L’IA dans le Retail : 10 tendances de fond qui façonnent 2025

Le Retail est à la croisée des chemins en 2025.

À une époque marquée par l’évolution des comportements des consommateurs, la concurrence féroce du ecommerce et les perturbations dans les chaînes d’approvisionnement, les marques se tournent vers l’intelligence artificielle (IA), non seulement comme un outil, mais aussi comme un impératif concurrentiel.

De nombreux retailers adoptent de plus en plus l’IA pour créer des expériences personnalisées, efficaces et transparentes qui répondent aux attentes sans cesse croissantes des consommateurs.

Selon le Stanford’s AI Index, 78 % des organisations déclarent utiliser l’IA en 2024, contre 55 % l’année précédente. Dans le même temps, Adobe signale une augmentation de 1 950 % d’une année sur l’autre du trafic sur les sites retail résultant d’interactions par chat lors du Cyber Monday de 2024, ce qui indique que les consommateurs sont prêts à adopter des agents IA plus avancés.

En d’autres termes, l’IA a officiellement établi une nouvelle norme pour les marques, car les clients exigent des expériences personnalisées sur tous les points de contact.

En outre, les investissements dans l’IA continuent de croître à mesure que les besoins en matière de prise de décision en temps réel, d’hyperpersonnalisation et d’automatisation intelligente augmentent.

C’est pourquoi nous pensons ( ) que 2025 sera l’année où l’IA va remodeler le secteur du Retail grâce aux expériences agentiques, à la recherche visuelle, à la gestion prédictive des stocks et à bien d’autres choses encore.

Dans cet article, nous explorons les 10 tendances de fond de l’IA qui redéfinissent la façon dont les marques commercialisent, vendent et accompagnent à l’ère digitale.

Pourquoi les Retailers s’empressent d’adopter l’IA en 2025

Avant de se plonger dans les 10 tendances, il convient d’examiner pourquoi l’adoption de l’IA est si répandue dans le retail.

La pression en faveur de l’intégration de l’IA découle de trois facteurs clés :

1. Des attentes croissantes de la part des consommateurs : Les acheteurs s’attendent désormais à des recommandations personnalisées, à des expériences omnicanales transparentes et à une assistance quasi-instantanée. L’IA, et plus particulièrement l’IA agentique, offre de nombreuses possibilités à cet égard.
2. La concurrence du eCommerce : Les ventes en ligne continuant de croître, la concurrence est naturellement très forte dans ce secteur. Ajoutez à cela l’augmentation constante des coûts d’acquisition et l’incertitude économique, et vous comprendrez pourquoi de nombreuses entreprises doivent réinventer la manière dont elles engagent, convertissent et fidélisent leurs clients en ligne.
3. La tension sur la chaîne d’approvisionnement : Les fluctuations de la demande et les défis logistiques ont rendu critiques les prévisions en temps réel, l’optimisation des stocks et la réduction des coûts.

Par ailleurs, de nombreux retailers ont déjà utilisé l’IA au cours des dix dernières années pour fournir des recommandations produits personnalisées, optimiser les campagnes et prédire les comportements des clients.

La popularité massive de ChatGPT et d’autres solutions d’IA générative n’a fait qu’accélérer cette tendance, car elle a ouvert de nouveaux horizons pour l’optimisation de l’expérience d’achat, le support client, l’analyse et bien plus encore.

Dans cette optique, nous allons nous plonger dans les 10 tendances basées sur l’IA qui définissent le retail en 2025 :

1. Assistants Shopping et agents virtuels

Les assistants shopping IA (parfois appelés agents virtuels ou simplement agents) aident les utilisateurs à découvrir, comparer et acheter des produits plus efficacement.

En 2025, ils ont évolué bien au-delà des capacités des chatbots traditionnels. Au lieu de se contenter de réagir aux demandes des utilisateurs, ces nouveaux assistants alimentés par l’IA sont les nouveaux travailleurs de première ligne numériques – ils guident les utilisateurs, répondent aux questions sur les produits et fournissent des recommandations produits hautement personnalisées à toutes les étapes du parcours client.

Plus important encore, ils peuvent le faire de manière autonome tout en percevant, en apprenant et en s’adaptant en temps réel. C’est ce qui définit la prochaine génération de commerce « agentique » – des agents autonomes, basés sur l’apprentissage, qui agissent avec intelligence et empathie.

