Nicolas Malo, CEO d’Optimal Ways, a eu le plaisir de participer au tout premier Commerce AI Summit à Londres, le 3 juin 2026. Voici les principaux enseignements qu’il retient de cette journée riche en échanges sur l’avenir de l’IA dans le retail et le commerce.
Ce nouvel événement est organisé par Ian Jindal et l’équipe de RetailX. Ian était venu à Lille en janvier 2026 pour participer à un débrief franco-britannique du NRF aux côtés de Michel Koch.
Le Commerce AI Summit a été conçu comme un espace d’échange ouvert, concret et collaboratif autour de la manière dont l’intelligence artificielle transforme le retail et le commerce.
L’événement était structuré autour de quatre grandes thématiques, issues du framework Commerce DNA : External AI, Experience AI, Capability AI et Strategic AI. Chacune abordait une dimension différente de l’impact de l’IA, du consommateur augmenté par l’IA jusqu’à l’entreprise transformée par l’IA.
Pour chaque thématique, le format associait une table ronde de 30 minutes avec des experts, suivie d’une session d’échange de 30 minutes. Modérateurs et participants pouvaient ainsi approfondir les idées évoquées, partager leurs expériences et explorer leurs implications concrètes pour les retailers, les marques et les partenaires technologiques.
Les discussions se sont déroulées selon la règle de Chatham House : les participants peuvent utiliser les informations partagées, mais sans révéler l’identité de leurs auteurs. C’est pourquoi cet article ne contient pas de citations directement attribuées aux intervenants.
Cette approche a permis des échanges particulièrement ouverts sur les opportunités, les défis et les incertitudes liés à l’IA.
L’IA dans le commerce : du buzz des comités de direction à la réalité business
À l’ouverture du RetailX Commerce AI Summit, Ian Jindal, rédacteur en chef de RetailX, a donné le ton avec un constat familier : l’IA peut sembler nouvelle, mais beaucoup des conversations qu’elle suscite ressemblent étrangement à celles des précédentes vagues de transformation digitale.
Pour de nombreux dirigeants du retail, l’enthousiasme actuel autour de l’IA rappelle en effet d’autres révolutions technologiques. Le vocabulaire change, mais les questions restent les mêmes : où se trouve la valeur ? Comment mesurer le ROI ? Et comment transformer l’expérimentation en impact commercial ?
L’IA n’est désormais plus simplement un outil expérimenté par les équipes innovation. Elle entre dans le quotidien des dirigeants, des collaborateurs, des clients et des concurrents. Les CEO expérimentent des outils comme Claude, les équipes construisent leurs propres workflows IA et les consommateurs arrivent mieux informés, mieux équipés et plus exigeants que jamais.
IA et retail : la prochaine vague du commerce
Un message s’est clairement dégagé du Commerce AI Summit : l’IA n’est pas simplement une nouvelle tendance technologique. Elle s’inscrit dans une transformation plus profonde de la manière dont les consommateurs découvrent, choisissent et achètent les produits.
Le retail a déjà connu plusieurs vagues : commerce physique, e-commerce, marketplaces et désormais commerce agentique. Les agents IA, assistants vocaux et interfaces conversationnelles pourraient bientôt influencer, voire réaliser directement des achats pour le compte des consommateurs.
Ces nouveaux modèles ne remplaceront pas les canaux existants du jour au lendemain. Magasins, sites web, applications et marketplaces continueront à jouer un rôle majeur. Mais les retailers doivent se préparer à un monde dans lequel l’IA devient une nouvelle porte d’entrée vers le client.
🛒 Le prochain canal pourrait ne pas ressembler à un canal
Les agents IA pourraient devenir de puissants intermédiaires d’achat. Le consommateur n’aura peut-être plus besoin de visiter directement un site e-commerce. Il pourra simplement demander à son assistant de recommander le meilleur produit, trouver un cadeau ou renouveler une commande.
Pour les retailers, l’enjeu sera de rester visibles, fiables et accessibles au sein de ces nouveaux environnements pilotés par l’IA.
Mais l’expérience des marketplaces doit servir d’avertissement : les retailers doivent éviter de céder trop de contrôle sur leurs données clients, leur attribution et leur fidélisation. Les agents IA représentent une opportunité, mais ils ne doivent pas affaiblir la relation directe avec le client.
