{"id":84996,"date":"2025-11-25T08:29:19","date_gmt":"2025-11-25T07:29:19","guid":{"rendered":"https:\/\/visionarymarketing.com\/?p=84996"},"modified":"2025-11-25T13:06:20","modified_gmt":"2025-11-25T12:06:20","slug":"ia-4-innovations-concretes-pour-la-distribution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2025\/11\/25\/ia-4-innovations-concretes-pour-la-distribution\/","title":{"rendered":"IA : 4 innovations concr\u00e8tes pour la distribution"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019IA s\u2019insinue partout, et le secteur de la distribution n\u2019y fait pas exception. Visionary Marketing \u00e9tait partenaire m\u00e9dia de Tech for Retail 2025, comme les deux ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes<\/a>. Ce rendez-vous annuel incontournable permet d’observer les \u00e9volutions technologiques du secteur. Nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 quatre innovations qui illustrent comment l’IA permet de r\u00e9pondre <\/strong>aux d\u00e9fis op\u00e9rationnels du commerce<\/strong>.<\/i> Elles couvrent la gestion des stocks, l<\/i>a tra\u00e7abilit\u00e9 des flux, l<\/i>‘optimisation des approvisionnements et l<\/i>‘analyse comportementale. Voici en r\u00e9sum\u00e9 et en interview, ces quatre innovations pass\u00e9es \u00e0 la loupe de Visionary Marketing. <\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n

IA : 4 innovations concr\u00e8tes <\/b>sur le salon Tech for Retail 2025<\/h2>\n\n\n
\n
\"IA
Mon focus de cette ann\u00e9e sur Tech for Retail 2025 s’est port\u00e9 sur 4 innovations s\u00e9lectionn\u00e9es sur le salon<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

4 innovations IA concr\u00e8tes pour l<\/b>e secteur de la distribution<\/h3>\n\n\n\n

Nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 4 innovations sur le salon Tech for Retail 2025 : <\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. La premi\u00e8re avec la soci\u00e9t\u00e9 Brain Corp qui propose des robots d’inventaire autonomes en vue de r\u00e9duire la d\u00e9marque inconnue. <\/li>\n\n\n\n
  2. La 2e concerne IBM qui d\u00e9ploie des palettes connect\u00e9es pour tracer les flux logistiques en temps r\u00e9el avec Auchan.<\/li>\n\n\n\n
  3. La suivante concerne la soci\u00e9t\u00e9 XXII qui transforme les cam\u00e9ras de surveillance en outils d’analyse comportementale. <\/li>\n\n\n\n
  4. Enfin, Metreecs applique l’IA pr\u00e9dictive \u00e0 la gestion des stocks. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Ces quatre solutions partagent une caract\u00e9ristique commune. Elles offrent des solutions concr\u00e8tes par l’IA \u00e0 des probl\u00e8mes connus du secteur de la distribution.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

    Brain Corp et ses robots \u00e0 inventaires<\/h3>\n\n\n\n

    La d\u00e9marque inconnue repr\u00e9sente 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 d\u00e9tect\u00e9es, \u00e9carts de prix entre l’afficha ge et l’encaissement. Pour un groupe de magasins, le montant cumul\u00e9 devient significatif.<\/p>\n\n\n\n

    \"Brain
    IA et distribution : David Philippe de Brain Corp sur son stand. Le robot de Brain Corp r\u00e9alise les inventaires de mani\u00e8re autonome<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Brain Corp<\/a>, soci\u00e9t\u00e9 am\u00e9ricaine sp\u00e9cialis\u00e9e dans l’IA et la robotique, a d\u00e9velopp\u00e9 des robots qui circulent de mani\u00e8re autonome dans les rayons. Ces robots photographient les produits et utilisent la technologie RFID pour comparer l’\u00e9tat r\u00e9el des rayons. Le syst\u00e8me d\u00e9tecte les produits manquants, mal plac\u00e9s ou affich\u00e9s au mauvais prix, puis g\u00e9n\u00e8re les alertes de r\u00e9assort.<\/p>\n\n\n\n

