Qu'est-ce que le commerce basé sur l'IA ?

Introduction

Les équipes commerciales doivent gérer des catalogues de produits toujours plus volumineux, des attentes clients en constante augmentation, des demandes de contenu incessantes, des demandes de service et des montagnes de données opérationnelles, souvent avec un effectif identique à celui dont elles disposaient il y a quelques années. Le commerce basé sur l’IA consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer ou automatiser les activités commerciales opérationnelles et en contact avec la clientèle, de la découverte et la personnalisation des produits au contenu, en passant par le service client, les achats et les flux de travail internes. Cet article présente les technologies qui sous-tendent le commerce basé sur l’IA, les cas d’utilisation courants, les avantages, les risques et les étapes à suivre pour se lancer.

Qu’est-ce que le commerce basé sur l’IA ?

Le commerce basé sur l’IA consiste à appliquer les technologies d’IA aux expériences d’achat numériques et aux processus utilisés par les entreprises pour les gérer. Des termes apparentés, tels que « commerce alimenté par l’IA » et « IA dans le commerce électronique », sont souvent utilisés de manière quasi interchangeable, bien que le commerce basé sur l’IA recouvre en réalité un concept plus large. Il englobe les interactions avec les clients, les opérations internes et, de plus en plus, les activités menées par des agents agissant pour le compte d’une entreprise.

Il est important de préciser ce que le commerce basé sur l’IA n’est pas. Il ne s’agit pas d’un canal de vente distinct, ni d’un simple logiciel que l’on installe. Selon la tâche à accomplir, l’IA peut analyser des informations, générer du contenu, répondre à des questions, recommander des actions ou mener à bien une tâche définie de manière autonome. C’est cette polyvalence qui rend l’IA appliquée au commerce électronique utile dans tant de domaines à la fois, tant en vitrine qu’en coulisses.

Dans le commerce B2B, cela peut se traduire par l’aide apportée à un acheteur pour naviguer dans un catalogue volumineux, la mise en avant de produits et de tarifs spécifiques à son compte, la gestion des commandes ou l’accompagnement d’un client tout au long d’un processus d’achat qui s’étend sur plusieurs semaines plutôt que sur quelques minutes.

Comment fonctionne le commerce basé sur l’IA ?

Au-delà des différents outils et noms de fournisseurs, la plupart des systèmes d’IA dans le commerce suivent un schéma similaire. Les détails varient en fonction de la technologie et de la tâche à accomplir, mais le processus de base se présente ainsi :

1. Rassembler les informations pertinentes. Les données relatives aux produits, au contenu, aux clients, aux stocks, aux commandes et au comportement, y compris l’historique d’achat des clients, sont regroupées à partir des systèmes de commerce et de back-office, afin que l’IA ne travaille pas à partir d’une vision partielle.
2. Interpréter la requête ou le signal. L’IA est utilisée pour comprendre une requête de recherche, une question d’un client, un modèle de comportement d’un utilisateur, un événement opérationnel ou un déclencheur de workflow.
3. Générer un résultat ou une action. Le système produit une recommandation, une réponse, une prédiction, un contenu ou une action automatisée, le tout dans le respect des autorisations et des mesures de sécurité définies.
4. Évaluer et améliorer. Le résultat est mesuré, des retours d’expérience sont recueillis, et l’analyse des données sur ce qui s’est réellement passé permet d’affiner le modèle, les règles, les données ou l’expérience au fil du temps.

Le déroulement précis de ce processus dépend de la technologie d’IA et du cas d’utilisation qui la sous-tend. Un moteur de recommandation peut simplement prédire ce qu’un acheteur souhaite acheter ensuite, tandis qu’un agent IA peut récupérer des informations et effectuer plusieurs tâches connexes de manière autonome.

Quels types d’IA sont utilisés dans le commerce ?

Toutes les IA présentes dans une boutique en ligne ne remplissent pas la même fonction, et il est utile de savoir quel type d’IA se cache derrière une fonctionnalité donnée. Voici un bref aperçu des principaux types d’IA utilisés aujourd’hui dans le commerce :

Ces catégories ne s’excluent pas mutuellement, et la plupart des expériences commerciales en combinent plusieurs à la fois. Les algorithmes d’apprentissage automatique alimentent généralement les prédictions, la segmentation et les prévisions de la demande à partir des données historiques de ventes, tandis que le traitement du langage naturel et les grands modèles linguistiques permettent à un système de comprendre les requêtes en langage naturel et de générer du contenu en retour, en combinant souvent l’IA générative, les modèles prédictifs et d’autres modèles d’IA au sein d’une même interaction.