Prenez l’exemple du Shopping Agent Agent One™ d’Insider. Cet agent s’intègre profondément à notre plateforme de données clients (CDP), à notre solution de recherche de sites et à nos modèles de recommandation intelligente pour offrir des expériences d’achat émotionnellement intelligentes et individuelles. Ses capacités comprennent :

• Prédiction des intentions et personnalisation : Plutôt que d’attendre des messages, l’agent d’achat anticipe les besoins du client en se basant sur des indices comportementaux et des données contextuelles.
• Conseils sur les produits en temps réel : En utilisant les données de recherche du site, l’historique des achats et des recommandations intelligentes, il fournit des suggestions dynamiques qui augmentent la confiance et accélèrent les conversions.
• Intégration omnicanale : L’agent peut être intégré dans les sites web, les applications mobiles et les interfaces de messagerie pour aider les marques à rencontrer les clients là où ils se trouvent.

En d’autres termes, le Shopping Agent d’Insider guide proactivement les utilisateurs dans leur découverte, en réduisant les frictions de recherche et les taux de rebond, ce qui contribue à augmenter la valeur moyenne de la commande (AOV) et la valeur de la durée de vie du client (CLTV).

2. Hyperpersonnalisation et engagement prédictif des clients

La personnalisation ne consiste plus à s’adresser aux clients par leur nom dans un email. En 2025, l’IA permettra une personnalisation approfondie et en temps réel à grande échelle en utilisant des données comportementales, transactionnelles et contextuelles pour fournir un contenu, des messages et des offres sur mesure sur tous les canaux.

Une fois de plus, nous pouvons utiliser Insider comme exemple, car les marques utilisent nos solutions basées sur l’IA depuis des années pour atteindre toutes sortes d’objectifs commerciaux. Par exemple, Insider aide les détaillants :

• Proposez des recommandations produits dynamiques basées sur les comportements antérieurs, les préférences et le contexte de navigation en temps réel.
• Segmentez les audiences sur la base de caractéristiques standard et prédictives pour cibler les utilisateurs avec des messages hyper-spécifiques au bon moment et au bon endroit.
• Optimisez automatiquement les campagnes omnicanales grâce à des fonctions alimentées par l’IA, telles que l’optimisation du temps d’envoi (STO) et les prédictions du meilleur canal suivant.
• Rationalisez la création et l’optimisation des campagnes avec Sirius AI™ – notre solution d’IA générative en instance de brevet qui favorise l’efficacité et la productivité.

Pour un exemple concret, consultez notre cas client avec Slazenger. Cette marque de vêtements de sport a utilisé la messagerie omnicanale personnalisée et l’automatisation alimentée par l’IA à travers l’email, le push web et le SMS pour créer des expériences client sur mesure, ce qui a conduit à un retour sur investissement de 49x et à une augmentation de 700% de l’acquisition de clients.

Ils prévoient également d’expérimenter des campagnes de rupture de stock, d’étendre les notifications de baisse de prix et d’exploiter l’IA de Sirius pour générer des textes et des images. Cela les aiderait à améliorer l’agilité et la productivité de l’équipe tout en les rapprochant de leur objectif ultime : offrir des expériences omnicanales 1:1 transparentes.

3. Commerce conversationnel et achats vocaux

Le commerce conversationnel – l’intersection des applications de messagerie, des assistants vocaux et des achats, où les clients et les marques interagissent par le biais de conversations textuelles ou vocales – devient rapidement la norme dans le secteur de la vente au détail.

En 2025, les consommateurs seront plus nombreux que jamais à faire leurs achats par la voix et le texte, que ce soit par l’intermédiaire d’assistants intelligents comme Alexa ou d’un chat IA intégré dans les applications appartenant à une marque.

Cette tendance va au-delà de la commodité – il s’agit de l’accessibilité, de la rapidité et de l’élimination des frictions lors de la découverte et de l’achat. Les nouveaux développements de l’IA générative et conversationnelle ne font qu’accélérer cette tendance dans le monde entier, car ils permettent :

• Une interactions les mains libres, particulièrement utiles pour les utilisateurs mobiles ou malvoyants.
• Une assistance personnalisée, en temps réel, basée sur un dialogue contextuel qui renforce la confiance et les conversions.
• Un engagement de bout en bout, de la découverte du produit à l’achat et à l’assistance après-vente, le tout en un seul endroit.

Par exemple, la ToolKit Conversational CX d’Insider permet aux marques d’exploiter à grande échelle les conversations bidirectionnelles avec les clients, alimentées par l’IA, sur WhatsApp, Facebook Messenger et de nombreux autres canaux de messagerie.