    \n

    On travaille par zone, il faut apprendre une fois le parcours dans les rayons au robot, apr\u00e8s on peut chaque nuit faire l’inventaire tranquillement de telle ou telle zone<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    explique David Philippe. La programmation fonctionne par apprentissage : un op\u00e9rateur guide le robot une premi\u00e8re fois avec une poign\u00e9e et un \u00e9cran tactile. Ensuite, le robot op\u00e8re seul et retourne automatiquement \u00e0 sa station de charge.<\/p>\n\n\n\n

    Le d\u00e9ploiement est d\u00e9j\u00e0 avanc\u00e9 aux \u00c9tats-Unis. 40 000 robots nettoyeurs et environ un millier de robots d’inventaire fonctionnent chez les grands distributeurs am\u00e9ricains. L’entreprise se d\u00e9veloppe maintenant en Europe, o\u00f9 les retailers cherchent \u00e0 travailler en flux tendu pour concurrencer le commerce en ligne. Ces robots peuvent aussi fonctionner dans les entrep\u00f4ts. Cela n\u00e9cessite cependant une organisation adapt\u00e9e et des hauteurs de stockage compatibles avec les capacit\u00e9s d’analyse d’image.<\/p>\n\n\n\n

    L’interview compl\u00e8te de David Philippe sur le salon :<\/i><\/p>\n\n\n\n

    IBM<\/a> Smart Green Pallet : tra\u00e7abilit\u00e9 et IoT pour la logistique<\/b><\/h3>\n\n\n\n

    Environ 300 millions de palettes circulent en Europe, avec une dur\u00e9e de vie moyenne de 18 mois. Louis Pichon, responsable des activit\u00e9s retail chez IBM, indique que 15 \u00e0 18 % du stock de palettes dispara\u00eet chaque ann\u00e9e. Soit par perte, soit par remplacement. Cette situation g\u00e9n\u00e8re des co\u00fbts directs et des litiges entre les diff\u00e9rents acteurs de la cha\u00eene logistique.<\/p>\n\n\n

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    \"IA
    Patricia Cotte et Louis Pichon d’IBM consulting devant la Smart Green Pallet. Cette solution a \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9e chez Auchan.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    L’IBM Smart Green Pallet combine deux approches. D’une part, elle est fabriqu\u00e9e \u00e0 partir de plastique 100 % recycl\u00e9 provenant des poubelles jaunes. D’autre part, elle int\u00e8gre des capteurs connect\u00e9s en 4G qui transmettent trois types d’informations. La g\u00e9olocalisation en temps r\u00e9el, la temp\u00e9rature des produits transport\u00e9s et les chocs subis durant le transport. Ces donn\u00e9es permettent de suivre les palettes en permanence, de garantir le respect de la cha\u00eene du froid et de documenter les litiges \u00e9ventuels.<\/p>\n\n\n\n

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    Le fait d’avoir une g\u00e9olocalisation des assets est tr\u00e8s important pour les retailers, cela permet de mieux utiliser son stock, de limiter ses pertes et de limiter les litiges avec les diff\u00e9rents acteurs de la cha\u00eene logistique<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    pr\u00e9cise Louis Pichon. Les r\u00e9sultats sont mesurables : le taux de perte passe de 15-18 % \u00e0 1-2 %, avec un objectif de z\u00e9ro perte \u00e0 terme.<\/p>\n\n\n

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    \"IA
    IA et distribution : l’IA permet aussi d’am\u00e9liorer la logistique. Photo du capteur d\u00e9velopp\u00e9 par IBM consulting ci-dessus<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    La solution est sortie de phase pilote en septembre 2024 et compte d\u00e9j\u00e0 50 000 supports d\u00e9ploy\u00e9s chez Auchan sur le flux frais<\/a>. IBM ne commercialise pas seulement une palette connect\u00e9e, mais un \u00e9cosyst\u00e8me complet : l’asset physique, le capteur IoT et la plateforme de gestion de donn\u00e9es avec ses alertes. L’entreprise vise 200 \u00e0 300 000 capteurs d\u00e9ploy\u00e9s en 2025, puis un doublement l’ann\u00e9e suivante. Des discussions sont en cours avec des retailers am\u00e9ricains pour des pilotes en 2026.<\/p>\n\n\n\n

    L’interview compl\u00e8te de Louis Pichon sur le salon :<\/i><\/p>\n\n\n\n

    XXII<\/a> : analyse vid\u00e9o et IA pour comprendre les flux clients<\/b><\/h3>\n\n\n\n