L’IA prédictive est parfois appelée « IA traditionnelle », car elle fait partie intégrante de la personnalisation commerciale depuis des années. Tous les processus automatisés ne méritent pas d’être qualifiés d’IA, et le degré d’autonomie qui leur est accordé doit correspondre au risque lié à la tâche. Un chatbot répondant à des questions sur les livraisons n’est pas comparable à un chatbot approuvant des remboursements.

Cas d’utilisation courants de l’IA dans le commerce

L’IA s’immisce dans le commerce par le biais d’outils intelligents présents dans bien plus de domaines que la plupart des gens ne le pensent, façonnant les interactions avec les clients à différentes étapes de leur parcours, souvent discrètement en arrière-plan plutôt qu’en se mettant en avant. Parmi les applications les plus courantes, on peut citer :

1. Recherche intelligente de produits. Au lieu de se contenter de faire correspondre des mots-clés exacts, l’IA peut interpréter les requêtes en langage naturel, l’intention du client, les caractéristiques du produit et le contexte pour proposer des résultats qui correspondent réellement à ce que l’utilisateur cherchait, même lorsqu’il décrit un produit par sa fonction plutôt que par son nom exact.
2. Recommandations de produits. L’IA peut analyser le comportement des clients et leurs achats passés pour suggérer des produits complémentaires, des alternatives pertinentes ou des articles adaptés au profil de l’acheteur qu’il n’aurait peut-être pas trouvés de lui-même.
3. Expériences d’achat personnalisées. L’IA peut analyser les données client, le comportement et l’historique du compte pour adapter le contenu, les offres, la navigation et la visibilité des produits en fonction des différents comptes, segments de clientèle ou étapes du parcours d’achat. Cela correspond aux attentes croissantes des acheteurs : selon le Capgemini Research Institute, 71 % des consommateurs souhaitent que l’IA générative soit intégrée à leur expérience d’achat.
4. Assistance conversationnelle à l’achat. Les assistants IA peuvent répondre aux questions sur les produits, comparer les options côte à côte, rechercher des informations et orienter les clients vers des options qui correspondent à leurs préférences et à leurs besoins réels.
5. Création de contenu produit. La rédaction, la synthèse, la catégorisation, la traduction ou la mise à jour des descriptions de produits et autres contenus de catalogue, souvent dans une optique d’optimisation pour les moteurs de recherche, constituent l’une des tâches les plus fastidieuses dont l’IA peut décharger une équipe, même si le contenu généré par l’IA nécessite toujours une brève vérification humaine avant sa mise en ligne.
6. Service client et libre-service. L’IA peut répondre aux questions relatives aux commandes, extraire des informations sur les comptes, résumer un problème de service et transférer tout cas plus complexe vers le collaborateur compétent.
7. Workflows commerciaux et de gestion des commandes. Mettre à jour les informations sur les produits, gérer les tâches routinières liées aux commandes, aider les équipes à gérer les stocks au quotidien, déclencher des workflows ou alerter une équipe lorsqu’une exception nécessite une intervention humaine : tout cela est tout à fait envisageable.
8. Planification commerciale et merchandising. L’IA s’impose déjà comme un élément incontournable des achats dans le commerce de détail : 78 % des acheteurs interrogés par Deloitte utilisent des outils basés sur l’IA pour optimiser leurs activités d’achat. Ces outils peuvent analyser la demande, les stocks, les performances des produits, les prix pratiqués par la concurrence, les promotions et les données relatives à l’assortiment afin d’aider les équipes de planification à prendre des décisions plus éclairées, plutôt que de se fier à leur intuition ou aux feuilles de calcul du dernier trimestre.
9. Achats et paiement assistés par un agent. Comparer des produits, remplir un panier, passer une commande récurrente ou finaliser une étape d’achat approuvée via des systèmes connectés commence à se faire avec l’IA en boucle, à l’instar de la manière dont les outils logistiques intelligents commencent à réacheminer les expéditions de manière autonome. Les transactions entièrement pilotées par des agents constituent encore une application émergente qui nécessite des permissions, des autorisations et une supervision bien définies avant que ces agents ne se voient confier un réel pouvoir d’achat.