🎯 Commencer par le problème, pas par la technologie
Il ne faut pas utiliser l’IA simplement parce qu’il s’agit d’IA.
Les retailers doivent commencer par trois questions simples :
Quel problème cherchons-nous à résoudre ? Quel impact attendons-nous ? Comment allons-nous mesurer le succès ?
L’IA apporte le plus de valeur lorsqu’elle répond à des cas d’usage précis : prévention de la fraude, service client, découverte produit ou efficacité opérationnelle.
L’expérimentation reste essentielle, mais elle doit déboucher sur la démonstration d’un véritable impact business.
📊 Mesurer l’IA est difficile, mais indispensable
La performance de l’IA doit être mesurée en fonction du cas d’usage.
Pour la fraude, il pourra s’agir de réduire les faux positifs ou les pertes. Pour le service client, de réduire le temps de résolution ou d’améliorer la satisfaction. Pour la découverte produit, de faire progresser la conversion, le panier moyen ou de réduire les retours.
L’essentiel est de définir le résultat attendu avant de lancer le projet.
🧠 La culture IA devient une compétence clé du retail
La transformation par l’IA n’est pas uniquement technologique. Elle nécessite également culture, formation et leadership.
Les collaborateurs doivent comprendre ce que l’IA sait faire, ce qu’elle ne sait pas faire et où le jugement humain reste indispensable.
Le dirigeant du retail de demain devra probablement combiner plusieurs expertises : data, produit, expérience client, opérations, gouvernance et workflows IA.
Manager des équipes pourrait bientôt signifier également manager des agents IA.
🚀 Le choix stratégique pour les retailers
L’IA dans le retail couvre de nombreux domaines : automatisation, prévention de la fraude, service client, découverte produit, commandes vocales, commerce agentique et transformation des métiers.
L’enjeu est de cibler précisément les opportunités. Les retailers doivent identifier où l’IA peut résoudre des problèmes concrets dès aujourd’hui, où elle pourrait transformer les comportements des consommateurs demain, et où elle pourrait bouleverser le commerce à plus long terme.
La prochaine vague est déjà visible, mais les retailers ont encore le temps de s’y préparer. Les gagnants seront ceux qui sauront choisir les bons cas d’usage, mesurer clairement leur impact et rester proches de leurs clients — même lorsque le premier point de contact ne sera plus un site web, une application ou un magasin, mais un agent intelligent.
🤖 External AI : le consommateur augmenté par l’IA
External AI explore l’une des transformations les plus importantes auxquelles les retailers doivent aujourd’hui se préparer : les consommateurs ne parcourent plus seuls leur parcours d’achat.
Ils utilisent de plus en plus la recherche IA, les agents shopping, les outils de découverte sociale et les assistants conversationnels pour rechercher des produits, comparer les options et prendre des décisions plus rapidement.
La question fondamentale devient donc :
Que fait mon client avec l’IA, et comment dois-je m’y adapter ?
🔄 Un nouveau parcours client
Le parcours e-commerce traditionnel :
search → click → buy
commence à évoluer vers :
ask → answer → buy
Au lieu de parcourir de nombreuses pages et de filtrer de vastes catalogues, les consommateurs peuvent demander directement à une IA une recommandation, une comparaison ou une sélection de produits.
Mais l’impact sera différent selon les secteurs. Dans le luxe, la beauté ou les cosmétiques, la réponse la plus rapide n’est pas nécessairement la meilleure. L’émotion, la confiance, l’inspiration et l’expérience de marque restent essentielles.
🔎 La visibilité devient stratégique
Le trafic provenant des LLM et assistants IA progresse, même si les revenus générés restent encore limités.
Les marques doivent désormais comprendre comment elles apparaissent non seulement auprès des consommateurs, mais également auprès des agents IA qui lisent, interprètent et recommandent leurs produits.
Données structurées, contenus produits, avis clients, disponibilité, promotions et langage conversationnel deviennent donc stratégiques.
📊 L’AI Share of Voice
Une nouvelle métrique de visibilité émerge : l’AI Share of Voice.
Les retailers devront mesurer à quelle fréquence, avec quelle précision et de quelle manière leurs marques et leurs produits apparaissent dans les réponses et recommandations générées par l’IA.
C’est ici que le GEO – Generative Engine Optimisation – prend toute son importance.
