Comment l'Intelligence Artificielle stimule-t-elle l'e-commerce ?
Le commerce électronique de nos retailers connait une croissance à deux chiffres, notamment à l’issue de la pandémie de Covid19. Cette dernière a changé nos habitudes de consommation et nous a permis de développer de nouvelles attentes en matières de recherche, d’achat et de prescription.
Les retailers sont eux aussi en quête d’amélioration continue notamment vis à vis de l’expérience utilisateur, de croissance et de profitabilité.
Je vous propose de décortiquer quelques tendances relatives au boom du e-commerce ainsi que l’émergence de plus en plus forte des investissements relatifs à l’intelligence artificielle. De mon point de vue, ces tendances en parallèle sont étroitement liées car l’IA dotée de Data opère une véritable accélération dans la connaissance client et un champ des possibles très large pour lui offrir une expérience best in class. Enfin, je vous propose un tour d’horizon tout d’abord opérationnel des leviers basés sur le machine learning. Puis leur mise en place stratégique.
Les tendances e-commerce actuelles
- Dans le monde
En 2022, les ventes de commerce électronique de détail devraient s’élever à environ 5,5 trillions de dollars américains dans le monde. Ce chiffre devrait augmenter de 35 % au cours des quatre prochaines années, pour atteindre environ 7,4 trillions de dollars en 2025.

- En Europe
Selon le communiqué de la FEVAD du 28 juin 2022, Le e-commerce européen poursuit sa croissance. En effet, en 2021, le e-commerce en Europe a enregistré une croissance de 13% pour atteindre 718€ milliards d’euros.
- En France
« En 2021, les ventes sur internet ont dépassé les 129 milliards d’euros et les nouveaux acheteurs de la crise Covid ont été nombreux à acheter et plus fréquemment. Ce panorama permet de découvrir les évolutions du marché et des habitudes des consommateurs. Il donne des clés pour mieux connaître, comprendre et appréhender le secteur du e-commerce »
Marc Lolivier, Délégué Général de la Fevad
Les tendances clés de l’IA

- Selon Gartner, 37 % des organisations ont mis en œuvre l’IA sous une forme ou une autre. Le pourcentage d’entreprises employant l’IA a augmenté de 270 % au cours des quatre dernières années.
- Selon Servion Global Solutions, d’ici 2025, 95 % des interactions avec les clients seront alimentées par l’IA.
- Enfin la taille du marché mondial de l’intelligence artificielle (IA) a été estimée à 87,04 milliards de dollars américains en 2021 et devrait atteindre 1 597,1 milliards de dollars américains d’ici 2030 avec un TCAC (Taux de croissance annuel composé) enregistré de 38,1 % de 2022 à 2030.
Taille du marché de l’intelligence artificielle, statistiques de 2022 à 2030 :
- Le marché nord-américain de l’intelligence artificielle était évalué à 147,58 milliards USD en 2021
- Le marché Asie-Pacifique devrait croître au TCAC le plus élevé de 35% de 2022 à 2030

- Sur la base de la technologie, le segment de l’apprentissage en profondeur représentait 38% de part de marché en 2021
- Le segment des logiciels représentait une part de revenus de plus de 39 % en 2021
- Le segment publicité & médias représentait 21% de part de marché en 2021.
- L’Amérique du Nord représentait 42% de part de marché en 2021.
Le machine learning passeur et buteur du e-commerce
La boite à outils de l'intelligence artificielle pour stimuler l’e-commerce
Amélioration de la gestion des stocks
La gestion des stocks et les flux de la supply chain sont des sujets hautement critiques pour un e-commerçant. En analysant les variations et les niveaux de stocks, ainsi que l’historique des achats pour l’ensemble des clients, l’IA peut prédire les ventes. Ce qui permet d’ajuster les budgets associés, en ne commandant que les articles demandés et en améliorant la gestion de l’entrepôt. Une amélioration des couts de gestion qui limite le stockage à long terme des produits et l’expiration des articles en approvisionnement
Automatisation des publicités en ligne
Le processus d’exécution des annonces nécessite souvent de collecter les données des campagnes marketing initiales et de les exécuter à nouveau avec un public ciblé plus restreint. Grâce au Machine Learning, tout cela peut désormais être réalisé automatiquement. Des solutions telles qu’Adext utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique qui sont automatiquement capables d’effectuer la segmentation de l’audience, la planification du budget, et plus encore pour les campagnes publicitaires Google, Facebook et Instagram.