Bon nombre de ces cas d’utilisation fonctionnent parce que l’IA peut s’adapter aux besoins des clients plus rapidement qu’un catalogue statique ne le pourrait jamais. Dans le commerce B2B, ces mêmes concepts s’accompagnent de complexités supplémentaires, notamment des catalogues volumineux, des informations techniques sur les produits, des achats spécifiques à chaque compte, des commandes récurrentes, des tarifs négociés, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des exigences d’approbation, chacun de ces éléments influençant la manière dont ces outils sont réellement utilisés.

Quels sont les avantages du commerce basé sur l’IA ?

Bien mise en œuvre, l’IA appliquée au commerce touche pratiquement tous les aspects de la gestion d’une entreprise de commerce électronique, se transformant souvent en un véritable avantage concurrentiel bien avant que cela ne se traduise par une augmentation des chiffres sur un tableau de bord. Parmi les avantages les plus évidents, on peut citer :

• Une découverte plus rapide des produits. Les clients peuvent trouver des produits pertinents sans avoir besoin du mot-clé exact ni de parcourir un catalogue complexe, ce qui élimine les obstacles qui rendent l’expérience d’achat en ligne frustrante.
• Des expériences plus pertinentes. Les informations relatives aux clients, aux comptes et au comportement, associées aux préférences exprimées par les clients, permettent d’adapter les recommandations, le contenu et les interactions aux attentes réelles de chacun, ce qui tend à stimuler les ventes et l’engagement client au fil du temps.
• Une plus grande efficacité opérationnelle. L’IA permet d’automatiser les tâches routinières et répétitives liées aux informations sur les produits, aux commandes, au contenu et aux demandes des clients, ce qui libère du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée et se traduit par de réelles économies à long terme.
• Un service client plus évolutif. Les questions courantes sont traitées automatiquement, tandis que les problèmes inhabituels ou sensibles sont toujours transmises à des agents humains capables de les résoudre, ce qui évite que la satisfaction client ne baisse pendant les périodes de forte affluence.
• Une production de contenu plus rapide. Les équipes commerciales et marketing peuvent créer, mettre à jour, résumer et traduire du contenu en une fraction du temps nécessaire auparavant.
• De meilleures décisions commerciales. Les équipes de merchandising et d’exploitation peuvent identifier les tendances de la demande et du marché, évaluer les besoins en stocks et transformer toutes ces données en informations exploitables pour prendre des décisions en matière de tarification, de promotion et d’assortiment, plutôt que de se fier à des suppositions.

Rien de tout cela ne garantit à lui seul une augmentation du chiffre d’affaires, des conversions ou de la fidélité des clients. Le résultat réel dépend du cas d’utilisation, des données sur lesquelles il repose, de la manière dont il est mis en œuvre, des mesures de sécurité en place et de l’expérience client qu’il génère.

Quels sont les défis et les risques liés au commerce basé sur l’IA ?

Le commerce basé sur l’IA comporte de réels compromis, et prétendre le contraire a tendance à se retourner contre soi par la suite, même dans des domaines bien établis comme la détection des fraudes. Parmi les risques les plus courants, on peut citer :

• Des données de mauvaise qualité, obsolètes ou disjointes. Des informations incomplètes sur les produits, les clients, les stocks, les commandes, les prix ou les livraisons peuvent générer des réponses, des recommandations ou des décisions d’achat inexactes. Dans ce contexte, l’adage « si l’on entre des données erronées, on obtient des résultats erronés » prend tout son sens.
• L’intégration des systèmes. Les outils d’IA ont besoin d’un accès contrôlé aux systèmes et aux informations nécessaires à chaque tâche, et les silos de données ont tendance à entraver rapidement cet accès.
• Contenu généré inexact. L’IA générative peut produire des informations sur les produits et des réponses incorrectes, obsolètes ou non validées si personne ne vérifie son travail.
• Confidentialité et sécurité. Les organisations doivent protéger les données clients, les détails des comptes, les historiques de transactions et les données commerciales confidentielles, en particulier lorsque les outils d’IA commencent à y avoir davantage accès.
• Parti pris et décisions incohérentes. Les modèles peuvent produire des résultats injustes ou peu fiables lorsque les données ou les règles sous-jacentes sont erronées, et les algorithmes d’IA ne signalent pas toujours lorsque cela se produit.
• Transparence limitée et confiance des clients. Les clients et les employés peuvent ignorer comment une réponse ou une recommandation générée par l’IA a été produite, ou si des facteurs commerciaux l’ont discrètement influencée.
• Autorisation et responsabilité. Quelqu’un doit être tenu pour responsable lorsqu’un système d’IA recommande ou effectue une transaction erronée, et cette personne doit être identifiée avant le lancement, et non après.
• Autonomie excessive. Les actions à fort impact, telles que la modification des prix, l’octroi de remboursements, la soumission de commandes ou la validation d’achats, peuvent nécessiter des limites de dépenses, des validations, des autorisations définies ou un contrôle humain.

