secteur de la distribution n’y fait pas exception. Visionary Marketing était partenaire média de Tech for Retail 2025, comme les deux années précédentes. Ce rendez-vous annuel incontournable permet d’observer les évolutions technologiques du secteur. Nous avons sélectionné quatre innovations qui illustrent comment l’IA permet de répondre aux défis opérationnels du commerce. Elles couvrent la gestion des stocks, la traçabilité des flux, l‘optimisation des approvisionnements et l‘analyse comportementale. Voici en résumé et en interview, ces quatre innovations passées à la loupe de Visionary Marketing. 

Nous avons sélectionné 4 innovations sur le salon Tech for Retail 2025 :

Ces quatre solutions partagent une caractéristique commune. Elles offrent des solutions concrètes par l’IA à des problèmes connus du secteur de la distribution.

La démarque inconnue représente entre 5 et 7 % du stock pour certains retailers, selon David Philippe, Business Development Manager chez Brain Corp. Cette perte s’explique par plusieurs facteurs : erreurs d’emplacement, ruptures non détectées, écarts de prix entre l’afficha ge et l’encaissement. Pour un groupe de magasins, le montant cumulé devient significatif.

Brain Corp, société américaine spécialisée dans l’IA et la robotique, a développé des robots qui circulent de manière autonome dans les rayons. Ces robots photographient les produits et utilisent la technologie RFID pour comparer l’état réel des rayons. Le système détecte les produits manquants, mal placés ou affichés au mauvais prix, puis génère les alertes de réassort.

On travaille par zone, il faut apprendre une fois le parcours dans les rayons au robot, après on peut chaque nuit faire l’inventaire tranquillement de telle ou telle zone

explique David Philippe. La programmation fonctionne par apprentissage : un opérateur guide le robot une première fois avec une poignée et un écran tactile. Ensuite, le robot opère seul et retourne automatiquement à sa station de charge.

Le déploiement est déjà avancé aux États-Unis. 40 000 robots nettoyeurs et environ un millier de robots d’inventaire fonctionnent chez les grands distributeurs américains. L’entreprise se développe maintenant en Europe, où les retailers cherchent à travailler en flux tendu pour concurrencer le commerce en ligne. Ces robots peuvent aussi fonctionner dans les entrepôts. Cela nécessite cependant une organisation adaptée et des hauteurs de stockage compatibles avec les capacités d’analyse d’image.

L’interview complète de David Philippe sur le salon :

Environ 300 millions de palettes circulent en Europe, avec une durée de vie moyenne de 18 mois. Louis Pichon, responsable des activités retail chez IBM, indique que 15 à 18 % du stock de palettes disparaît chaque année. Soit par perte, soit par remplacement. Cette situation génère des coûts directs et des litiges entre les différents acteurs de la chaîne logistique.

L’IBM Smart Green Pallet combine deux approches. D’une part, elle est fabriquée à partir de plastique 100 % recyclé provenant des poubelles jaunes. D’autre part, elle intègre des capteurs connectés en 4G qui transmettent trois types d’informations. La géolocalisation en temps réel, la température des produits transportés et les chocs subis durant le transport. Ces données permettent de suivre les palettes en permanence, de garantir le respect de la chaîne du froid et de documenter les litiges éventuels.

Le fait d’avoir une géolocalisation des assets est très important pour les retailers, cela permet de mieux utiliser son stock, de limiter ses pertes et de limiter les litiges avec les différents acteurs de la chaîne logistique

précise Louis Pichon. Les résultats sont mesurables : le taux de perte passe de 15-18 % à 1-2 %, avec un objectif de zéro perte à terme.

La solution est sortie de phase pilote en septembre 2024 et compte déjà 50 000 supports déployés chez Auchan sur le flux frais. IBM ne commercialise pas seulement une palette connectée, mais un écosystème complet : l’asset physique, le capteur IoT et la plateforme de gestion de données avec ses alertes. L’entreprise vise 200 à 300 000 capteurs déployés en 2025, puis un doublement l’année suivante. Des discussions sont en cours avec des retailers américains pour des pilotes en 2026.

L’interview complète de Louis Pichon sur le salon :

Les e-commerçants analysent chaque clic, chaque parcours, chaque hésitation de leurs visiteurs. Le commerce physique disposait jusqu’à présent d’études comportementales ponctuelles, coûteuses et réalisées sur des échantillons restreints. Alexandre Boutillon, Head of Growth chez XXII, explique que la « computer vision » permet désormais d’analyser les flux clients en masse et en continu, sur l’ensemble des points de vente.