Le moteur de réponses / recherche interne et les recommandations
Il aide vos utilisateurs à trouver les produits de la manière la plus directe en décrivant certaines de ses fonctionnalités dans le texte.
A l’image de la solution proposée par YEXT que nous avons décrit dans lors de l’interview de Franck Negro, deux innovations majeures permettent de proposer une expérience best in class :
- le traitement automatique du langage naturel (Natural Langage Processing ou NLP en anglais) pour la compréhension sémantique des requêtes formulée de plus en plus sous la forme de questions ;
- et les Knowledge Graph.
Lorsque les clients recherchent des produits, ils font parfois des erreurs dans la saisie. L’IA l’identifie et offre des conseils sur les mots-clés afin qu’ils puissent choisir plus rapidement les produits nécessaires en cliquant simplement sur les options qui apparaissent dans la barre de recherche.
Outre la barre de recherche adaptative, l’IA améliore également la recherche de produits et de services en Par ailleurs, les systèmes intelligents du commerce électronique apprennent comment les prospects recherchent les articles dont ils ont besoin, les adjectifs et les synonymes qu’ils utilisent et les autres informations pertinentes sur les produits. Ainsi, l’IA offre ce dont les clients (et leurs audiences similaires) ont vraiment besoin, et raccourcissant leur temps de recherche.
Les chatbots
Les chatbots permettent à vos clients de vivre une conversation avec un humain (que ce soit par texte ou par voix) lorsque ce qui se cache derrière est un logiciel capable d’interagir et de répondre à certaines des questions les plus courantes.
Les différentes applications de l’Intelligence Artificielle dans le e-commerce contribuent à construire une meilleure expérience client dans l’ensemble du processus d’achat comme l’a si bien décrit Denis Lefebvre dans son article sur la relation client.
Les systèmes activés par l’IA fournissent des services de chatbot, analysent les préférences des clients en temps réel, analysent les commentaires des clients et fournissent des recommandations de produits appropriées. Par ailleurs, le format hybride, tel que proposé par Botmind permet aux téléconseillés de reprendre la main sur la conversation à tout moment.
La personnalisation des expériences
A travers l’analyse des données historiques des visites des clients, couplées aux achats, L’IA est capable de prédire ce que les utilisateurs veulent voir et acheter.
Par conséquent, les spécialistes du marketing peuvent proposer des expériences personnalisées en adaptant chaque interaction avec les clients en utilisant diverses approches dans le temps et de multiples variables. Il peut s’agir d’un e-mail contenant des coupons spéciaux, des félicitations pour leur anniversaire et des remises sur mesure, suggérant ce que d’autres visiteurs ou célébrités choisissent d’acheter.
Détection des fraudes et réductions des risques financiers
La cybercriminalité fait peser une menace parfois plus féroce que ses propres concurrents. Les fraudes et les cybercriminels sont chaque année de plus en plus redoutables. Selon le Global Economic Crime and Fraud Survey 2020 de PwC, 47 % des entreprises ont été victimes de fraude au cours des 24 derniers mois, et ce nombre ne devrait qu’augmenter. Pour faire face à cette situation, de nombreuses entreprises utilisent l’IA pour prévenir des risques de fraude.