Avis a utilisé ces capacités pour lancer un assistant digital alimenté par l’IA sur WhatsApp. Ainsi, 70 % des demandes des clients sont traitées par l’assistant, ce qui a permis de réduire les coûts de 39 % en un an.

4. Recherche visuelle et reconnaissance d’images alimentées par l’IA

Pour de nombreux clients, la recherche visuelle remplace la recherche par mot-clé en tant qu’alternative plus intuitive pour trouver des produits. En téléchargeant une photo ou une capture d’écran vers des outils alimentés par l’IA, les acheteurs peuvent désormais découvrir instantanément les produits qui correspondent ou ressemblent le plus à ce qu’ils recherchent.

Cela peut changer la donne pour les marques de mode et de décoration, par exemple. De nombreux détaillants ont intégré la reconnaissance visuelle afin de réduire les taux de rebond et d’améliorer la découverte des produits.

En coulisses, cela repose sur la vision par ordinateur, le marquage des images et la correspondance visuelle assistée par l’IA. Ces technologies permettent aux plateformes d’analyser les photos et de renvoyer des résultats précis.

Pour les détaillants, cela permet de raccourcir le parcours d’achat, de réduire les abandons de panier et d’ajouter une couche de commodité qui correspond aux habitudes de navigation de la génération Z et des millénaires.

5. Prévision intelligente des stocks et de la demande

Les retailets perdent des milliards chaque année à cause des surstocks, des ruptures de stock et des opportunités promotionnelles manquées. L’IA change la donne en permettant la prévision de la demande en temps réel, le réapprovisionnement automatisé et l’optimisation des stocks hyperlocaux.

En analysant les données historiques, les modèles météorologiques, les jours fériés et les événements locaux, les modèles d’IA peuvent aider à prévoir quels produits stocker, quand et où.

Cela s’étend au-delà des opérations en contact avec les clients. Dans les contextes B2B et de la chaîne d’approvisionnement, l’IA :

• Minimise les retards dans les entrepôts.
• Améliore les relations avec les fournisseurs.
• Réduit les pertes ou les stocks perdus.

Lorsqu’elles sont intégrées à l’IoT et à la robotique, les prévisions intelligentes deviennent encore plus puissantes, alimentant le réapprovisionnement et l’exécution automatisés.

6. L’IA dans la tarification dynamique et la veille concurrentielle

Les technologies alimentées par l’IA peuvent modifier les prix des produits en fonction de données en temps réel telles que la demande, la concurrence, les stocks et même le comportement des clients.

Des secteurs comme le transport aérien et l’électronique l’ont depuis longtemps adopté, mais en 2025, même les marques de mode et de biens de consommation courante adoptent des moteurs de tarification pilotés par l’IA pour s’assurer de la qualité de leurs produits :

• Augmentation des marges bénéficiaires grâce à une meilleure modélisation de l’élasticité des prix.
• Une réponse plus rapide aux changements du marché, c’est-à-dire qu’il n’est plus nécessaire d’attendre la révision manuelle des prix.
• Stratégies centrées sur le client, telles que les remises basées sur la fidélité ou les offres basées sur l’urgence.

L’IA fournit également une veille concurrentielle en analysant les sites, les catalogues de produits et les promotions des concurrents, ce qui permet aux marques d’ajuster leur positionnement en temps réel.

7. Détection des fraudes et sécurité des transactions grâce à l’IA

L’IA est devenue indispensable à la prévention de la fraude. Elle signale les anomalies, identifie les schémas suspects et contribue à sécuriser les transactions sans compromettre l’expérience utilisateur.

Cela est possible grâce à des caractéristiques telles que :

• La vérification biométrique (voix, visage, empreintes digitales).
• La surveillance des transactions en temps réel à l’aide de modèles formés par l’IA.
• L’évaluation prédictive des risques pour prévenir les débits compensatoires et les tentatives de fraude avant qu’ils ne se produisent.

8. Expériences omnicanales améliorées par l’IA

Aujourd’hui, les consommateurs passent d’un appareil à l’autre et d’une plateforme à l’autre. L’IA aide les retailers à créer des expériences cohérentes sur les canaux mobiles, de bureau, en magasin et après-vente.

