Retail en Action

Comment passer de l’expérimentation IA à l’industrialisation ?

« Se former à l’IA, c’est surtout savoir quand l’utiliser, pourquoi l’utiliser ou ne pas l’utiliser. Dans une logique de volume et d’hyperpersonnalisation, l’IA tire tout son profit » Nicolas Guyon, animateur du podcast Comptoir IA

Beaucoup de retailers et de marques ont le même constat : la plupart des IA agentiques ont été testées en interne, mais peu ont passé le cap du POC. Du côté des IA génératives, de belles réalisations ont lieu : Carrefour génère, par exemple, 100 % des images de son catalogue par IA, contre 37 % fin 2025. Alors, comment passer ce cap avec l’IA agentique ?

Bonnes pratiques IA à appliquer

L’idée n’est pas d’utiliser l’IA à tout prix, mais dans un but de gain de productivité au préalable bien défini. Imaginez une enseigne qui souhaite personnaliser ses promotions en fonction de la ville de leur magasin et des types de client (famille, senior, célibataire…). Avec 1600 magasins et seulement 8 types de profils différents, cela crée 8000 combinaisons possibles. Un casse-tête impossible à générer sans IA.

Mais que mettre en place pour y parvenir ? Tout d’abord, vérifier toutes les créations. Si les coûts de production des images générées par l’IA chez Carrefour ont baissé de 50 %, elles n’en demeurent pas moins contrôlées.

« Des agents, tout le monde en parle, personne n’en fait. » Autre conseil à appliquer : se mettre le plus vite possible à l’agentique. D’après Nicolas Guyon, c’est la seule manière de ne pas avoir des clients mieux renseignés que soi. C’est d’ailleurs déjà le cas dans certains domaines, comme en banque, où les clients se présentent face à leur conseiller avec une simulation de prêt bancaire faite avec IA.

La différence entre une IA générative et une IA agentique réside dans sa capacité d’action. L’IA agentique est dotée d’une capacité d’action, elle est capable d’utiliser ses propres outils et être en autonomie. Autrement dit : elle travaille la nuit pendant que vous dormez ! « Un assistant vous fait gagner des minutes, un agent vous rend des heures même si vous gardez la décision » précise Nicolas Guyon.

Info ou Intox : l’IA, véritable énergivore ? Souvenez-vous de la polémique sur les starter packs : alors que tout le monde s’amusait à faire le sien, un certain nombre de médias alertait sur le caractère énergivore des IA génératives. « Désormais, les data centers de dernière génération recyclent parfaitement l’eau, ce qui permet d’alléger la quantité d’eau utilisée. En revanche, la quantité d’électricité utilisée reste conséquente » explique l’expert IA. La mise en place des tokens est l’un des moyens utilisés pour limiter les dépenses d’énergie. Les tokens sont les unités que l’intelligence artificielle utilise pour lire et produire du langage. Autrement dit, lorsque l’on fait un prompt, l’IA le transforme en tokens pour le traiter. Une consigne longue utilise donc généralement plus de tokens qu'une consigne courte. Ainsi, pour limiter les coûts et éviter les abus, chaque utilisateur a un forfait qui le limite en termes d’utilisation.