    Les e-commer\u00e7ants analysent chaque clic, chaque parcours, chaque h\u00e9sitation de leurs visiteurs. Le commerce physique disposait jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent d’\u00e9tudes comportementales ponctuelles, co\u00fbteuses et r\u00e9alis\u00e9es sur des \u00e9chantillons restreints. Alexandre Boutillon, Head of Growth chez XXII, explique que la \u00ab computer vision \u00bb permet d\u00e9sormais d’analyser les flux clients en masse et en continu, sur l’ensemble des points de vente.<\/p>\n\n\n\n

    XXII, entreprise fran\u00e7aise sp\u00e9cialis\u00e9e dans l’analyse vid\u00e9o en temps r\u00e9el<\/a>, se positionne comme un collecteur et agr\u00e9gateur de donn\u00e9es. La solution permet d’utiliser les cam\u00e9ras d\u00e9j\u00e0 install\u00e9es dans les magasins et applique des algorithmes d’IA pour analyser les d\u00e9placements, 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 donn\u00e9es brutes et des m\u00e9triques statistiques, laissant l’interpr\u00e9tation aux \u00e9quipes m\u00e9tier qui connaissent leurs lieux de vente et leurs objectifs.<\/p>\n\n\n\n

    \n

    N<\/i>ous analys<\/i>ons <\/i>les flux de masse pour <\/i>obtenir des retours statistiques et des m\u00e9triques adapt\u00e9es au point de vente, plut\u00f4t que des donn\u00e9es sorties d’une \u00e9tude tr\u00e8s sp\u00e9cifique dans un lieu donn\u00e9<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    pr\u00e9cise Alexandre Boutillon.<\/p>\n\n\n\n

    Le d\u00e9ploiement commence par un pilote sur un magasin test, qui permet de valider la solution et de pr\u00e9parer l’organisation interne du client. Cette phase demande souvent de cr\u00e9er des services data ou de former des experts capables d’exploiter les nouvelles informations. Une fois le pilote valid\u00e9, la mise \u00e0 l’\u00e9chelle s’op\u00e8re sur l’ensemble du r\u00e9seau. 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.<\/p>\n\n\n\n

    L’interview compl\u00e8te d’Alexandre Boutillon sur le salon :<\/i><\/p>\n\n\n\n

    Metreecs<\/a> : IA pr\u00e9dictive pour l’optimisation des stocks<\/b><\/h3>\n\n\n\n

    Thibaut Pellegrin a exp\u00e9riment\u00e9 les limites des m\u00e9thodes de pr\u00e9vision classiques lorsqu’il a cofond\u00e9 Valespir, une entreprise de maroquinerie en cuir de pommes. En \u00e9changeant avec des professionnels du secteur, il a constat\u00e9 que beaucoup d’entreprises utilisent des mod\u00e8les statistiques simples : elles regardent l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente et appliquent un pourcentage d’augmentation uniforme. Cette m\u00e9thode ignore la fin de vie des produits, la saisonnalit\u00e9, les tendances externes ou les ruptures de stock pass\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    R\u00e9duire les surstocks et diminuer les co\u00fbts<\/h4>\n\n\n\n

    Metreecs, une startup franco am\u00e9ricaine tr\u00e8s en vue<\/a>, confond\u00e9e par Thibaut, propose une solution d’anticipation de la demande bas\u00e9e sur l’IA. L’objectif est double : r\u00e9duire le surstock pour diminuer les co\u00fbts, et r\u00e9duire les ruptures pour augmenter le chiffre d’affaires. L’innovation consiste \u00e0 pr\u00e9voir au niveau le plus fin possible, c’est-\u00e0-dire par SKU (Stock Keeping Unit ou gestion d’unit\u00e9 des stocks<\/a>) et par magasin. Cette granularit\u00e9 permet \u00e0 chaque point de vente d’avoir un assortiment adapt\u00e9 \u00e0 sa r\u00e9alit\u00e9 locale.<\/p>\n\n\n\n

