Retail Empathie : le retour du lien comme avantage concurrentiel

PUBLIÉ LE 17 DÉCEMBRE 2025 PAR NICOLAS REBET

Depuis des années, le secteur du luxe a misé sur la maîtrise de rituels et de standards pour générer croissance et désirabilité. Cependant, cela a engendré une fragilité notable : une écoute insuffisante des clients. Le webinaire Retail Empathie, réunissant des marques comme Louis XIII et Nespresso, a révélé que les clients ultra-connectés attendent désormais plus que l’excellence opérationnelle ; ils veulent être reconnus dans leur singularité et bénéficier d’une réelle interaction humaine, ce que les protocoles standards ne peuvent offrir.

Dans ce cadre, l'empathie devient une compétence essentielle plutôt qu’un simple aspect relationnel. Les conseillers de vente doivent évoluer d’experts produits à capteurs émotionnels, capables d'interpréter les émotions des clients en temps réel. L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle clé dans cette transformation. En étudiant des données non structurées — comme les verbatims et les tonalités émotionnelles — l'IA offre aux équipes une vision contextuelle du ressenti client, enrichissant ainsi la qualité des interactions.

Cela implique une redéfinition des équipes en contact qui doivent désormais créer des liens émotionnels durables, plutôt que de se limiter à des conversions rapides. Les points de vente ne doivent plus uniquement servir à démontrer des produits, mais devenir des espaces de dialogue où les clients peuvent exprimer leurs désirs et prendre le temps de se projeter. Ce changement se base sur une interaction harmonieuse entre expertise humaine et intelligence des données, transformant ainsi l’acte d’achat en une véritable connexion.

Enfin, l’empathie émerge comme un véritable stress test pour les Maisons de luxe, révélant leur capacité à construire des relations profondes et durables, essentielles pour la résilience du secteur à l'avenir.

Mercadona mise sur l’intelligence artificielle (IA) pour optimiser ses opérations, fort de quarante ans d'expérience dans le secteur. Avec un chiffre d’affaires de 38,8 milliards d’euros, l’entreprise n’est pas le supermarché le moins cher d’Espagne, mais sa stratégie repose désormais sur l’anticipation constante des besoins clients. Sergio Pajares, directeur technologique, explique que Mercadona cherche à instaurer une IA ciblée pour des tâches spécifiques, comme “vendre des laitues,” évitant ainsi une technologie superficielle.

La firme a développé un outil d’IA lié aux données produits qui automatise la gestion d’informations, détecte des incohérences comme les erreurs d’étiquetage et améliore la chaîne d’approvisionnement. Ce système permet une compréhension profonde de la réalité interne de Mercadona, renforçant son avantage concurrentiel. Plutôt que de simplement adopter des outils génériques, l'entreprise entraîne des modèles en interne pour des processus opérationnels tout en utilisant des IA génératives sur le marché pour des tâches plus standardisées, comme la reconnaissance des factures.

L'un des fondements de cette stratégie est la cohésion entre départements. Mercadona refuse le développement isolé d’IA par équipes, préférant standardiser les pratiques pour garantir qualité et sécurité. Pajares souligne que l’efficacité réside non pas dans la recherche de l’algorithme parfait, mais dans son déploiement judicieux. Grâce à des décennies de données sur le comportement des clients et la logistique, Mercadona aspire à une précision inégalée dans la prévision de la demande, transformant ainsi son efficacité opérationnelle. L'utilisation stratégique de l'IA pourrait bien redéfinir les pratiques commerciales futures.

Frédéric Vincent, le DSI de Renault, souligne l'importance de structurer les données pour soutenir l'intégration de l'IA. La société a divisé ses activités en huit segments, construisant des jumeaux numériques pour optimiser la gestion des données industrielles et de la chaîne d'approvisionnement. Ce processus a permis une migration vers le cloud, où plus de 80 % des applications seront hébergées d'ici fin 2025. Renault vise à créer un métavers industriel qui rassemble les données de ses différentes opérations, améliorant ainsi la traçabilité, l’efficacité et la réactivité face aux interruptions de production, notamment grâce à la maintenance prédictive.

Les applications concrètes de l'IA se manifestent dans divers domaines. Par exemple, l'utilisation de capteurs et de machine learning sur des presses d'emboutissage pour anticiper les pannes permet de réduire les temps d'arrêt. De même, la capacité de simuler des scénarios de logistique complexe renforce la flexibilité de la supply chain, permettant à Renault de réagir efficacement dans des contextes variés tels que des crises géopolitiques ou des problèmes d'approvisionnement.

Bien que l’IA génère des gains de productivité significatifs, son adoption reste progressive. Renault met en place des "AI catalysts" pour faciliter cette transition au sein de ses équipes. Ce positionnement stratégique autour de l’IA est essentiel pour renforcer non seulement la productivité, mais aussi pour assurer une réponse rapide et innovante face aux défis du marché. Avec l'IA intégrée dans ses processus et produits, Renault se positionne pour transformer son modèle d'entreprise de manière durable, tout en préparant le terrain pour une adoption à grande échelle qui pourrait révolutionner son fonctionnement, à l’image d’Internet.

Frédéric Vincent, DSI de Renault, souligne que l'intégration de l'IA au sein des équipes nécessitera plusieurs années, même si le groupe progresse dans la structuration de ses données. Actuellement, Renault divise son entreprise en huit segments, construisant un jumeau numérique pour chacun, ce qui permettra d'accélérer l'adoption des nouvelles générations d'IA. Avec près de 80% de son portefeuille applicatif migré vers le cloud d'ici fin 2025, Renault vise à créer des métavers industriels qui consolident les données des opérations.

Cette approche permet d'améliorer la productivité, notamment à travers des outils d'analyse et de simulation basés sur l'IA. Par exemple, grâce à des capteurs sur des machines anciennes, Renault utilise le machine learning pour anticiper les pannes, ce qui réduit les temps d'arrêt de production. En matière de supply chain, l'IA aide à modéliser des scénarios de récupération de pièces en cas d'incidents, diversifiant ainsi les méthodes d'approvisionnement.

Renault explore également l'utilisation de la GenAI pour créer des applications qui facilitent la réactivité des techniciens face aux pannes. Par l'intégration de LLM, les employés peuvent accéder rapidement à la documentation technique par commande vocale, améliorant la rapidité d'intervention. En parallèle, l'entreprise met en place des "AI catalysts" pour encourager l'adoption de ces technologies au sein des équipes.

Ainsi, Renault transforme ses processus à tous les niveaux, des opérations à la vente, bâtissant un écosystème agile et réactif grâce à des solutions basées sur l'IA et le cloud, tout en s'assurant que les données restent standardisées et accessibles.