De la même manière que le SEO permettait d’optimiser la visibilité auprès des moteurs de recherche, le GEO permettra d’améliorer la visibilité dans les parcours de découverte pilotés par l’IA.
🛒 Agents shopping et confiance
Les agents shopping pourraient devenir de véritables machines à créer de la confiance : lire des avis, comparer des produits, synthétiser les retours clients et aider les consommateurs à prendre leurs décisions.
Cela crée de nouvelles exigences : données produits exactes, avis pertinents, promotions à jour et disponibilité fiable.
La confiance devient centrale.
🚀 Ce que les retailers doivent faire maintenant
Les priorités sont claires : améliorer la qualité des contenus, structurer les données produits, mesurer la visibilité dans les IA, tester les expériences destinées aux agents, vérifier comment les promotions sont interprétées par les IA et renforcer la confiance des consommateurs.
Le consommateur augmenté par l’IA est déjà en train d’émerger.
🛍️ Experience AI : le retailer augmenté par l’IA
Experience AI concerne la manière dont les retailers utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client, augmenter la conversion et renforcer leur différenciation.
Cela comprend les fonctionnalités IA des sites et applications, les chatbots, les moteurs de personnalisation et les expériences produits restant sous le contrôle du retailer.
La question centrale est :
Comment l’IA peut-elle rendre l’expérience client plus pertinente, utile et créatrice de valeur ?
🧠 La personnalisation a droit à une seconde chance
La personnalisation n’est pas nouvelle. Ce qui change avec l’IA, c’est la capacité à comprendre l’intention, utiliser de nouveaux formats comme l’image ou le multimédia et réduire les frictions jusqu’à la conversion.
Mais la personnalisation ne fonctionne que si le client perçoit une véritable valeur en retour.
📊 La data reste le socle
L’IA ne remplace pas les fondamentaux.
Les retailers ont toujours besoin de données correctement collectées, organisées, fiables et utilisées dans le respect du consentement.
Sans une data solide, les expériences alimentées par l’IA risquent de devenir incohérentes, non pertinentes ou impossibles à industrialiser.
🤝 Les humains ont besoin d’authenticité, les bots d’efficacité
Les retailers doivent désormais concevoir leurs expériences pour deux audiences :
Les humains ont besoin d’émotion, de confiance et d’authenticité.
Les bots ont besoin de clarté, de structure et d’efficacité.
🔎 Des mots-clés à la conversation
L’e-commerce a longtemps été construit autour des mots-clés. L’IA pousse désormais les retailers vers un langage plus conversationnel et davantage fondé sur l’intention.
Descriptions produits, avis clients et vocabulaire réellement utilisé par les consommateurs vont devenir de plus en plus importants.
⚙️ Build, Buy & Test
La question du build versus buy reste centrale.
Acheter une solution permet de tester rapidement un proof of concept, mais les retailers doivent anticiper le passage à l’échelle, les coûts et la dépendance aux fournisseurs.
Le message est simple : tester avant d’industrialiser.
🧩 Une architecture flexible devient essentielle
Une architecture composable permet aux retailers de tester, combiner et remplacer plus facilement les solutions IA.
Cette flexibilité sera essentielle dans un environnement qui combinera probablement capacités internes, solutions externes et expertise humaine.
🚀 Le retailer augmenté par l’IA
Experience AI ne consiste pas à utiliser l’IA pour le simple plaisir d’utiliser l’IA. Il s’agit de créer des expériences qui permettent d’attirer, convertir et fidéliser les clients.
Les retailers qui réussiront seront ceux qui sauront combiner des données fiables, une démarche de test rigoureuse, une bonne maîtrise des coûts, une architecture flexible et le juste équilibre entre créativité humaine et automatisation par l’IA.
⚙️ Capability AI : l’organisation propulsée par l’IA
Capability AI s’intéresse à la manière dont les retailers peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour mieux fonctionner en interne.
L’IA peut transformer les équipes, les processus et la prise de décision, du forecasting et de la planification jusqu’au pricing, au budget, au marketing et à l’optimisation opérationnelle.
La question centrale :
Comment l’IA peut-elle aider l’organisation à prendre de meilleures décisions, plus rapidement ?
🧠 De la data à l’intelligence
Machine learning, modèles prédictifs et data science accompagnent déjà le retail depuis des années.
Ce qui change avec l’IA générative et l’IA agentique est leur capacité à connecter différentes sources d’information, extraire des insights des données non structurées et rendre l’intelligence plus accessible dans toute l’entreprise.