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    Tous nos clients doivent pr\u00e9voir de petites quantit\u00e9s sur les magasins et se baser sur un r\u00e9seau de distribution tr\u00e8s complexe. La grande nouveaut\u00e9 avec Metreecs, c’est la capacit\u00e9 de pr\u00e9voir au niveau SKU, magasin, ce qui permet d’avoir un assortiment juste<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    explique Thibaut Pellegrin. Les mod\u00e8les de machine learning int\u00e8grent d\u00e9sormais beaucoup plus de facteurs qu’avant : m\u00e9t\u00e9o pour le retail physique, tendances de recherche Google pour l’e-commerce, \u00e9v\u00e9nements locaux, historique d\u00e9taill\u00e9 des ruptures de stock.<\/p>\n\n\n\n

    1 million de CA suppl\u00e9mentaire en un an<\/h4>\n\n\n\n

    Les r\u00e9sultats chez Les N\u00e9r\u00e9ides<\/a>, client historique de Metreecs, illustrent le potentiel de la solution : la reconstitution des ruptures sur les produits permanents a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 plus d’un million d’euros de chiffre d’affaires suppl\u00e9mentaire en un an. Un produit performant qui a manqu\u00e9 dans de nombreux magasins repr\u00e9sente un manque \u00e0 gagner invisible dans les tableurs Excel, mais que l’IA d\u00e9tecte et quantifie.<\/p>\n\n\n\n

    Metreecs accompagne aujourd’hui Benetton en Italie, Anne Fontaine ou Maison-la-Biche en France. L’entreprise, initialement positionn\u00e9e sur la mode et la bijouterie, \u00e9tend son offre vers d’autres secteurs : p\u00e9trochimie, agroalimentaire, chocolaterie. Elle propose deux formules : une solution SaaS standardis\u00e9e pour la suggestion et l’optimisation logistique, et un service sur mesure qui adapte les mod\u00e8les d’IA aux besoins sp\u00e9cifiques de clients ayant des contraintes particuli\u00e8res.<\/p>\n\n\n\n

    L’interview compl\u00e8te de Thibaut Pellegrin sur ce th\u00e8me de l’IA et de la distribution :<\/i><\/p>\n\n\n\n

    IA et distribution : des solutions op\u00e9rationnelles<\/b><\/h3>\n\n\n\n

    Ces quatre innovations partagent plusieurs caract\u00e9ristiques. <\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Elles r\u00e9pondent toutes \u00e0 des besoins concrets du terrain et s’appuient sur des dispositifs connus : cam\u00e9ras de surveillance pour XXII, palettes en circulation pour IBM, syst\u00e8mes d’inventaire et ERP pour Brain Corp, donn\u00e9es historiques pour Metreecs. <\/li>\n\n\n\n
    2. Ces solutions produisent ensuite un retour sur investissement mesurable : r\u00e9duction de la d\u00e9marque inconnue, diminution des pertes de palettes, optimisation des stocks, augmentation du chiffre d’affaires. <\/li>\n\n\n\n
    3. Enfin, elles ne n\u00e9cessitent pas de refonte compl\u00e8te des organisations, mais demandent une adaptation progressive des \u00e9quipes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Ces solutions IA r\u00e9solvent des probl\u00e8mes op\u00e9rationnels concrets du secteur de la distribution. La robotique autonome lib\u00e8re les \u00e9quipes des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives d’inventaire. L’IoT appliqu\u00e9 aux palettes r\u00e9duit les pertes et s\u00e9curise la cha\u00eene du froid. L’analyse vid\u00e9o (computer vision<\/em>) fournit aux retailers physiques des donn\u00e9es comparables \u00e0 celles du e-commerce. L’IA pr\u00e9dictive remplace les approximations statistiques par des pr\u00e9visions int\u00e9grant de multiples facteurs. Ces solutions sont pour certaines d\u00e9j\u00e0 d\u00e9ploy\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle et d\u00e9montrent leur efficacit\u00e9 sur des cas d’usage vari\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

      En conclusion, ces solutions industrielles t\u00e9moignent de la maturit\u00e9 croissante de l\u2019IA.  <\/span>Si elles ne font pas forc\u00e9ment la une des journaux ou ne sont pas au c\u0153ur des conversations familiales, et suscitent moins d\u2019engouement que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, leurs retomb\u00e9es sont ind\u00e9niablement plus tangibles et concr\u00e8tes. <\/span><\/p>\n

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