Le secteur de la grande distribution est en pleine mutation technologique. Il ne s'agit pas d'une de ces mutations qui sont annoncées puis restent bloquées au stade des projets pilotes, mais bien d'une mutation qui se répercute sur les budgets, les organigrammes et les performances concurrentielles.
Selon Gartner, les dépenses mondiales en matière d'IA atteindront 2 520 milliards de dollars en 2026, soit une hausse de 44 % par rapport à l'année précédente. Dans le secteur de la distribution en particulier, l’Institute for Business Value d’IBM a interrogé 1 500 dirigeants mondiaux du secteur de la distribution et des produits de grande consommation et a constaté que 81 % d’entre eux utilisaient déjà l’IA de manière modérée ou significative, leurs équipes étant même encore plus avancées avec un taux de 96 %. Ces organisations ne se contentent pas d’explorer l’IA. Elles articulent leurs activités autour de celle-ci.
Cette évolution pose un problème direct aux commerçants qui utilisent encore des infrastructures traditionnelles de comptage de fréquentation. Non pas parce que ces systèmes sont défaillants, mais parce qu’ils ont été conçus pour répondre à d’autres questions.
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À quoi servaient les compteurs de trafic traditionnels ?
Les technologies traditionnelles de comptage de visiteurs ont été conçues pour répondre à une seule question : combien de clients sont entrés dans ce magasin ? À l'époque, cela s'avérait réellement utile. Les taux de transformation, les ratios de personnel et les tendances de fréquentation horaires offraient aux exploitants un avantage significatif par rapport aux équipes qui s'appuyaient uniquement sur leur intuition.
Mais c'était là le limite. Les données étaient saisies, un chiffre s'affichait, et quelqu'un établissait un rapport à partir de celui-ci. Le système n'était pas en mesure de se demander pourquoi le trafic présentait ces caractéristiques, quelles tendances se dessinaient à l'échelle de l'ensemble du portefeuille, ni ce que les données suggéraient de faire différemment la semaine suivante.
Pendant des années, cette contrainte était gérable. Aujourd'hui, elle constitue un handicap concurrentiel.
L'IA permet une meilleure compréhension de l'Insights. Tout le monde suit-il le rythme ?
Les détaillants qui investissent le plus massivement dans l’IA ne le font pas pour compter avec plus de précision. Ils le font pour comprendre leurs magasins à un niveau de détail qui était auparavant impossible. Ils souhaitent savoir comment le comportement des clients évolue en fonction du placement des produits, de la disposition du personnel, des actions promotionnelles et des variations saisonnières. Ils souhaitent que cette analyse s'effectue automatiquement, en continu et à grande échelle, sur des centaines de points de vente.
Les plateformes de gestion du trafic traditionnelles ne sont pas en mesure de le faire. Leur architecture a été conçue autour d'un matériel qui fournit des chiffres, et non d'un logiciel capable d'apprendre à partir de modèles. Ajouter des capacités d'IA à cette base ne constitue pas une simple mise à jour du produit. Il s'agit d'une incompatibilité structurelle.
Il en résulte un écart croissant entre ce que les grandes enseignes de distribution attendent de leur infrastructure d'analyse et ce que les anciennes plateformes sont en mesure d'offrir. Cet écart se traduit par des informations fournies avec retard, des données fragmentées et des équipes d'analyse qui consacrent davantage de temps à nettoyer et à expliquer les données qu'à les exploiter réellement.
À quoi ressemble réellement l'Traffic Analytics, qui s'appuie sur l'IA ?
C'est là qu'Aurora entre en jeu.
Aurora est le capteur IoT doté d'une intelligence artificielle de RetailNext, qui incarne une approche fondamentalement différente de l'intelligence en magasin. Plutôt que de considérer la fréquentation comme un simple chiffre à communiquer, Aurora la traite comme un signal à interpréter, dans son contexte, parallèlement à toutes les autres données comportementales capturées par la plateforme.
Notre plateforme (à savoir, le Aurora et le produit cloud intégré) met en évidence des tendances qu’aucun analyste humain ne pourrait détecter manuellement. Elle détecte les anomalies, identifie les tendances émergentes et établit automatiquement un lien entre les comportements observés au niveau des magasins et les résultats de performance globaux. Elle n’attend pas le cycle hebdomadaire des rapports. Elle fonctionne en continu, de sorte que les informations dont dispose un responsable des opérations en magasin le lundi matin reflètent ce qui s’est réellement passé pendant le week-end, et non un instantané statique issu d’un tableau de bord que personne ne consulte.
Pour les équipes produit, cela fait passer la question de « Que s'est-il passé ? » à « Qu'est-ce que cela signifie, et que devons-nous faire ? ». Ce changement de perspective est déterminant. C'est ce qui distingue l'analyse en tant que simple fonction de reporting de l'analyse en tant que moteur de décision.
Aurora s'intègre également de manière native au reste de la plateforme RetailNext, ce qui signifie que les données de fréquentation ne sont pas isolées. Il s'articule avec l'analyse des conversions, la planification des effectifs, l'engagement au niveau des zones et l'analyse comparative du portefeuille. Il en résulte une vision globale des performances des magasins qui offre aux responsables le contexte nécessaire pour agir en toute confiance, et pas seulement des données destinées à remplir une diapositive.
RESSOURCE INDISPENSABLE 👉 Fiche produit Aurora
Pourquoi est-ce important aujourd'hui ?
Les détaillants qui mettent aujourd’hui en place des opérations « natives » en matière d’IA se dotent d’un avantage structurel qu’il sera difficile de rattraper d’ici deux ou trois ans. Les entreprises qui continuent de s’appuyer sur des infrastructures de comptage obsolètes fonctionnent, concrètement, avec moins d’informations. Pas légèrement moins. Nettement moins.
La rapidité avec laquelle l'IA est adoptée dans le secteur de la grande distribution suggère que la plupart des entreprises en ont déjà pris conscience. La question n'est pas de savoir s'il faut moderniser l'infrastructure d'analyse du trafic, mais à quelle vitesse cette transition peut s'opérer et quelles opportunités elle ouvrira une fois mise en œuvre.
Aurora est la réponse de RetailNext à cette question. Il a été conçu pour répondre aux réalités opérationnelles du commerce de détail d'entreprise en 2026, et non aux besoins en matière de reporting d'il y a dix ans.
Les détaillants qui agissent le plus rapidement en ce moment n'attendent pas de voir comment l'IA va évoluer. Ils ont déjà pris leur décision.
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