Une mise en œuvre responsable implique une gouvernance tout au long du cycle de vie de l’IA, et non un simple examen ponctuel avant le lancement. Les mesures de protection doivent être à la hauteur des conséquences de l’action, les transactions à haut risque faisant l’objet de contrôles plus stricts que les transactions courantes.

Comment se lancer dans le commerce basé sur l’IA

Pour se lancer dans le commerce basé sur l’IA, il vaut mieux procéder par étapes délibérées et bien ciblées plutôt que par un seul grand déploiement, d’autant plus que les évolutions du marché et les attentes des clients s’accélèrent d’année en année. Voici un parcours raisonnable :

1. Choisissez un cas d’utilisation précis. Commencez par un problème client ou opérationnel spécifique plutôt que d’adopter le commerce basé sur l’IA pour le simple plaisir de le faire.
2. Désignez les responsables. Identifiez le responsable métier ainsi que les parties prenantes techniques, chargées des données, de la sécurité, des aspects juridiques et de l’expérience client en charge du cas d’utilisation, afin que personne ne soit laissé dans l’incertitude quant à savoir qui a le dernier mot.
3. Fixez des objectifs mesurables. Déterminez ce qui constitue réellement un succès. Le succès des recherches, le temps de réponse, la précision des commandes, le temps de production de contenu, l’utilisation du libre-service par les clients et la précision des prévisions sont autant d’indicateurs pertinents.
4. Passez en revue les données disponibles. Vérifiez si les données relatives aux produits, aux clients, aux stocks, aux commandes et au contenu sont stockées sous forme de données propres et structurées, avec un historique suffisamment long pour être exploitables. Même les meilleurs outils basés sur l’IA ne peuvent pas corriger des données de mauvaise qualité.
5. Définissez les exigences système. Identifiez la plateforme de commerce en ligne, le CMS, l’ERP, le CRM, le PIM, l’OMS et les autres outils auxquels la fonctionnalité d’IA doit pouvoir accéder.
6. Mettez en place des mesures de sécurité. Définissez les autorisations, les sources de données approuvées, les limites de dépenses ou de transactions, les règles d’escalade, les exigences de vérification humaine, ainsi que tout ce que le système n’est tout simplement pas autorisé à faire.
7. Testez, surveillez et développez. Commencez par un projet pilote contrôlé, évaluez la précision et les résultats, examinez les exceptions et les retours clients, puis ajustez les données, les invites, les règles, les autorisations ou les modèles si nécessaire. Ne développez le système qu’une fois que le cas d’utilisation a fait ses preuves.

Les organisations les plus performantes ont tendance à privilégier une poignée d’applications utiles et gérables plutôt que d’essayer d’intégrer l’IA à tous les processus commerciaux d’un seul coup, puis à étendre leur déploiement une fois que les premières ont fait leurs preuves.

Connecter l’IA et le commerce avec Liferay DXP

Liferay DXP et Liferay AI Hub abordent le commerce basé sur l’IA sous des angles différents, et il est important de savoir quel outil fait quoi avant d’évaluer les solutions d’IA adaptées à la tâche. Liferay DXP est la plateforme flexible qui sous-tend le commerce, le contenu, la personnalisation, le libre-service client, les intégrations et les workflows, avec des capacités d’IA directement intégrées à cette couche d’expérience. Liferay AI Hub, en revanche, est un produit SaaS distinct et accessible à tous, doté d’un environnement « low-code » permettant de créer, configurer et gérer des agents IA.

