Les détaillants se réfèrent principalement à l'expérience client (72 %) et l'impact sur le chiffre d'affaires (71 %).
Points à retenir
- La confiance est la monnaie ultime pour la mise à l'échelle de l'IA. Des données fragmentées et des résultats d'IA incohérents entraînent d'importants risques pour la réputation qui peuvent mener à une perte immédiate de clients. Les détaillants répondent à ce problème en privilégiant les cas d'usage éprouvés et à faible friction, afin de développer leur maîtrise avant de passer à des interactions à enjeux élevés.
- Des performances constantes conditionnent la réussite au niveau mondial. Déployer l'IA à l'échelle mondiale représente un défi complexe en raison de la latence et des disparités de fiabilité entre régions. Les équipes adoptent des plateformes cloud natives et des fournisseurs en bordure de l'Internet pour garantir une expérience utilisateur fluide et rapide dans toutes les zones géographiques.
- Les silos opérationnels freinent le retour sur investissement de l'IA. Le manque d'expertise interne et l'utilisation des systèmes hérités ralentissent souvent les déploiements. Les détaillants contournent ces contraintes de ressources en formant des partenariats stratégiques avec des fournisseurs spécialisés en IA et des intégrateurs de systèmes internationaux pour combler le déficit de talents.
- La gouvernance proactive est indispensable au déploiement. Les préoccupations en matière de sécurité et de conformité font souvent obstacle à l'innovation. En instaurant une visibilité sur les flux de données et le comportement des API dès le début, les organisations peuvent faire évoluer leurs applications d'IA sans compromettre la conformité ni l'intégrité de la marque.
- L'alignement stratégique évite la dispersion des ressources. Déployer l'IA sans objectifs définis revient à « assembler l'avion alors qu'il est déjà en l'air » sans orientation claire. Les détaillants se concentrent sur des résultats mesurables, tels que l'impact sur les revenus et l'expérience client, afin de renforcer l'adhésion interne et de mieux cibler les initiatives.
Foire aux questions (FAQ)
Les applications les plus courantes incluent les questions-réponses automatisées des clients (82 %), la recherche visuelle de produits (77 %) et les recommandations personnalisées (74 %).
65 % des personnes interrogées mentionnent la sécurité, suivie de près par la conformité et les exigences réglementaires (52 %).
Les détaillants font appel à des partenaires externes, notamment des plateformes cloud publiques (58 %), des fournisseurs spécialisés en IA et des intégrateurs de systèmes globaux pour combler les lacunes en matière d'infrastructure et de compétences.
Les partenaires Edge sont indispensables pour assurer des expériences à faible latence, nécessaires aux interactions en temps réel comme la recherche, l'assistance ou les recommandations.
Environ 57 % des détaillants s'attendent à ce que leurs stratégies d'IA orientées client fonctionnent à l'échelle mondiale sur le long terme.
Près de la moitié (48 %) des détaillants craignent que des résultats d'IA inexacts ou mal gérés entraînent une perte de confiance des clients, nuisent à l'image de la marque et augmentent le taux d'attrition.
Les détaillants devraient privilégier un modèle de déploiement par phases, en commençant par des applications éprouvées et à faible friction pour valider les performances avant d'étendre l'usage à l'échelle mondiale ou à des flux de travail complexes.