📊 Automatiser les décisions, pas seulement les tâches
L’IA commence à automatiser des décisions, et plus seulement des tâches répétitives.
Dans des domaines comme le pricing, les investissements marketing ou les prévisions de demande, les retailers peuvent évoluer d’une logique fondée sur des règles vers une logique fondée sur des objectifs business.
Cela ne signifie pas supprimer l’humain, mais lui fournir de meilleures prédictions, des explications plus claires et des garde-fous solides.
🛡️ Les garde-fous créent la confiance
Si un modèle recommande un prix, une promotion ou une action marketing, les équipes doivent pouvoir comprendre pourquoi : revenus attendus, marge, taux de retour, impact sur les stocks ou réaction des consommateurs.
Plus les recommandations de l’IA sont explicables et encadrées, plus les équipes peuvent leur faire confiance, les challenger et les améliorer.
🧩 Libérer le potentiel de l’entreprise
L’IA peut également aider les dirigeants à tester leurs idées beaucoup plus rapidement.
Un exemple évoqué consistait à utiliser des agents IA pour analyser des sites web publics sur plusieurs marchés, identifier les problèmes récurrents et faire émerger des recommandations concrètes. Plutôt que d’attendre plusieurs semaines les résultats d’un audit traditionnel, les dirigeants peuvent rapidement modéliser un problème, tester une hypothèse et montrer aux équipes à quoi pourrait ressembler sa mise en œuvre.
Cela crée une nouvelle opportunité pour les dirigeants : ne plus seulement demander aux équipes d’explorer l’IA, mais montrer concrètement les comportements, les modes de réflexion et les approches de résolution de problèmes qu’ils souhaitent encourager.
💰 Le ROI avant tout
La question revient constamment :
Quelle valeur l’IA crée-t-elle réellement ?
Le point de départ ne devrait pas être :
« Comment pouvons-nous utiliser cet outil ? »
mais plutôt :
« Où prenons-nous aujourd’hui des décisions coûteuses, et comment l’IA pourrait-elle nous aider à les améliorer ? »
🔄 L’IA est un outil, pas une mission
L’objectif n’est pas de « faire de l’IA ».
L’objectif est de mieux faire fonctionner l’entreprise.
L’organisation propulsée par l’IA sera celle qui l’utilisera avec des priorités claires, une valeur mesurable, des garde-fous solides et des équipes capables d’adopter, challenger et améliorer les décisions issues des machines.
🧭 Strategic AI : l’entreprise transformée par l’IA
Strategic AI pose une question encore plus large :
Comment l’IA transforme-t-elle le business model lui-même ?
Au-delà de l’efficacité opérationnelle et de l’expérience client, l’IA commence à modifier la manière dont les retailers créent de la valeur, exploitent leurs données et construisent leur avantage concurrentiel à long terme.
🧠 L’IA libère le potentiel humain
L’un des messages les plus forts est que l’IA concerne fondamentalement les personnes, et pas uniquement la technologie.
Elle donne à davantage de collaborateurs la possibilité de réfléchir de manière critique, utiliser des outils, accéder aux données et transformer leurs idées en actions, même sans compétences techniques avancées.
📦 Transformer la connaissance en produit
Dans certains métiers, l’IA permet de transformer une expertise métier profonde en véritable produit.
Des années de savoir-faire accumulées dans la livraison, le pricing, le marketing ou la connaissance client peuvent être capturées, structurées et industrialisées grâce à l’IA.
📊 La data devient une valeur stratégique
Les données et la connaissance client deviennent des sources de valeur toujours plus importantes.
La capacité à comprendre les comportements, motivations et besoins des clients pourrait devenir aussi importante que la marge transactionnelle.
Dans certains cas, la data pourrait même devenir la véritable propriété intellectuelle de l’entreprise.
Cela constitue aussi un avertissement : avec le développement de l’IA agentique, les retailers doivent éviter de perdre le contrôle de leurs données clients au profit de nouveaux intermédiaires.
⚙️ La transformation commence par les processus
Une transformation IA réussie commence par les problèmes business, pas par les outils.
Les entreprises doivent cartographier leurs processus, identifier les points de friction, comprendre où l’IA peut créer une valeur mesurable et construire le business case avec les équipes concernées.
La technologie n’est qu’une partie de la transformation.