Au sein de Liferay DXP, l’IA s’intègre à l’expérience utilisateur pour gérer notamment :

• Générer et mettre à jour les descriptions de produits
• Fournir des recommandations de produits personnalisées et basées sur le contenu à l’aide des données relatives aux produits et aux commandes
• Créer, réviser et traduire du contenu e-commerce
• Générer et baliser des ressources numériques
• La personnalisation des expériences pour différents clients, comptes et segments

Liferay AI Hub permet de déployer des chatbots ou de connecter des agents IA à des systèmes externes. Mais en le connectant à Liferay DXP, ces agents ont accès aux données e-commerce, au contenu, à la recherche, aux autorisations et aux workflows de Liferay, ce qui ouvre tout un éventail de nouvelles possibilités :

• Mise à jour des informations sur les produits
• Gérer les tâches liées aux commandes définies
• Faire progresser ou déclencher des workflows e-commerce
• Segmenter automatiquement les clients
• Offrir des expériences de chat conversationnelles pour les questions relatives aux produits, aux ventes ou aux services
• Extraction d’informations à partir des systèmes de commerce, de la documentation produit et d’autres sources approuvées

Intégrez l’IA à votre stratégie commerciale

Le commerce basé sur l’IA peut améliorer l’expérience client, les décisions commerciales et les processus internes, mais uniquement s’il a accès à des informations précises et à des systèmes réellement interconnectés. Commencez par définir des cas d’utilisation précis, des objectifs mesurables, des mesures de sécurité concrètes, une surveillance continue et un contrôle humain suffisant pour détecter les erreurs du système.

Le commerce basé sur l’IA n’est en réalité qu’un élément d’une évolution bien plus vaste. La plupart des entreprises sont confrontées aux mêmes questions de hiérarchisation des priorités, de données et de gouvernance, que ce soit dans les domaines du marketing, des services, de l’informatique ou des finances. Pour découvrir comment passer de la phase pilote à la mise en production sans que ces enjeux stratégiques ne vous freinent, explorez la transformation de l’entreprise grâce à l’IA et découvrez comment déployer l’IA à l’échelle de l’organisation.

Foire aux questions sur le commerce basé sur l'IA

Quelle est la différence entre le commerce basé sur l’IA et le commerce électronique ?

Le commerce en ligne consiste simplement à acheter et à vendre via des canaux numériques, c'est-à-dire la boutique en ligne elle-même. Le commerce basé sur l'IA va plus loin : il utilise l'intelligence artificielle pour améliorer ou automatiser certains aspects de ces expériences et des opérations qui les sous-tendent, de la recherche et des recommandations au contenu et au traitement des commandes.

Quelle est la différence entre le commerce basé sur l’IA et le commerce conversationnel ?

Le commerce conversationnel désigne les achats et l’assistance client effectués via le chat, la messagerie, la voix ou d’autres interfaces conversationnelles. Il s’agit d’une application parmi d’autres au sein de la catégorie bien plus large du commerce basé sur l’IA, et non d’un synonyme de celle-ci. Une grande partie du commerce basé sur l’IA se déroule entièrement en dehors d’une fenêtre de chat, notamment dans les résultats de recherche, sur les pages produits et dans les outils de planification back-office.

Qu’est-ce que le commerce agentique ?

Le commerce agentique utilise des agents IA pour planifier et mener à bien des tâches commerciales en plusieurs étapes via des systèmes et outils connectés : comparer des produits, passer des commandes ou mettre à jour des informations sans qu’une personne n’ait à effectuer manuellement chaque étape. Ces actions doivent toutefois rester dans le cadre des autorisations définies, des limites de transaction, des règles et des exigences d’approbation. «Agentique» ne signifie pas «sans supervision».

Le commerce basé sur l’IA remplace-t-il les employés humains ?

Pas vraiment. L’IA n’est qu’un outil, mieux adapté aux tâches définies, répétitives, gourmandes en données ou d’assistance qu’aux prises de décision nécessitant un jugement. Les employés doivent toujours fixer des objectifs, examiner les décisions sensibles, gérer les exceptions, évaluer les performances et assurer la gouvernance, autant d’aspects du travail qui ne se réduisent pas facilement à un ensemble de règles.