C’est ce que la société Knock Knock propose notamment à travers leur solution qui connecte Clients, Pentesters et IA dans une démarche de protection de valeur. En l’occurrence, l’IA a pour objectif de venir mimer le comportement que pourraient avoir des hackers malveillants lors d’une cyber attaque. Cette IA, développée au moyen du Deep Reinforcement Learning, observe à chaque instant le système qu’elle attaque, et pioche dans leur Hacker ToolBox les outils qu’elle souhaite utiliser. C’est donc à elle de choisir au bon moment d’augmenter sa connaissance du système cible, d’essayer de le compromettre ou de passer à la cible et tout ça en choisissant l’outil le plus adapté pour y arriver.
Options de livraison améliorées
Les plateformes e-commerce disposent désormais d’outils permettant aux clients de choisir les itinéraires de livraison les plus courts et les moins chers en temps réel. Pour cela, ils calculent automatiquement le poids des articles et choisissent la meilleure méthode d’expédition. Ils peuvent également proposer aux clients des options de livraison supplémentaires et ajuster les dates de livraison en fonction de leurs besoins. En outre, le client suit la progression de sa livraison et peut également activer les notifications de livraison qui seront envoyées à leurs e-mails ou via des messages push.
Comment mettre en place l'intelligence artificielle au service du e-commerce ?
Il est toujours tentant de se lancer dans des technologies nouvelles et passionnantes. Mais vous devez disposer d’une feuille de route avant de vous lancer dans la mise en œuvre d’un nouveau programme, afin de vous assurer que vous ne perdrez pas beaucoup de temps et d’argent dans de faux départs.
1. Créez une stratégie
Il faut bien commencer quelque part – et votre stratégie définira le chemin à suivre pour atteindre votre objectif d’IA. Ne vous contentez pas de confier cette tâche à un expert en IA nouvellement embauché ou à votre DSI ou CTO.
Réfléchissez vraiment à ce que vous voulez accomplir avec l’IA. Adoptez une approche pratique et n’oubliez pas de commencer petit. Vous pourrez toujours vous appuyer sur vos réussites par la suite.
2. Trouvez des cas d’utilisation précis qui sont pertinents pour la stratégie globale de l’entreprise
Les cas d’utilisation de l’IA les plus réussis se situent à l’intersection des objectifs commerciaux, de la différenciation des données et des modèles d’intelligence artificielle facilement disponibles. En d’autres termes, vous devez vous concentrer sur les opportunités génératrices de revenus pour lesquelles vous disposez d’un avantage en termes de données et dans un contexte approprié pour une technologie d’IA éprouvée.
3. Tirez parti de l’expertise de tiers
Même si vous êtes un aficionado de l’IA en fauteuil, vous voudrez accepter l’aide d’un expert sur ce point. Faites appel à une équipe de tigres pour un projet ou à temps partiel afin de vous aider à élaborer une feuille de route stratégique en matière d’IA. Ces tierces parties peuvent également vous aider à donner vie à votre MVP (produit minimum viable).
4. Construisez une solution à grande échelle
Une fois que vous avez confiance en ce que votre équipe a produit, il est temps de construire la solution à grande échelle. Ne soyez pas surpris s’il faut encore quelques itérations avant que la solution ne fonctionne comme vous le souhaitez. Au fur et à mesure que votre équipe et vous-même vous sentirez plus à l’aise dans le domaine de l’IA, vous commencerez à tirer davantage de bénéfices des projets que vous mettrez en œuvre.
Comment Amazon utilise l’intelligence artificielle en 2021 :

Expert du Digital avec plus de 20 ans d’expérience au service du B2B et du B2C, dans toutes les tailles d’entreprise et à l’échelle internationale. Mes plus récents développements ont été orientées vers des solutions e-commerce et Omnicanales. Passionné, je suis auteur, formateur et en veille permanente.
Contrôler et améliorer l’expérience client grâce à l’intelligence artificielle
Découvrez mon « Capstone Project » issu de ma formation pour cadre de l’Université Berkeley ExecEd de Californie :
« Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications »
Un commentaire