Par exemple, la CDP eCommerce d’Insider permet aux marques d’unifier les données clients de tous ces points de contact dans une base de données pratique. Ensuite, les modèles d’IA et les agents peuvent utiliser ces informations – comme les préférences, les comportements et les interactions – pour alimenter :

• Des messages cohérents : Quelle que soit la plateforme, notre IA veille à ce que chaque client reçoive un contenu adapté à son contexte.
• La personnalisation en temps réel : Qu’un client navigue sur mobile et achète en magasin, ou qu’il fasse des achats via les réseaux sociaux puis revienne sur le web, l’expérience est toujours adaptée à ses besoins et à ses centres d’intérêt.
• L’orchestration omnicanale : Nos outils de personnalisation et d’automatisation omnicanales permettent aux marques de créer des flux sur le web, les applications mobiles, les e-mails, les SMS, WhatsApp et bien d’autres canaux.

En d’autres termes, l’IA rend possible un véritable engagement omnicanal en exploitant les données et les algorithmes appropriés pour diffuser des messages cohérents tout au long du parcours du client – ce que les anciennes plateformes avaient du mal à faire de manière efficace.

9. L’IA dans la durabilité du Retail et la réduction des déchets

La durabilité n’est plus facultative – c’est un impératif stratégique, car les retailers sont sous pression pour réduire les émissions, les déchets et adopter des pratiques d’économie circulaire.

Cette évolution est alimentée à la fois par les régulateurs et les clients qui cherchent à créer des environnements d’achat plus efficaces et plus durables à long terme.

Les technologies de l’IA peuvent être utiles à plusieurs égards :

• Optimisation des itinéraires pour réduire la consommation de carburant (logistique intelligente).
• Prévision la demande pour éviter la surproduction et les stocks excédentaires.
• Optimisation de l’emballage qui recommande l’emballage de la bonne taille pour chaque commande.
• Des scores de durabilité alimentés par l’IA dans les listes de produits, permettant aux clients de prendre des décisions plus respectueuses de l’environnement.

10. L’IA générative et l’avenir du retail créatif

Enfin, l’IA générative redéfinit complètement la créativité du retail. Les nouvelles technologies peuvent désormais créer des descriptions de produits, du contenu marketing, des tenues entières, des conceptions de pièces et même des modèles 3D ou des environnements AR/VR.

En 2025, les retailers utilisent l’IA générative pour :

• Simuler des cabines d’essayage virtuelles ou des aménagements intérieurs.
• Concevoir des variantes de produits, en réduisant les délais de mise sur le marché et les coûts.

Générer automatiquement des publicités sur les réseaux sociaux, des textes d’emails et des landing pages. Par exemple, Sirius AI™ peut tout générer automatiquement , depuis les segments de clientèle jusqu’aux parcours omnicanaux, en passant par les textes et les images, à l’aide de simples prompts.

En bref, l’IA générative marque une évolution vers la cocréation d’expériences entre les marques et les acheteurs. Elle permet également aux spécialistes du marketing de travailler de manière beaucoup plus efficace et productive en automatisant les tâches fastidieuses.

La voie à suivre : L’IA comme système d’exploitation pour le Retail

À l’aube de 2025, une chose est claire : l’IA n’est plus facultative, elle est fondamentale. Les retailers qui adoptent l’IA le plus tôt possible seront les mieux placés pour s’imposer dans un paysage en évolution rapide qui combine des interfaces vocales, visuelles et conversationnelles.

Chez Insider, nous avons élaboré la feuille de route la plus puissante du secteur en matière d’IA pour aider les marques à garder une longueur d’avance. Des shopping agents autonomes à l’analyse prédictive et à l’orchestration omnicanale, notre plateforme native d’IA alimente des expériences de vente au détail qui convertissent, fidélisent et ravissent.

Nos agents d’intelligence artificielle conçus à cet effet peuvent :

• Anticiper les besoins des clients, comprendre l’intention qui sous-tend leurs requêtes et fournir des recommandations produits pertinentes.
• Transformer votre moteur de recherche en ligne en un moteur de réponse intelligent qui propose des conversations personnalisées.
• Intégrer les sources de données pertinentes, y compris les profils de clients à 360° de notre CDP d’entreprise.
• Incorporer l’IA prédictive et les recommandations intelligentes d’Insider pour afficher des produits pertinents et offrir davantage d’opportunités de vente croisée et de vente incitative.
• Gérer l’assistance de première ligne en répondant avec précision aux questions des clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, grâce à la CDP, au CRM et à d’autres sources de données pertinentes.
• Découvrez les risques liés aux campagnes, faites des recommandations et des optimisations de manière autonome, et anticipez les tendances pour améliorer les performances.

Pour en savoir plus sur la façon dont Insider peut vous aider à exploiter tout le potentiel de l’IA, planifiez une démo gratuite avec notre équipe.