Le défi principal concerne souvent les personnes, l’adoption, la formation, la gouvernance et la transformation des méthodes de travail.
🎨 Réinventer créativité et exécution
L’IA transforme déjà le marketing, l’innovation et la création de contenu.
Des tâches qui demandaient autrefois plusieurs semaines ou plusieurs mois peuvent désormais être considérablement accélérées.
L’opportunité consiste à associer technologie et créativité pour rendre les équipes à la fois plus efficaces et plus performantes.
🧩 Le futur du travail
Au cours des deux à trois prochaines années, un nouveau modèle d’organisation pourrait émerger :
moins de tâches répétitives, davantage de management d’agents IA, plus de pensée critique et davantage de temps consacré à l’insight, au jugement et à la prise de décision.
Cela nécessite de former les collaborateurs à utiliser les outils IA, challenger leurs résultats, manager des agents et appliquer leur expertise métier de nouvelles manières.
🏗️ Le retail conserve des contraintes physiques
L’IA peut transformer de nombreux aspects de l’entreprise, mais elle ne supprimera pas toutes les contraintes.
Magasins physiques, supply chain, sourcing, entrepôts et immobilier ne peuvent pas évoluer à la vitesse du logiciel.
L’avantage concurrentiel viendra donc de la capacité à utiliser intelligemment l’IA, et non de l’hypothèse qu’elle permettra systématiquement une croissance x10.
🚀 L’entreprise transformée par l’IA
Strategic AI va bien au-delà de l’automatisation. Il s’agit de création de valeur, d’évolution des business models et du futur rôle des collaborateurs dans l’entreprise.
Les entreprises qui réussiront seront celles qui sauront protéger leurs données clients, transformer leur expertise en produits, former leurs équipes, repenser leurs processus et utiliser l’IA pour se rapprocher du client.
L’IA ne remplacera pas la stratégie. Mais elle transformera la manière dont la stratégie est exécutée, dont la valeur est créée et dont les organisations transforment leurs connaissances en avantage concurrentiel.
✅ Principaux enseignements
🎯 Commencer par le problème business
L’IA ne doit pas commencer par l’outil, mais par une question business claire :
Quel problème cherchons-nous à résoudre ? Quelle valeur attendons-nous ? Comment mesurerons-nous l’impact ?
📊 La data et le contenu deviennent des actifs stratégiques
Données structurées, connaissance client, contenus produits, avis et intelligence opérationnelle détermineront la visibilité, la pertinence et la compétitivité des retailers dans un monde de plus en plus médiatisé par l’IA.
🤝 La confiance devient le nouveau terrain de compétition
À mesure que les consommateurs s’appuient sur les recommandations générées par l’IA, les retailers doivent construire la confiance grâce à la transparence, la précision, la pertinence et la fiabilité des expériences proposées.
🧠 L’IA concerne autant les personnes que la technologie
La véritable transformation viendra de la formation des équipes, de l’évolution des workflows, de l’accompagnement du changement et de la capacité à utiliser l’IA pour mieux réfléchir, décider et agir.
🧩 La flexibilité sera déterminante
Architectures composables, gouvernance claire et choix technologiques maîtrisés permettront aux retailers de tester, industrialiser et s’adapter sans se retrouver enfermés dans une seule solution.
🚀 Les retailers ont encore du temps, mais pas le temps d’attendre
La prochaine vague est déjà visible.
Les retailers qui expérimentent aujourd’hui, apprennent rapidement et restent proches de leurs clients seront les mieux préparés pour ce qui arrive.
🙏 Merci
Un grand merci à Ian Jindal, à l’équipe RetailX, ainsi qu’à tous les intervenants, modérateurs et participants qui ont contribué à la richesse de ces échanges.
L’événement a été une formidable occasion d’explorer la manière dont l’IA transforme le commerce sous tous ses angles : le consommateur augmenté, le retailer augmenté, l’organisation propulsée par l’IA et l’entreprise transformée par l’IA.
Merci également à l’équipe organisatrice d’avoir créé un espace aussi précieux pour les échanges ouverts, les retours d’expérience concrets et l’apprentissage collectif.
Une chose ressort clairement de cette journée :
l’IA dans le retail n’est plus seulement une disruption future. Elle transforme déjà la manière dont les retailers réfléchissent, travaillent, se différencient et créent de la valeur.