XXII, entreprise française spécialisée dans l’analyse vidéo en temps réel, se positionne comme un collecteur et agrégateur de données. La solution permet d’utiliser les caméras déjà installées dans les magasins et applique des algorithmes d’IA pour analyser les déplacements, identifier les zones de forte affluence, mesurer les temps d’attente ou observer les interactions entre clients et vendeurs. L’entreprise ne produit que des données brutes et des métriques statistiques, laissant l’interprétation aux équipes métier qui connaissent leurs lieux de vente et leurs objectifs.

Nous analysons les flux de masse pour obtenir des retours statistiques et des métriques adaptées au point de vente, plutôt que des données sorties d’une étude très spécifique dans un lieu donné

précise Alexandre Boutillon.

Le déploiement commence par un pilote sur un magasin test, qui permet de valider la solution et de préparer l’organisation interne du client. Cette phase demande souvent de créer des services data ou de former des experts capables d’exploiter les nouvelles informations. Une fois le pilote validé, la mise à l’échelle s’opère sur l’ensemble du réseau. XXII travaille avec des enseignes de toutes tailles : Carrefour pour l’optimisation des parcours clients et des interactions vendeurs, Iris Galerie avec sa centaine de points de vente dans le monde.

L’interview complète d’Alexandre Boutillon sur le salon :

Thibaut Pellegrin a expérimenté les limites des méthodes de prévision classiques lorsqu’il a cofondé Valespir, une entreprise de maroquinerie en cuir de pommes. En échangeant avec des professionnels du secteur, il a constaté que beaucoup d’entreprises utilisent des modèles statistiques simples : elles regardent l’année précédente et appliquent un pourcentage d’augmentation uniforme. Cette méthode ignore la fin de vie des produits, la saisonnalité, les tendances externes ou les ruptures de stock passées.

Metreecs, une startup franco américaine très en vue, confondée par Thibaut, propose une solution d’anticipation de la demande basée sur l’IA. L’objectif est double : réduire le surstock pour diminuer les coûts, et réduire les ruptures pour augmenter le chiffre d’affaires. L’innovation consiste à prévoir au niveau le plus fin possible, c’est-à-dire par SKU (Stock Keeping Unit ou gestion d’unité des stocks) et par magasin. Cette granularité permet à chaque point de vente d’avoir un assortiment adapté à sa réalité locale.

Tous nos clients doivent prévoir de petites quantités sur les magasins et se baser sur un réseau de distribution très complexe. La grande nouveauté avec Metreecs, c’est la capacité de prévoir au niveau SKU, magasin, ce qui permet d’avoir un assortiment juste

explique Thibaut Pellegrin. Les modèles de machine learning intègrent désormais beaucoup plus de facteurs qu’avant : météo pour le retail physique, tendances de recherche Google pour l’e-commerce, événements locaux, historique détaillé des ruptures de stock.

Les résultats chez Les Néréides, client historique de Metreecs, illustrent le potentiel de la solution : la reconstitution des ruptures sur les produits permanents a généré plus d’un million d’euros de chiffre d’affaires supplémentaire en un an. Un produit performant qui a manqué dans de nombreux magasins représente un manque à gagner invisible dans les tableurs Excel, mais que l’IA détecte et quantifie.

Metreecs accompagne aujourd’hui Benetton en Italie, Anne Fontaine ou Maison-la-Biche en France. L’entreprise, initialement positionnée sur la mode et la bijouterie, étend son offre vers d’autres secteurs : pétrochimie, agroalimentaire, chocolaterie. Elle propose deux formules : une solution SaaS standardisée pour la suggestion et l’optimisation logistique, et un service sur mesure qui adapte les modèles d’IA aux besoins spécifiques de clients ayant des contraintes particulières.

L’interview complète de Thibaut Pellegrin sur ce thème de l’IA et de la distribution :

Ces quatre innovations partagent plusieurs caractéristiques.

Ces solutions IA résolvent des problèmes opérationnels concrets du secteur de la distribution. La robotique autonome libère les équipes des tâches répétitives d’inventaire. L’IoT appliqué aux palettes réduit les pertes et sécurise la chaîne du froid. L’analyse vidéo (computer vision) fournit aux retailers physiques des données comparables à celles du e-commerce. L’IA prédictive remplace les approximations statistiques par des prévisions intégrant de multiples facteurs. Ces solutions sont pour certaines déjà déployées à grande échelle et démontrent leur efficacité sur des cas d’usage variés.

En conclusion, ces solutions industrielles témoignent de la maturité croissante de l’IA.  Si elles ne font pas forcément la une des journaux ou ne sont pas au cœur des conversations familiales, et suscitent moins d’engouement que l’IA générative, leurs retombées sont indéniablement plus tangibles et concrètes. 

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